Функционирование и типы для лучшего понимания

Введение

Глубокое обучение — это революционная технология, которая лежит в основе широкого спектра новаторских приложений в области искусственного интеллекта (ИИ). В результате распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и многие другие области претерпели радикальные изменения. В этой статье мы рассмотрим многочисленные разновидности глубокого обучения. Получите четкий обзор архитектур глубокого обучения и Нейронные сети в машинном обучении!

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это направление машинного обучения, которое фокусируется на создании искусственных нейронных сетей, смоделированных по образцу структуры и работы человеческого мозга. На основе огромного количества размеченных данных это влечет за собой обучение нейронных сетей обучению и формированию мудрых суждений или прогнозов. Алгоритмы глубокого обучения созданы для автоматического изучения представлений данных через иерархию многочисленных уровней, что позволяет сети извлекать ценные функции и шаблоны.

Как работает глубокое обучение?

Искусственные нейронные сети, также называемые моделями глубокого обучения, состоят из взаимосвязанных слоев синтетических нейронов. Входной слой, скрытый слой и выходной слой — это три основных типа этих иерархически организованных сетей.

  1. Входной слой. Входной слой принимает необработанные данные, такие как изображения, текст или аудио, и отправляет их на следующий уровень для обработки.
  2. Скрытые слои. Сети глубокого обучения часто имеют несколько скрытых слоев. Каждый скрытый слой выбирает объекты более высокого уровня из входных данных. Эти слои подвергают входные данные последовательности нелинейных изменений, что позволяет сети изучать сложные представления.
  3. Последний уровень, известный как выходной уровень, использует знания, полученные от вышележащих уровней, для получения ожидаемого результата или прогноза. Количество нейронов в выходном слое варьируется в зависимости от проблемы классификации или регрессии, на которую должна ответить модель глубокого обучения.

Алгоритмам глубокого обучения нужны большие размеченные наборы данных для обучения, если они собираются делать точные прогнозы. В модели используется процесс оптимизации, называемый обратным распространением, на этапе обучения для многократного изменения внутренних параметров. Обратное распространение определяет градиенты ошибки модели по каждому параметру, позволяя сети изменять свои веса и смещения для уменьшения ошибки. Узнайте больше о DL и его методах, посетив курс машинного обучения.

Типы глубокого обучения

  1. CNN (сверточные нейронные сети): CNN часто используются для обработки изображений и видео. Чтобы использовать пространственную структуру данных, они используют сверточные слои, которые автоматически распознают региональные закономерности и особенности.
  2. Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN были созданы для работы с последовательными данными, такими как речь и текст. Они используют рекуррентные соединения для фиксации временной взаимозависимости, позволяя информации оставаться и течь во времени.
  3. Общие состязательные сети (GAN) Дискриминатор и генератор — это две нейронные сети, составляющие GAN. Используя существующие распределения данных в качестве отправной точки, GAN обычно используются для создания новых экземпляров данных, таких как реалистичные изображения или текст.
  4. Обучение с подкреплением. Хотя это и не совсем метод глубокого обучения, обучение с подкреплением объединяет глубокие нейронные сети со структурой обучения на основе вознаграждения. Основное внимание уделяется обучению агентов принимать решения в непредсказуемых обстоятельствах с максимальным кумулятивным вознаграждением.

Заключение

Системы искусственного интеллекта теперь имеют значительно больше возможностей благодаря глубокому обучению, что позволяет им решать сложные задачи, которые ранее считались невозможными или трудными. Модели глубокого обучения могут изучать сложные представления, используя огромные наборы данных и искусственные нейронные сети, что приводит к прогрессу в распознавании изображений, интерпретации естественного языка и других областях. Приложения глубокого обучения могут преобразовать ряд секторов и улучшить искусственный интеллект, поскольку исследования и разработки в этой области продолжают развиваться.