Sokat kell tanulni a mély tanulásról; kezdje ezen alapvető algoritmusok megértésével.
A mesterséges intelligencia (AI) területe az utóbbi időben gyorsan fejlődött, ami mélytanulási algoritmusok kifejlesztéséhez vezetett. Az olyan mesterséges intelligencia-eszközök bevezetésével, mint a DALL-E és az OpenAI, a mély tanulás kulcsfontosságú kutatási területté vált. A rendelkezésre álló algoritmusok bősége miatt azonban nehéz lehet tudni, hogy melyek a legfontosabbak megértéséhez.
Merüljön el a mély tanulás lenyűgöző világában, és fedezze fel a mesterséges intelligencia megértéséhez elengedhetetlen legfontosabb, kötelező algoritmusokat.
1. Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek)
Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek), más néven ConvNets neurális hálózatok amelyek kiválóak az objektumészlelésben, a képfelismerésben és a szegmentálásban. Több réteget használnak a szolgáltatások kinyerésére a rendelkezésre álló adatokból. A CNN-ek főként négy rétegből állnak:
- Konvolúciós réteg
- Egyenirányított lineáris egység (ReLU)
- Összevonó réteg
- Teljesen összekapcsolt réteg
Ez a négy réteg biztosítja a hálózat működési mechanizmusát. A konvolúciós réteg a CNN-ek első rétege, amely kiszűri az összetett jellemzőket az adatokból. Ezután a ReLU leképezi az adatokat a hálózat betanításához. Ezt követően a folyamat elküldi a térképet a pooling rétegnek, ami csökkenti a mintavételezést, és az adatokat 2D-ből lineáris tömbbé konvertálja. Végül a teljesen összekapcsolt réteg egy lapított lineáris mátrixot képez, amelyet bemenetként használnak képek vagy más adattípusok észlelésére.
2. Deep Belief Networks
A Deep Belief Networks (DBN) egy másik népszerű architektúra a mély tanuláshoz, amely lehetővé teszi a hálózat számára, hogy mesterséges intelligencia funkciókkal tanulja meg az adatok mintáit. Ideálisak olyan feladatokhoz, mint az arcfelismerő szoftver és a képelemek észlelése.
A DBN mechanizmus a Restricted Boltzmann Machines (RBM) különböző rétegeit foglalja magában, amely egy mesterséges neurális hálózat, amely segít a tanulásban és a minták felismerésében. A DBN rétegei a felülről lefelé irányuló megközelítést követik, lehetővé téve a kommunikációt az egész rendszerben, az RBM rétegek pedig robusztus struktúrát biztosítanak, amely különböző kategóriák alapján osztályozza az adatokat.
3. Ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek)
A Recurrent Neural Network (RNN) egy népszerű mélytanulási algoritmus, számos alkalmazással. A hálózat leginkább szekvenciális adatfeldolgozási képességéről és nyelvi modellek tervezése. Meg tud tanulni mintákat és előre jelezni az eredményeket anélkül, hogy megemlítené őket a kódban. Például a Google keresőmotorja az RNN-t használja a keresések automatikus kiegészítésére a releváns keresések előrejelzésével.
A hálózat összekapcsolt csomóponti rétegekkel működik, amelyek segítik a bemeneti szekvenciák memorizálását és feldolgozását. Ezután át tudja dolgozni ezeket a sorozatokat, hogy automatikusan megjósolja a lehetséges eredményeket. Ezenkívül az RNN-ek tanulhatnak a korábbi bemenetekből, lehetővé téve számukra, hogy nagyobb expozícióval fejlődjenek. Ezért az RNN-ek ideálisak nyelvi modellezéshez és szekvenciális modellezéshez.
4. Hosszú távú rövid távú memóriahálózatok (LSTM-ek)
A hosszú távú memóriahálózatok (LSTM) egy RNN (Recurrent Neural Network) típus, amely abban különbözik a többitől, hogy képes hosszú távú adatokkal dolgozni. Kivételes memóriával és előrejelzési képességekkel rendelkeznek, így az LSTM-ek ideálisak olyan alkalmazásokhoz, mint az idősor előrejelzések, természetes nyelvi feldolgozás (NLP), beszédfelismerés és zeneszerzés.
Az LSTM hálózatok láncszerű szerkezetbe rendezett memóriablokkokból állnak. Ezek a blokkok olyan releváns információkat és adatokat tárolnak, amelyek a jövőben tájékoztathatják a hálózatot, miközben eltávolítanak minden szükségtelen adatot a hatékony működés érdekében.
Az adatfeldolgozás során az LSTM megváltoztatja a cellaállapotokat. Először is eltávolítja a nem releváns adatokat a szigmarétegen keresztül. Ezután feldolgozza az új adatokat, kiértékeli a szükséges részeket, és lecseréli a korábbi irreleváns adatokat az új adatokra. Végül meghatározza a kimenetet a szűrt adatokat tartalmazó aktuális cellaállapot alapján.
A hosszú távú adatkészletek kezelésének képessége megkülönbözteti az LSTM-eket a többi RNN-től, így ideálisak az ilyen képességeket igénylő alkalmazásokhoz.
5. Generatív ellenséges hálózatok
A Generatív Adversarial Networks (GAN-ok) a mély tanulási algoritmusok egyik fajtája, amely támogatja a generatív AI-t. Képesek felügyelet nélkül tanulni, és saját maguk is eredményeket hozhatnak létre, ha speciális adatkészleteken keresztül tanítanak új adatpéldányokat.
A GAN modell két kulcselemből áll: egy generátorból és egy diszkriminátorból. A generátort arra képezték ki, hogy a tanulása alapján hamis adatokat hozzon létre. Ezzel szemben a diszkriminátor arra van kiképezve, hogy ellenőrizze a kimenetet hamis adatokra vagy hibákra, és ezek alapján javítsa ki a modellt.
A GAN-okat széles körben használják képgenerálásra, például a videojátékok grafikai minőségének javítására. Hasznosak csillagászati képek javítására, gravitációs lencsék szimulálására és videók készítésére is. A GAN-ok továbbra is népszerű kutatási téma az AI-közösségben, mivel potenciális alkalmazásaik széleskörűek és változatosak.
6. Többrétegű perceptronok
A Multilayer Perceptron (MLP) egy másik mély tanulási algoritmus, amely szintén egy neurális hálózat több rétegben összekapcsolt csomópontokkal. Az MLP egyetlen adatfolyam-dimenziót tart fenn a bemenettől a kimenetig, amelyet előrecsatolásnak neveznek. Általában objektumok osztályozási és regressziós feladatokhoz használják.
Az MLP szerkezete több bemeneti és kimeneti réteget foglal magában, valamint több rejtett réteget is a szűrési feladatok végrehajtásához. Minden réteg több neuront tartalmaz, amelyek egymással kapcsolatban vannak, akár rétegeken keresztül is. Az adatok kezdetben a bemeneti rétegbe kerülnek, ahonnan továbbhaladnak a hálózaton.
A rejtett rétegek jelentős szerepet játszanak az olyan funkciók aktiválásával, mint a ReLUs, a sigmoid és a tanh. Ezt követően feldolgozza az adatokat, és kimenetet generál a kimeneti rétegen.
Ez az egyszerű, de hatékony modell hasznos lehet beszéd- és videofelismerés és fordító szoftver. Az MLP-k népszerűségre tettek szert egyszerű kialakításuk és a különféle területeken történő könnyű implementációjuk miatt.
7. Automatikus kódolók
Az automatikus kódolók a felügyelet nélküli tanuláshoz használt mély tanulási algoritmusok egy fajtája. Ez egy előrecsatolt modell egyirányú adatfolyammal, hasonlóan az MLP-hez. Az automatikus kódolók bemenettel vannak ellátva, és módosítják azt, hogy létrehozzanak egy kimenetet, amely hasznos lehet nyelvi fordításhoz és képfeldolgozáshoz.
A modell három részből áll: a kódolóból, a kódból és a dekódolóból. Kódolják a bemenetet, átméretezik kisebb egységekre, majd dekódolják a módosított változat létrehozásához. Ez az algoritmus különféle területeken alkalmazható, mint például a számítógépes látás, a természetes nyelvi feldolgozás és az ajánlórendszerek.
A megfelelő mély tanulási algoritmus kiválasztása
A megfelelő mély tanulási megközelítés kiválasztásához döntő fontosságú az adatok természetét, a felmerülő problémát és a kívánt eredményt figyelembe venni. Az egyes algoritmusok alapelveinek és képességeinek megértésével megalapozott döntéseket hozhat.
A megfelelő algoritmus kiválasztása jelentősen befolyásolhatja a projekt sikerét. Ez egy lényeges lépés a hatékony mély tanulási modellek felépítése felé.