De 7 Deep Learning-algoritmer du skal vide

Området for kunstig intelligens (AI) er vokset hurtigt i nyere tid, hvilket har ført til udviklingen af ​​deep learning algoritmer. Med lanceringen af ​​AI-værktøjer som DALL-E og OpenAI er deep learning dukket op som et nøgleområde for forskning. Men med en overflod af tilgængelige algoritmer kan det være svært at vide, hvilke der er mest afgørende at forstå.

Dyk ned i den fascinerende verden af ​​dyb læring, og udforsk de bedste algoritmer, du skal vide, som er afgørende for at forstå kunstig intelligens.

1. Convolutional Neural Networks (CNN'er)

Convolutional Neural Networks (CNN'er), også kendt som ConvNets, er neurale netværk der udmærker sig ved objektgenkendelse, billedgenkendelse og segmentering. De bruger flere lag til at udtrække funktioner fra de tilgængelige data. CNN'er består hovedsageligt af fire lag:

1. Konvolutionslag
2. Rectified Linear Unit (ReLU)
3. Pooling lag
4. Fuldt forbundet lag

Disse fire lag giver en arbejdsmekanisme for netværket. Konvolutionslaget er det første lag i CNN'er, som filtrerer komplekse funktioner fra dataene. Derefter kortlægger ReLU data for at træne netværket. Derefter sender processen kortet til poolinglaget, hvilket reducerer sampling og konverterer dataene fra 2D til et lineært array. Endelig danner det fuldt forbundne lag en fladtrykt lineær matrix, der bruges som input til at detektere billeder eller andre datatyper.

2. Deep Belief Networks

Deep Belief Networks (DBN'er) er en anden populær arkitektur for deep learning, der gør det muligt for netværket at lære mønstre i data med kunstig intelligens-funktioner. De er ideelle til opgaver som ansigtsgenkendelsessoftware og billedgenkendelse.

DBN-mekanismen involverer forskellige lag af Restricted Boltzmann Machines (RBM), som er et kunstigt neuralt netværk, der hjælper med at lære og genkende mønstre. Lagene i DBN følger top-down tilgangen, hvilket tillader kommunikation i hele systemet, og RBM-lagene giver en robust struktur, der kan klassificere data baseret på forskellige kategorier.

3. Tilbagevendende neurale netværk (RNN'er)

Recurrent Neural Network (RNN) er en populær deep learning-algoritme med en bred vifte af applikationer. Netværket er bedst kendt for dets evne til at behandle sekventielle data og designsprogsmodeller. Den kan lære mønstre og forudsige resultater uden at nævne dem i koden. For eksempel bruger Google-søgemaskinen RNN til automatisk at fuldføre søgninger ved at forudsige relevante søgninger.

Netværket arbejder med indbyrdes forbundne nodelag, der hjælper med at huske og behandle inputsekvenser. Det kan derefter arbejde gennem disse sekvenser for automatisk at forudsige mulige resultater. Derudover kan RNN'er lære af tidligere input, hvilket giver dem mulighed for at udvikle sig med mere eksponering. Derfor er RNN'er ideelle til sprogmodellering og sekventiel modellering.

4. Langtidshukommelsesnetværk (LSTM'er)

Long Short Term Memory Networks (LSTM'er) er en gentagende neural netværkstype (RNN), der adskiller sig fra andre i deres evne til at arbejde med langtidsdata. De har enestående hukommelse og forudsigelsesmuligheder, hvilket gør LSTM'er ideelle til applikationer som tidsserieforudsigelser, naturlig sprogbehandling (NLP), talegenkendelse og musikkomposition.

LSTM-netværk består af hukommelsesblokke arrangeret i en kædelignende struktur. Disse blokke gemmer relevant information og data, der kan informere netværket i fremtiden, mens de fjerner unødvendige data for at forblive effektiv.

Under databehandling ændrer LSTM'en celletilstande. For det første fjerner det irrelevante data gennem sigmoidlaget. Derefter behandler den nye data, evaluerer nødvendige dele og erstatter de tidligere irrelevante data med de nye data. Endelig bestemmer det output baseret på den aktuelle celletilstand, der har filtreret data.

Evnen til at håndtere langsigtede datasæt adskiller LSTM'er fra andre RNN'er, hvilket gør dem ideelle til applikationer, der kræver sådanne kapaciteter.

5. Generative kontradiktoriske netværk

Generative Adversarial Networks (GAN'er) er en type deep learning-algoritme, der understøtter generativ AI. De er i stand til uovervåget læring og kan generere resultater på egen hånd ved at træne gennem specifikke datasæt for at skabe nye dataforekomster.

GAN-modellen består af to nøgleelementer: en generator og en diskriminator. Generatoren er trænet til at skabe falske data baseret på dens læring. I modsætning hertil er diskriminatoren trænet til at kontrollere outputtet for eventuelle falske data eller fejl og rette modellen baseret på det.

GAN'er bruges i vid udstrækning til billedgenerering, såsom forbedring af grafikkvaliteten i videospil. De er også nyttige til at forbedre astronomiske billeder, simulere gravitationslinser og generere videoer. GAN'er forbliver et populært forskningsemne i AI-samfundet, da deres potentielle anvendelser er store og varierede.

6. Flerlagsperceptroner

Multilayer Perceptron (MLP) er en anden dyb læringsalgoritme, som også er et neuralt netværk med indbyrdes forbundne noder i flere lag. MLP opretholder en enkelt dataflowdimension fra input til output, som er kendt som feedforward. Det bruges almindeligvis til objektklassificering og regressionsopgaver.

Strukturen af ​​MLP involverer flere input- og outputlag sammen med flere skjulte lag til at udføre filtreringsopgaver. Hvert lag indeholder flere neuroner, der er forbundet med hinanden, selv på tværs af lag. Dataene føres indledningsvis til inputlaget, hvorfra de fortsætter gennem netværket.

De skjulte lag spiller en væsentlig rolle ved at aktivere funktioner som ReLUs, sigmoid og tanh. Efterfølgende behandler den dataene og genererer et output på outputlaget.

Denne enkle, men effektive model er nyttig til tale- og videogenkendelse og oversættelsessoftware. MLP'er har vundet popularitet på grund af deres enkle design og lette implementering i forskellige domæner.

7. Autoencodere

Autoencodere er en type deep learning-algoritme, der bruges til uovervåget læring. Det er en feedforward-model med et dataflow i én retning, der ligner MLP. Autoenkodere fodres med input og modificerer det for at skabe et output, som kan være nyttigt til sprogoversættelse og billedbehandling.

Modellen består af tre komponenter: encoderen, koden og dekoderen. De koder inputtet, ændrer størrelsen på det til mindre enheder og afkoder det derefter for at generere en modificeret version. Denne algoritme kan anvendes på forskellige områder, såsom computersyn, naturlig sprogbehandling og anbefalingssystemer.

Valg af den rigtige Deep Learning-algoritme

For at vælge den passende dybe læringstilgang er det afgørende at overveje arten af ​​dataene, det aktuelle problem og det ønskede resultat. Ved at forstå hver algoritmes grundlæggende principper og muligheder kan du træffe informerede beslutninger.

At vælge den rigtige algoritme kan gøre hele forskellen for et projekts succes. Det er et vigtigt skridt i retning af at opbygge effektive deep learning-modeller.