7 алгоритама за дубоко учење које морате знати

Област вештачке интелигенције (АИ) је брзо расла у последње време, што је довело до развоја алгоритама дубоког учења. Са лансирањем АИ алата као што су ДАЛЛ-Е и ОпенАИ, дубоко учење се појавило као кључна област истраживања. Међутим, са обиљем доступних алгоритама, може бити тешко знати који су од њих најважнији за разумевање.

Уроните у фасцинантан свет дубоког учења и истражите врхунске алгоритме које морате знати који су кључни за разумевање вештачке интелигенције.

1. Конволуционе неуронске мреже (ЦНН)

Конволуционе неуронске мреже (ЦНН), такође познати као ЦонвНетс, су неуронске мреже који се истичу у откривању објеката, препознавању слике и сегментацији. Они користе више слојева за издвајање карактеристика из доступних података. ЦНН се углавном састоје од четири слоја:

1. Конволуцијски слој
2. Исправљена линеарна јединица (РеЛУ)
3. Обједињавање слоја
4. Потпуно повезан слој

Ова четири слоја обезбеђују радни механизам за мрежу. Слој конволуције је први слој у ЦНН-у, који филтрира сложене карактеристике из података. Затим, РеЛУ мапира податке за обуку мреже. Након тога, процес шаље мапу слоју за удруживање, што смањује узорковање и конвертује податке из 2Д у линеарни низ. Коначно, потпуно повезани слој формира спљоштену линеарну матрицу која се користи као улаз за детекцију слика или других типова података.

2. Мреже дубоког веровања

Дееп Белиеф Нетворкс (ДБН) су још једна популарна архитектура за дубоко учење која омогућава мрежи да научи обрасце у подацима са карактеристикама вештачке интелигенције. Идеални су за задатке као што су софтвер за препознавање лица и откривање карактеристика слике.

Механизам ДБН укључује различите слојеве ограничених Болцманових машина (РБМ), што је вештачка неуронска мрежа која помаже у учењу и препознавању образаца. Слојеви ДБН-а прате приступ одозго према доле, омогућавајући комуникацију у целом систему, а РБМ слојеви пружају робусну структуру која може да класификује податке на основу различитих категорија.

3. Понављајуће неуронске мреже (РНН)

Рекурентна неуронска мрежа (РНН) је популаран алгоритам дубоког учења са широким спектром апликација. Мрежа је најпознатија по својој способности да обрађује секвенцијалне податке и дизајн језичких модела. Може научити обрасце и предвидети исходе без помињања у коду. На пример, Гоогле претраживач користи РНН за аутоматско довршавање претрага предвиђањем релевантних претрага.

Мрежа ради са међусобно повезаним слојевима чворова који помажу у памћењу и процесуирању улазних секвенци. Затим може да ради кроз те секвенце како би аутоматски предвидео могуће исходе. Поред тога, РНН могу да уче из претходних уноса, омогућавајући им да се развијају са већом изложеношћу. Стога су РНН идеални за моделирање језика и секвенцијално моделирање.

4. Мреже дугорочне меморије (ЛСТМ)

Мреже дугорочне меморије (ЛСТМ) су тип рекурентне неуронске мреже (РНН) који се разликује од других по својој способности да раде са дугорочним подацима. Имају изузетну меморију и предиктивне могућности, што чини ЛСТМ идеалним за апликације као што су предвиђања временских серија, обрада природног језика (НЛП), препознавање говора и композиција музике.

ЛСТМ мреже се састоје од меморијских блокова распоређених у ланчану структуру. Ови блокови чувају релевантне информације и податке који могу информисати мрежу у будућности док уклањају све непотребне податке како би остали ефикасни.

Током обраде података, ЛСТМ мења стања ћелије. Прво, уклања небитне податке кроз сигмоидни слој. Затим обрађује нове податке, процењује неопходне делове и замењује претходне небитне податке новим подацима. Коначно, он одређује излаз на основу тренутног стања ћелије која има филтриране податке.

Способност руковања дугорочним скуповима података издваја ЛСТМ-ове од других РНН-ова, што их чини идеалним за апликације које захтевају такве могућности.

5. Генеративне Адверсариал Нетворкс

Генеративне адверсаријске мреже (ГАН) су тип алгоритма дубоког учења који подржава генеративну вештачку интелигенцију. Они су способни за учење без надзора и могу сами да генеришу резултате обучавањем кроз специфичне скупове података за креирање нових инстанци података.

ГАН модел се састоји од два кључна елемента: генератора и дискриминатора. Генератор је обучен да креира лажне податке на основу свог учења. Насупрот томе, дискриминатор је обучен да провери излаз за било какве лажне податке или грешке и исправи модел на основу тога.

ГАН се широко користе за генерисање слика, као што је побољшање квалитета графике у видео играма. Такође су корисни за побољшање астрономских слика, симулацију гравитационих сочива и генерисање видео записа. ГАН-ови остају популарна тема истраживања у заједници вештачке интелигенције, пошто су њихове потенцијалне примене огромне и разноврсне.

6. Вишеслојни перцептрони

Вишеслојни перцептрон (МЛП) је још један алгоритам дубоког учења, који је такође неуронска мрежа са међусобно повезаним чворовима у више слојева. МЛП одржава једну димензију тока података од улаза до излаза, што је познато као феедфорвард. Обично се користи за задатке класификације објеката и регресије.

Структура МЛП-а укључује више улазних и излазних слојева, заједно са неколико скривених слојева, за обављање задатака филтрирања. Сваки слој садржи више неурона који су међусобно повезани, чак и преко слојева. Подаци се у почетку уносе у улазни слој, одакле напредују кроз мрежу.

Скривени слојеви играју значајну улогу тако што активирају функције као што су РеЛУс, сигмоид и танх. Након тога, обрађује податке и генерише излаз на излазном слоју.

Овај једноставан, али ефикасан модел је користан за препознавање говора и видеа и софтвер за превођење. МЛП-ови су стекли популарност због свог једноставног дизајна и лакоће имплементације у различитим доменима.

7. Аутоенцодерс

Аутоматски кодери су врста алгоритма дубоког учења који се користи за учење без надзора. То је модел који има једносмерни ток података, сличан МЛП-у. Аутоматски кодери се напајају улазом и модификују га да би створили излаз, што може бити корисно за превод језика и обраду слика.

Модел се састоји од три компоненте: енкодера, кода и декодера. Они кодирају улаз, мењају му величину у мање јединице, а затим га декодирају да би генерисали модификовану верзију. Овај алгоритам се може применити у различитим областима, као што су компјутерски вид, обрада природног језика и системи препорука.

Избор правог алгоритма за дубоко учење

Да бисте изабрали одговарајући приступ дубоком учењу, кључно је размотрити природу података, проблем који је при руци и жељени исход. Разумевањем основних принципа и могућности сваког алгоритма, можете доносити информисане одлуке.

Одабир правог алгоритма може учинити сву разлику у успеху пројекта. То је суштински корак ка изградњи ефикасних модела дубоког учења.