7 algoritmov hlbokého učenia, ktoré musíte poznať

Oblasť umelej inteligencie (AI) sa v poslednom čase rýchlo rozrástla, čo viedlo k vývoju algoritmov hlbokého učenia. So spustením nástrojov AI, ako sú DALL-E a OpenAI, sa hlboké vzdelávanie stalo kľúčovou oblasťou výskumu. S množstvom dostupných algoritmov však môže byť ťažké zistiť, ktoré z nich sú najdôležitejšie na pochopenie.

Ponorte sa do fascinujúceho sveta hlbokého učenia a preskúmajte špičkové algoritmy, ktoré musíte poznať, rozhodujúce pre pochopenie umelej inteligencie.

1. Konvolučné neurónové siete (CNN)

Konvolučné neurónové siete (CNN), tiež známy ako ConvNets, sú neurálne siete ktoré vynikajú v detekcii objektov, rozpoznávaní obrazu a segmentácii. Používajú viacero vrstiev na extrahovanie funkcií z dostupných údajov. CNN pozostávajú hlavne zo štyroch vrstiev:

1. Konvolučná vrstva
2. Usmernená lineárna jednotka (ReLU)
3. Združovacia vrstva
4. Plne prepojená vrstva

Tieto štyri vrstvy poskytujú pracovný mechanizmus pre sieť. Konvolučná vrstva je prvou vrstvou v CNN, ktorá filtruje zložité funkcie z údajov. Potom ReLU mapuje údaje na trénovanie siete. Potom proces odošle mapu do združovacej vrstvy, čím sa zníži vzorkovanie a údaje sa prevedú z 2D na lineárne pole. Nakoniec plne prepojená vrstva tvorí sploštenú lineárnu maticu používanú ako vstup na detekciu obrázkov alebo iných dátových typov.

2. Deep Belief Networks

Deep Belief Networks (DBN) sú ďalšou populárnou architektúrou pre hlboké učenie, ktorá umožňuje sieti učiť sa vzorce v údajoch pomocou funkcií umelej inteligencie. Sú ideálne pre úlohy, ako je softvér na rozpoznávanie tváre a detekcia funkcií obrazu.

Mechanizmus DBN zahŕňa rôzne vrstvy obmedzených Boltzmannových strojov (RBM), čo je umelá neurónová sieť, ktorá pomáha pri učení a rozpoznávaní vzorov. Vrstvy DBN sa riadia prístupom zhora nadol, čo umožňuje komunikáciu v rámci systému, a vrstvy RBM poskytujú robustnú štruktúru, ktorá dokáže klasifikovať údaje na základe rôznych kategórií.

3. Opakujúce sa neurónové siete (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) je populárny algoritmus hlbokého učenia so širokou škálou aplikácií. Sieť je najznámejšia pre svoju schopnosť spracovávať sekvenčné dáta a modely dizajnového jazyka. Dokáže sa naučiť vzorce a predpovedať výsledky bez toho, aby ich uviedol v kóde. Vyhľadávací nástroj Google napríklad používa RNN na automatické dokončovanie vyhľadávaní predpovedaním relevantných vyhľadávaní.

Sieť pracuje s prepojenými vrstvami uzlov, ktoré pomáhajú zapamätať si a spracovať vstupné sekvencie. Potom môže pracovať cez tieto sekvencie a automaticky predpovedať možné výsledky. Okrem toho sa RNN môžu učiť z predchádzajúcich vstupov, čo im umožňuje vyvíjať sa s väčšou expozíciou. Preto sú RNN ideálne pre jazykové modelovanie a sekvenčné modelovanie.

4. Siete s dlhou krátkou pamäťou (LSTM)

Siete s dlhou krátkodobou pamäťou (LSTM) sú typom rekurentných neurónových sietí (RNN), ktoré sa od ostatných líšia schopnosťou pracovať s dlhodobými údajmi. Majú výnimočnú pamäť a prediktívne schopnosti, vďaka čomu sú LSTM ideálne pre aplikácie, ako sú predpovede časových radov, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), rozpoznávanie reči a skladba hudby.

Siete LSTM pozostávajú z pamäťových blokov usporiadaných do reťazovej štruktúry. Tieto bloky uchovávajú relevantné informácie a údaje, ktoré môžu informovať sieť v budúcnosti, pričom odstraňujú nepotrebné údaje, aby zostali efektívne.

Počas spracovania údajov LSTM mení stav buniek. Najprv odstráni nepodstatné údaje cez sigmoidnú vrstvu. Následne spracuje nové dáta, vyhodnotí potrebné časti a nahradí predchádzajúce nepodstatné dáta novými dátami. Nakoniec určí výstup na základe aktuálneho stavu bunky, ktorá má filtrované údaje.

Schopnosť spracovávať dlhodobé údaje odlišuje LSTM od iných RNN, vďaka čomu sú ideálne pre aplikácie, ktoré takéto schopnosti vyžadujú.

5. Generatívne adverzné siete

Generative Adversarial Networks (GAN) sú typom algoritmu hlbokého učenia, ktorý podporuje generatívnu AI. Sú schopní učiť sa bez dozoru a môžu sami generovať výsledky školením prostredníctvom špecifických množín údajov na vytváranie nových inštancií údajov.

Model GAN ​​pozostáva z dvoch kľúčových prvkov: generátora a diskriminátora. Generátor je vyškolený na vytváranie falošných údajov na základe jeho učenia. Na rozdiel od toho je diskriminátor trénovaný na to, aby skontroloval výstup, či neobsahuje falošné údaje alebo chyby, a na základe toho opravil model.

GAN sa široko používajú na generovanie obrázkov, napríklad na zvýšenie kvality grafiky vo videohrách. Sú tiež užitočné na vylepšenie astronomických obrázkov, simuláciu gravitačných šošoviek a generovanie videí. GAN zostávajú populárnou témou výskumu v komunite AI, pretože ich potenciálne aplikácie sú rozsiahle a rôznorodé.

6. Viacvrstvové perceptróny

Viacvrstvový perceptrón (MLP) je ďalší algoritmus hlbokého učenia, ktorý je tiež neurónovou sieťou s prepojenými uzlami vo viacerých vrstvách. MLP udržiava jedinú dimenziu toku údajov od vstupu k výstupu, ktorá je známa ako dopredná spätná väzba. Bežne sa používa na klasifikáciu objektov a regresné úlohy.

Štruktúra MLP zahŕňa viaceré vstupné a výstupné vrstvy spolu s niekoľkými skrytými vrstvami na vykonávanie úloh filtrovania. Každá vrstva obsahuje viacero neurónov, ktoré sú navzájom prepojené, dokonca aj cez vrstvy. Dáta sú spočiatku privádzané do vstupnej vrstvy, odkiaľ postupujú cez sieť.

Skryté vrstvy hrajú významnú úlohu pri aktivácii funkcií ako ReLUs, sigmoid a tanh. Následne dáta spracuje a vygeneruje výstup na výstupnej vrstve.

Tento jednoduchý, ale efektívny model je užitočný pre rozpoznávanie reči a videa a prekladateľský softvér. MLP si získali popularitu vďaka svojmu jednoduchému dizajnu a jednoduchosti implementácie v rôznych oblastiach.

7. Automatické kódovače

Autokódovače sú typom algoritmu hlbokého učenia, ktorý sa používa na učenie bez dozoru. Je to dopredný model s jednosmerným tokom údajov, podobný MLP. Autokodéry sú napájané vstupom a upravujú ho tak, aby vytvorili výstup, ktorý môže byť užitočný pri preklade jazykov a spracovaní obrazu.

Model pozostáva z troch komponentov: kódovača, kódu a dekodéra. Zakódujú vstup, zmenia jeho veľkosť na menšie jednotky a potom ho dekódujú, aby vygenerovali upravenú verziu. Tento algoritmus možno použiť v rôznych oblastiach, ako je počítačové videnie, spracovanie prirodzeného jazyka a systémy odporúčaní.

Výber správneho algoritmu hlbokého učenia

Pri výbere vhodného prístupu hlbokého učenia je dôležité zvážiť povahu údajov, problém a požadovaný výsledok. Pochopením základných princípov a možností každého algoritmu môžete robiť informované rozhodnutia.

Výber správneho algoritmu môže mať zásadný vplyv na úspech projektu. Je to nevyhnutný krok smerom k budovaniu efektívnych modelov hlbokého učenia.