Süvaõppe kohta on palju õppida; alustage nende põhialgoritmide mõistmisest.

Tehisintellekti (AI) valdkond on viimasel ajal kiiresti kasvanud, mis on viinud süvaõppe algoritmide väljatöötamiseni. Tehisintellekti tööriistade (nt DALL-E ja OpenAI) turule toomisega on süvaõpe tõusnud võtmetähtsusega uurimisvaldkonnaks. Kuid saadaolevate algoritmide rohkuse tõttu võib olla raske teada, millised neist on kõige olulisemad.

Sukelduge sügava õppimise põnevasse maailma ja avastage tehisintellekti mõistmiseks üliolulisi parimaid, kohustuslikke algoritme.

1. Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN)

Pildi krediit: Aphex34/Vikipeedia

Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN), tuntud ka kui ConvNets, on närvivõrgud mis paistavad silma objektide tuvastamise, kujutise tuvastamise ja segmenteerimisega. Nad kasutavad saadaolevatest andmetest funktsioonide eraldamiseks mitut kihti. CNN-id koosnevad peamiselt neljast kihist:

  1. Konvolutsioonikiht
  2. Parandatud lineaarne üksus (ReLU)
  3. Ühenduskiht
  4. Täielikult ühendatud kiht

Need neli kihti pakuvad võrgule töömehhanismi. Konvolutsioonikiht on CNN-ide esimene kiht, mis filtreerib andmetest välja keerulised funktsioonid. Seejärel kaardistab ReLU andmed võrgu treenimiseks. Pärast seda saadab protsess kaardi kogumiskihile, mis vähendab diskreetimist, ja teisendab andmed 2D-st lineaarseks massiiviks. Lõpuks moodustab täielikult ühendatud kiht lamestatud lineaarse maatriksi, mida kasutatakse sisendina piltide või muude andmetüüpide tuvastamiseks.

2. Sügavad uskumuste võrgustikud

Deep Belief Networks (DBN-id) on teine ​​populaarne süvaõppe arhitektuur, mis võimaldab võrgul õppida tehisintellekti funktsioonidega andmete mustreid. Need sobivad ideaalselt selliste ülesannete jaoks nagu näotuvastustarkvara ja pildifunktsioonide tuvastamine.

DBN-mehhanism hõlmab erinevaid Restricted Boltzmann Machines (RBM) kihte, mis on kunstlik närvivõrk, mis aitab mustreid õppida ja ära tunda. DBN-i kihid järgivad ülalt-alla lähenemisviisi, võimaldades suhtlust kogu süsteemis, ja RBM-i kihid pakuvad tugevat struktuuri, mis võimaldab klassifitseerida andmeid erinevate kategooriate alusel.

3. Korduvad närvivõrgud (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) on populaarne süvaõppe algoritm, millel on lai valik rakendusi. Võrk on enim tuntud oma võime poolest töödelda järjestikuseid andmeid ja disainikeele mudelid. See võib õppida mustreid ja ennustada tulemusi ilma neid koodis mainimata. Näiteks Google'i otsingumootor kasutab RNN-i otsingute automaatseks lõpetamiseks, ennustades asjakohaseid otsinguid.

Võrk töötab omavahel ühendatud sõlmekihtidega, mis aitavad sisendjadasid meelde jätta ja töödelda. Seejärel saab see neid järjestusi läbi töötada, et ennustada automaatselt võimalikke tulemusi. Lisaks saavad RNN-id varasematest sisenditest õppida, võimaldades neil areneda suurema kokkupuutega. Seetõttu on RNN-id ideaalsed keele modelleerimiseks ja järjestikuseks modelleerimiseks.

4. Pikaajalised lühiajalised mäluvõrgud (LSTM)

Pikaajalised lühimäluvõrgud (LSTM) on korduva närvivõrgu (RNN) tüüp, mis erineb teistest oma võime poolest töötada pikaajaliste andmetega. Neil on erakordne mälu ja ennustamisvõimalused, mistõttu on LSTM-id ideaalsed selliste rakenduste jaoks nagu aegridade ennustamine, loomuliku keele töötlemine (NLP), kõnetuvastus ja muusikalooming.

LSTM-võrgud koosnevad mäluplokkidest, mis on paigutatud ahelataolisesse struktuuri. Need plokid salvestavad asjakohast teavet ja andmeid, mis võivad tulevikus võrku teavitada, eemaldades samal ajal kõik ebavajalikud andmed, et säilitada tõhusus.

Andmetöötluse ajal muudab LSTM lahtrite olekuid. Esiteks eemaldab see sigmoidkihi kaudu ebaolulised andmed. Seejärel töötleb see uusi andmeid, hindab vajalikke osi ja asendab varasemad ebaolulised andmed uute andmetega. Lõpuks määrab see väljundi praeguse lahtri oleku alusel, milles on filtreeritud andmed.

Pikaajaliste andmekogumite käsitlemise võime eristab LSTM-e teistest RNN-idest, muutes need ideaalseks rakenduste jaoks, mis nõuavad selliseid võimalusi.

5. Generatiivsed võistlevad võrgustikud

Generatiivsed võistlevad võrgud (GAN-id) on süvaõppe algoritmi tüüp, mis toetab generatiivset AI-d. Nad on võimelised õppima ilma järelevalveta ja suudavad ise tulemusi luua, treenides konkreetsete andmekogumite kaudu, et luua uusi andmeeksemplare.

GAN-mudel koosneb kahest põhielemendist: generaatorist ja diskriminaatorist. Generaator on koolitatud oma õppimise põhjal võltsandmeid looma. Seevastu diskrimineerija on koolitatud kontrollima väljundit võltsandmete või vigade suhtes ja parandama nende põhjal mudelit.

GAN-e kasutatakse laialdaselt piltide genereerimiseks, näiteks videomängude graafikakvaliteedi parandamiseks. Need on kasulikud ka astronoomiliste kujutiste täiustamiseks, gravitatsiooniläätsede simuleerimiseks ja videote genereerimiseks. GAN-id on AI kogukonnas endiselt populaarne uurimisteema, kuna nende potentsiaalsed rakendused on ulatuslikud ja mitmekesised.

6. Mitmekihilised pertseptronid

Multilayer Perceptron (MLP) on teine ​​süvaõppe algoritm, mis on ka närvivõrk, mille sõlmed on mitmes kihis omavahel ühendatud. MLP säilitab ühtse andmevoo dimensiooni sisendist väljundini, mida nimetatakse edasisuunamiseks. Seda kasutatakse tavaliselt objektide klassifitseerimise ja regressiooniülesannete jaoks.

MLP struktuur hõlmab filtreerimisülesannete täitmiseks mitut sisend- ja väljundkihti ning mitut peidetud kihti. Iga kiht sisaldab mitut neuronit, mis on üksteisega ühendatud isegi kihtide vahel. Andmed suunatakse algselt sisendkihti, kust need edenevad läbi võrgu.

Peidetud kihid mängivad olulist rolli, aktiveerides selliseid funktsioone nagu ReLUs, sigmoid ja tanh. Seejärel töötleb see andmeid ja genereerib väljundi kihile väljundi.

See lihtne, kuid tõhus mudel on kasulik kõne- ja videotuvastus ja tõlketarkvara. MLP-d on populaarsust kogunud tänu nende sirgjoonelisele disainile ja hõlpsale rakendamisele erinevates valdkondades.

7. Automaatkodeerijad

Autoencoders on süvaõppe algoritmi tüüp, mida kasutatakse järelevalveta õppimiseks. See on ühesuunalise andmevooga edasisuunaline mudel, mis sarnaneb MLP-ga. Automaatkodeerijad saavad sisendit ja muudavad seda väljundi loomiseks, mis võib olla kasulik keele tõlkimisel ja pilditöötlusel.

Mudel koosneb kolmest komponendist: kodeerijast, koodist ja dekoodrist. Nad kodeerivad sisendi, muudavad selle suurust väiksemateks ühikuteks ja seejärel dekodeerivad selle, et luua muudetud versioon. Seda algoritmi saab rakendada erinevates valdkondades, nagu arvutinägemine, loomuliku keele töötlemine ja soovitussüsteemid.

Õige süvaõppe algoritmi valimine

Sobiva süvaõppe lähenemisviisi valimiseks on ülioluline võtta arvesse andmete olemust, käsitletavat probleemi ja soovitud tulemust. Mõistes iga algoritmi aluspõhimõtteid ja võimalusi, saate teha teadlikke otsuseid.

Õige algoritmi valimine võib projekti edukust oluliselt mõjutada. See on oluline samm tõhusate süvaõppe mudelite loomise suunas.