機械学習エンジニア向けのニューラルネットワーク：知っておくべき上位5つのタイプ
公開: 2021-01-29手作業によるコーディングが複雑になり、人間が直接処理するのが現実的でない場合は、機械学習アルゴリズムが必要になります。 膨大な量のデータが機械学習アルゴリズムに供給され、必要な出力がプログラマーによって設定されます。 アルゴリズムはデータを処理し、設定された目的の出力を実現するための最適なモデルを探します。
このような複雑な状況の例を考えてみましょう。 実生活からの3次元オブジェクトの認識。 現在、このようなプログラムを作成することは、プロセスが脳内でどのように行われるかがわからないため、プログラマーにとって簡単なことではありません。 そして、人間の脳が実際にどのようにプロセスを実行するかを解読できたとしても、その複雑さのために、人間がそれをプログラムするのに十分なほど実行可能ではないかもしれません。
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機械学習アプローチは、特定の入力に対して特定の出力を持つ大量の例を収集することで構成されます。 機械学習アルゴリズムは、例を利用して複雑なジョブを実行するためのプログラムを作成します。 機械学習を使用すると、複雑なコードで作業するために多くの人間のプログラマーを雇うよりも安価です。
機械学習愛好家が精通している必要があるニューラルネットワークの上位5種類のリストを次に示します。
目次
ニューラルネットワークのトップ5タイプ
1.フィードフォワードニューラルネットワーク
フィードフォワードニューラルネットワークでは、すべてのノードが完全に接続されており、データは出力ノードに到達するまでさまざまな入力ノートに渡されます。 データは、最初のレベルから出力ノードに一方向に移動します。 ここでは、入力と重みの積の合計が計算され、出力に送られます。
このニューラルネットワークでは、隠れ層は外界と接触しておらず、これが隠れ層と呼ばれる理由です。 フィードフォワードニューラルネットワークは、ノイズの多いデータを処理するように設計されています。
さらに、フィードフォワードニューラルネットワークは、最も単純なタイプの人工ニューラルネットワークです。 また、予測のエラーを最小限に抑えるために、バックプロパゲーションアルゴリズムを使用して重みの値を更新します。 フィードフォワードニューラルネットワークのいくつかのアプリケーションには、パターン認識、コンピュータービジョン音声認識、ソナーターゲット認識、顔認識、およびデータ圧縮が含まれます。
2.動径基底関数ニューラルネットワーク
動径基底関数ニューラルネットワークは、学習速度が速く、普遍近似を持っています。 これらは通常、関数近似の問題に使用されます。 これらには2つのレイヤーがあり、中心を基準にした任意のポイントの距離を考慮するために使用されます。 内側の層では、特徴が動径基底関数と統合され、この最初の層からの出力が次の層の出力の計算のために考慮されます。
放射基底関数ニューラルネットワークは、電力回復システムに主に実装されており、最短時間で電力を回復します。 動径基底関数ニューラルネットワークの他のユースケースは、時系列予測、分類、およびシステム制御です。
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3.畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークは、主にビジュアルの分析に使用されます。 それらは非常に正確であり、すべてのニューロンが接続されて出力が処理される完全に接続された層を最終的に提供する漏斗のようなネットワークを構築するために機能する階層モデルに従います。
結果が次の層に進む前の畳み込み層では、畳み込み層は入力に対して畳み込み演算を使用します。これにより、ネットワークがはるかに深くなり、パラメーターが少なくなります。
その結果、畳み込みニューラルネットワークは、視覚認識、レコメンデーションシステム、および自然言語処理に対して非常に強力です。 畳み込みニューラルネットワークは、人間の脳のニューロン間の接続パターンに匹敵します。
畳み込みニューラルネットワークも同様に言い換えを識別するために使用でき、画像分類、異常検出、および信号処理にも適用できます。 また、衛星から気象データを抽出して予測する農業分野の画像解析や認識にも利用できます。
4.リカレントニューラルネットワーク
リカレントニューラルネットワークは、フィードフォワードニューラルネットワークのバリエーションです。 リカレントニューラルネットワークでは、1つの特定の層の出力が入力にフィードバックされます。 このプロセスは、レイヤーの結果を予測するのに役立ちます。 形成される最初の層はフィードフォワードネットワークに似ており、後続の層ではリカレントニューラルネットワークプロセスが発生します。
各ステップで、すべてのノードは前のタイムステップから取得した情報を記憶しています。 簡単に言うと、すべてのノードはメモリセルとして機能し、計算および操作の実行中に前のステップで取得した情報を記憶します。
このように、予測が間違っている場合、システムは自己学習し、バックプロパゲーションプロセス中に正しい予測を達成するために機能します。 リカレントニューラルネットワークは、テキスト読み上げ認識に非常に役立ちます。
このニューラルネットワークの欠点の1つは、計算速度が遅く、非常に長い間情報を記憶できないことです。 リカレントニューラルネットワークの他の使用例は、機械翻訳、ロボット制御、時系列予測、時系列異常検出、音楽作曲、およびリズム学習です。
5.モジュラーニューラルネットワーク
モジュラーニューラルネットワークは、仲介者によってモデレートされる一連の独立したニューラルネットワークで構成されます。 独立したニューラルネットワークは独立して動作し、サブタスクを実行します。 異なるニューラルネットワークは、計算プロセス中に相互作用しません。 また、この大規模で複雑な計算プロセスは、独立したタスクに分割されるため、比較的迅速に実行されます。
ニューラルネットワークの計算時間は、ノードの数とノード間の接続に依存します。モジュラーニューラルネットワークでは、独立したネットワークが独立して機能します。 計算速度は、互いに接続されていないニューラルネットワークの結果です。 モジュール式ニューラルネットワークのトレーニングは、各モジュールを個別に、より正確にトレーニングしてそのタスクをマスターできるため、非常に高速です。
ニューラルネットワークの最良の部分は、人間の脳のニューロンが機能するのと同じように機能するように設計されていることです。 そしてこれにより、彼らはデータと使用量の増加に伴ってますます学習し、改善することができます。
また、通常の機械学習アルゴリズムは、ある時点以降に機能を停滞させる傾向がありますが、ニューラルネットワークには、データと使用量の増加に伴って改善する機能があります。 そしてこれが、ニューラルネットワークが次世代の人工知能技術を構築するための基本的な基盤になると信じられている理由です。
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また読む：トップの機械学習モデルの説明
結論
最新の機械学習テクノロジーは、人工ニューラルネットワークとして知られる計算モデルで機能します。 さまざまなタイプのニューラルネットワークは、人体の神経系と同様の原理に従います。 ニューラルネットワークは、レベルごとに配置され、一緒に動作する多数のプロセスで構成されています。 最初のレベルでは、ニューラルネットワークは、神経が入力を受け取る方法と同様の生の入力を受け取ります。
最初のレベルの出力は、最終出力を処理するために連続するレベルに渡されます。 すべてのタイプのニューラルネットワークは、特定のケースに高度に適応し、非常に迅速に学習します。 ニューラルネットワークのアプリケーションは、視覚認識から予測まで多岐にわたります。 技術の可能性と高まる需要を考慮すると、近い将来、雇用機会も急速に増加すると予想されます。
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