7 algoritama dubokog učenja koje morate znati

Područje umjetne inteligencije (AI) u posljednje je vrijeme brzo raslo, što je dovelo do razvoja algoritama dubokog učenja. Pokretanjem AI alata kao što su DALL-E i OpenAI, duboko učenje postalo je ključno područje istraživanja. Međutim, s obiljem dostupnih algoritama može biti teško znati koji su od njih najvažniji za razumijevanje.

Zaronite u fascinantan svijet dubokog učenja i istražite vrhunske algoritme koje morate znati ključne za razumijevanje umjetne inteligencije.

1. Konvolucijske neuronske mreže (CNN)

Konvolucijske neuronske mreže (CNN), također poznat kao ConvNets, su neuronske mreže koji se ističu u otkrivanju objekata, prepoznavanju slika i segmentaciji. Oni koriste više slojeva za izdvajanje značajki iz dostupnih podataka. CNN se uglavnom sastoji od četiri sloja:

1. Konvolucijski sloj
2. Ispravljena linearna jedinica (ReLU)
3. Sloj udruživanja
4. Potpuno povezani sloj

Ova četiri sloja osiguravaju radni mehanizam za mrežu. Konvolucijski sloj je prvi sloj u CNN-ovima koji filtrira složene značajke iz podataka. Zatim, ReLU mapira podatke za obuku mreže. Nakon toga, proces šalje mapu sloju za udruživanje, što smanjuje uzorkovanje i pretvara podatke iz 2D u linearni niz. Konačno, potpuno povezani sloj tvori spljoštenu linearnu matricu koja se koristi kao ulaz za otkrivanje slika ili drugih vrsta podataka.

2. Mreže dubokih uvjerenja

Mreže dubokog uvjerenja (DBN) još su jedna popularna arhitektura za dubinsko učenje koja mreži omogućuje učenje uzoraka u podacima sa značajkama umjetne inteligencije. Idealni su za zadatke kao što su softver za prepoznavanje lica i prepoznavanje značajki slike.

DBN mehanizam uključuje različite slojeve ograničenih Boltzmannovih strojeva (RBM), koji su umjetna neuronska mreža koja pomaže u učenju i prepoznavanju obrazaca. Slojevi DBN-a slijede pristup odozgo prema dolje, omogućujući komunikaciju u cijelom sustavu, a RBM slojevi pružaju robusnu strukturu koja može klasificirati podatke na temelju različitih kategorija.

3. Ponavljajuće neuronske mreže (RNN)

Rekurentna neuronska mreža (RNN) popularan je algoritam dubokog učenja sa širokim rasponom primjena. Mreža je najpoznatija po svojoj sposobnosti obrade sekvencijalnih podataka i modeli jezika dizajna. Može naučiti obrasce i predvidjeti ishode bez spominjanja u kodu. Na primjer, tražilica Google koristi RNN za automatsko dovršavanje pretraživanja predviđanjem relevantnih pretraživanja.

Mreža radi s međusobno povezanim slojevima čvorova koji pomažu u pamćenju i obradi ulaznih sekvenci. Zatim može proći kroz te nizove kako bi automatski predvidio moguće ishode. Osim toga, RNN-ovi mogu učiti iz prethodnih inputa, što im omogućuje da se razvijaju uz veću izloženost. Stoga su RNN idealni za modeliranje jezika i sekvencijalno modeliranje.

4. Mreže dugotrajne kratkoročne memorije (LSTM)

Mreže dugotrajne kratkoročne memorije (LSTM) vrsta su rekurentne neuronske mreže (RNN) koja se od ostalih razlikuje po svojoj sposobnosti rada s dugoročnim podacima. Imaju iznimnu memoriju i mogućnosti predviđanja, što LSTM-ove čini idealnim za aplikacije poput predviđanja vremenskih serija, obrada prirodnog jezika (NLP), prepoznavanje govora i skladanje glazbe.

LSTM mreže sastoje se od memorijskih blokova raspoređenih u lančanu strukturu. Ovi blokovi pohranjuju relevantne informacije i podatke koji mogu informirati mrežu u budućnosti, dok istovremeno uklanjaju sve nepotrebne podatke kako bi ostala učinkovita.

Tijekom obrade podataka LSTM mijenja stanja ćelije. Prvo, uklanja nevažne podatke kroz sigmoidni sloj. Zatim obrađuje nove podatke, procjenjuje potrebne dijelove i zamjenjuje prethodne irelevantne podatke novim podacima. Konačno, utvrđuje izlaz na temelju trenutnog stanja ćelije koja ima filtrirane podatke.

Sposobnost rukovanja dugoročnim podacima izdvaja LSTM-ove od ostalih RNN-ova, što ih čini idealnim za aplikacije koje zahtijevaju takve mogućnosti.

5. Generativne kontradiktorne mreže

Generativne kontradiktorne mreže (GAN) vrsta su algoritma dubokog učenja koji podržava generativnu umjetnu inteligenciju. Oni su sposobni za učenje bez nadzora i mogu sami generirati rezultate uvježbavanjem pomoću određenih skupova podataka za stvaranje novih instanci podataka.

GAN model sastoji se od dva ključna elementa: generatora i diskriminatora. Generator je osposobljen za stvaranje lažnih podataka na temelju svog učenja. Nasuprot tome, diskriminator je osposobljen provjeriti ima li u izlazu lažnih podataka ili pogrešaka i na temelju toga ispraviti model.

GAN-ovi se široko koriste za generiranje slika, kao što je poboljšanje kvalitete grafike u videoigrama. Također su korisni za poboljšanje astronomskih slika, simulaciju gravitacijskih leća i generiranje videa. GAN-ovi ostaju popularna tema istraživanja u AI zajednici, budući da su njihove potencijalne primjene goleme i raznolike.

6. Višeslojni perceptroni

Višeslojni perceptron (MLP) još je jedan algoritam dubokog učenja, koji je također neuronska mreža s međusobno povezanim čvorovima u više slojeva. MLP održava jednu dimenziju protoka podataka od ulaza do izlaza, što je poznato kao feedforward. Obično se koristi za klasifikaciju objekata i regresijske zadatke.

Struktura MLP-a uključuje više ulaznih i izlaznih slojeva, zajedno s nekoliko skrivenih slojeva, za obavljanje zadataka filtriranja. Svaki sloj sadrži više neurona koji su međusobno povezani, čak i preko slojeva. Podaci se inicijalno unose u ulazni sloj, odakle napreduju kroz mrežu.

Skriveni slojevi igraju značajnu ulogu aktiviranjem funkcija kao što su ReLU, sigmoid i tanh. Nakon toga obrađuje podatke i generira izlaz na izlaznom sloju.

Ovaj jednostavan, ali učinkovit model koristan je za prepoznavanje govora i videa i softver za prevođenje. MLP-ovi su stekli popularnost zbog svog jednostavnog dizajna i lakoće implementacije u različitim domenama.

7. Autokoderi

Autokoderi su vrsta algoritma dubokog učenja koji se koristi za učenje bez nadzora. To je feedforward model s jednosmjernim protokom podataka, sličan MLP-u. Autokoderi dobivaju ulaz i modificiraju ga kako bi stvorili izlaz, što može biti korisno za prijevod jezika i obradu slike.

Model se sastoji od tri komponente: kodera, koda i dekodera. Oni kodiraju unos, mijenjaju mu veličinu u manje jedinice, zatim ga dekodiraju kako bi generirali modificiranu verziju. Ovaj se algoritam može primijeniti u raznim područjima, kao što je računalni vid, obrada prirodnog jezika i sustavi preporuka.

Odabir pravog algoritma dubokog učenja

Za odabir odgovarajućeg pristupa dubokom učenju ključno je uzeti u obzir prirodu podataka, problem koji je u pitanju i željeni ishod. Razumijevanjem osnovnih načela i mogućnosti svakog algoritma možete donositi informirane odluke.

Odabir pravog algoritma može učiniti veliku razliku u uspjehu projekta. To je bitan korak prema izgradnji učinkovitih modela dubokog učenja.