FFN против RNN против CNN

В глубоком обучении существует три основных типа нейронных сетей: нейронные сети с прямой связью (FFN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN).

Нейронные сети с прямой связью (FFN)

Нейронные сети с прямой связью (FFN). Нейронные сети с прямой связью — это простейший тип нейронной сети, состоящий из ряда слоев, соединенных в прямом направлении. Они называются «упреждающими», потому что информация течет только в одном направлении, от входного слоя к выходному слою. Каждый слой состоит из набора узлов или нейронов, которые связаны с узлами в предыдущем и следующем слоях. Узлы входного слоя представляют входные данные, а узлы выходного слоя представляют выходные данные или прогноз. FFN обычно используются для задач контролируемого обучения, таких как классификация и регрессия, где известно отображение ввода-вывода.

Нейронная сеть с прямой связью (FFN) — это тип искусственной нейронной сети, в которой информация течет только в одном направлении, от входного слоя к выходному слою. FFN также известны как многослойные персептроны (MLP) и состоят из одного или нескольких скрытых слоев нейронов, причем каждый нейрон связан с каждым нейроном в предыдущем слое. Входной слой получает данные, а выходной слой производит предсказания. Скрытые слои выполняют преобразования входных данных для создания более сложного представления, которое можно использовать для точных прогнозов.

Каждый нейрон в FFN получает взвешенную сумму входных данных и передает результат через функцию активации. Веса представляют силу связей между нейронами, и они изучаются в процессе обучения с использованием метода, называемого обратным распространением. Обратное распространение включает в себя вычисление градиентов функции потерь по отношению к весам и использование этих градиентов для обновления весов в направлении, уменьшающем потери.

Функция активации — это нелинейная функция, которая вносит нелинейность в модель и позволяет FFN изучать сложные закономерности в данных. Некоторые общие функции активации, используемые в FFN, включают сигмовидную функцию, функцию гиперболического тангенса и функцию выпрямленной линейной единицы (ReLU). Функция ReLU часто используется на практике благодаря своей простоте и эффективности.

FFN можно использовать для различных задач, включая классификацию, регрессию и прогнозирование временных рядов. Чтобы обучить FFN, нам нужен набор данных с парами вход-выход и функция потерь, которая измеряет разницу между прогнозируемыми выходами и фактическими выходами. Во время обучения FFN регулирует веса, чтобы минимизировать функцию потерь, используя обратное распространение.

FFN — это тип искусственной нейронной сети, которая использует несколько слоев нейронов для изучения сложных закономерностей во входных данных. Они обучаются с использованием обратного распространения ошибки и используют функции активации для внесения нелинейности в модель. FFN можно использовать для различных задач и они являются мощным инструментом машинного обучения.

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (RNN). Рекуррентные нейронные сети предназначены для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или данные обработки естественного языка (NLP). В отличие от нейронных сетей с прямой связью, RNN имеют соединения с обратной связью, которые позволяют возвращать выходные данные одноразового шага в качестве входных данных для следующего временного шага. Это позволяет сети сохранять «память» о предыдущих входных данных и изучать временные зависимости в данных. Основным строительным блоком RNN является «ячейка», которая обрабатывает входные данные и обновляет свое внутреннее состояние. RNN могут иметь несколько уровней, при этом выходные данные каждого уровня передаются в качестве входных данных для следующего уровня.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип искусственной нейронной сети, предназначенной для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или данные обработки естественного языка. В отличие от нейронных сетей с прямой связью, RNN имеют соединения с обратной связью, которые позволяют использовать выходные данные одноразового шага в качестве входных данных для следующего временного шага, что позволяет сети сохранять «память» о предыдущих входных данных и изучать временные зависимости в данных. .

Основным строительным блоком RNN является «ячейка», которая обрабатывает входные данные и обновляет свое внутреннее состояние. Затем внутреннее состояние передается на следующий временной шаг в качестве входных данных вместе с текущими входными данными. Этот процесс продолжается для каждого временного шага, позволяя RNN учиться на всей последовательности входных данных. Ячейка RNN обычно содержит три слоя: входной слой, скрытый слой и выходной слой.

Одна проблема с RNN заключается в том, что градиенты, используемые в обратном распространении, могут либо взрываться, либо исчезать по мере их распространения во времени, что затрудняет изучение сетью долгосрочных зависимостей. Для решения этой проблемы было разработано несколько вариантов RNN, включая долговременную кратковременную память (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU).

LSTM используют ячейку памяти для хранения информации в течение длительного периода времени и имеют три ворот (ввод, забывание и вывод), которые контролируют поток информации в ячейку и из нее. Входной вентиль определяет, какую информацию добавить в ячейку, вентиль забывания определяет, какую информацию удалить из ячейки, а выходной вентиль определяет, какую информацию выводить из ячейки.

GRU похожи на LSTM, но имеют два шлюза (сброс и обновление), которые контролируют поток информации. Ворота сброса определяют, какую часть предыдущего скрытого состояния следует забыть, а ворота обновления определяют, какую часть текущего ввода использовать.

RNN можно использовать для различных задач, включая языковое моделирование, машинный перевод и распознавание речи. Для обучения RNN нам нужен набор данных с последовательными парами ввода-вывода и функция потерь, которая измеряет разницу между прогнозируемыми выходными данными и фактическими выходными данными. Во время обучения RNN регулирует веса, чтобы минимизировать функцию потерь, используя обратное распространение во времени.

RNN — это тип искусственной нейронной сети, предназначенной для обработки последовательных данных. Они используют связи обратной связи, чтобы сохранить «память» о предыдущих входных данных и изучить временные зависимости в данных. LSTM и GRU — популярные варианты RNN, которые могут справиться с проблемой исчезающих градиентов. RNN — это мощный инструмент машинного обучения, который можно использовать для решения самых разных задач.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети (CNN). Сверточные нейронные сети предназначены для обработки данных с топологией, напоминающей сетку, таких как изображения или видео. Они используют серию сверточных слоев и слоев объединения для извлечения признаков из входных данных, за которыми следуют один или несколько полносвязных слоев для получения выходных данных. Сверточные слои применяют фильтры к входным данным, обнаруживая такие особенности, как края и углы. Слои пула уменьшают выходные данные сверточных слоев, уменьшая пространственные размеры данных. CNN часто используются для классификации изображений, обнаружения объектов и других задач компьютерного зрения.

Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип искусственной нейронной сети, предназначенной для обработки изображений и других типов 2D- и 3D-данных. Они широко используются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.

Ключевое отличие CNN от других типов нейронных сетей заключается в использовании сверточных слоев. Сверточный слой применяет набор фильтров (также называемых ядрами) к входному изображению, создавая набор выходных карт объектов. Каждый фильтр учится обнаруживать разные функции во входных данных, такие как края, углы или текстуры. Применяя несколько фильтров, сеть может научиться обнаруживать более сложные функции и закономерности во входных данных.

Еще одним важным компонентом CNN является слой пула, который понижает дискретизацию выходных карт объектов, беря максимальное или среднее значение в каждой локальной области. Это уменьшает размерность карт объектов и делает сеть более эффективной в вычислительном отношении.

CNN обычно заканчиваются одним или несколькими полносвязными слоями, которые берут выходные данные сверточных слоев и слоев объединения и производят окончательную классификацию или регрессионный результат. Полностью связанные слои аналогичны слоям в нейронных сетях с прямой связью, но им обычно предшествует выравнивание или изменение формы выходных данных сверточных слоев и слоев объединения.

Для обучения CNN нам нужен набор данных с помеченными изображениями и функция потерь, которая измеряет разницу между предсказанными метками и фактическими метками. Во время обучения CNN регулирует веса фильтров и полностью связанных слоев, используя обратное распространение и градиентный спуск, чтобы минимизировать функцию потерь.

Существует также несколько вариантов CNN, разработанных для конкретных задач, таких как полностью сверточная сеть (FCN) для семантической сегментации и региональная CNN (R-CNN) для обнаружения объектов.

CNN — это тип искусственной нейронной сети, предназначенный для обработки изображений и других типов 2D- и 3D-данных. Они используют сверточные слои для изучения функций и шаблонов на входе, объединяют слои для понижения дискретизации выходных карт объектов и полностью связанные слои для получения окончательного результата. CNN являются мощным инструментом компьютерного зрения и достигли самых современных результатов во многих задачах.

Таким образом, нейронные сети с прямой связью используются для универсальных задач обучения с учителем, в то время как рекуррентные нейронные сети предназначены для обработки последовательных данных с временными зависимостями. Сверточные нейронные сети используются для изображений и видеоданных с сетчатой ​​структурой. Каждый тип нейронной сети имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор того, какой из них использовать, зависит от конкретной задачи и данных.