Введение в нейронные сети и глубокое обучение: структуры, типы и ограничения

Поскольку вы читаете эту статью, скорее всего, вы имеете представление об основах машинного обучения — если не о технических аспектах, то, по крайней мере, о теоретических аспектах машинного обучения.

Глубокое обучение — это следующий логический шаг после машинного обучения. В традиционном машинном обучении машины заставляли учиться на основе наблюдения или подкрепления. Глубокое обучение, однако, направлено на воспроизведение процесса человеческого обучения и позволяет системам учиться самостоятельно.

Это стало возможным благодаря нейронным сетям. Подумайте о нейронах в вашем мозгу и о том, как они работают. А теперь представьте, если бы они были преобразованы в искусственные сети — вот что такое искусственные нейронные сети.

Глубокое обучение и нейронные сети произведут революцию в мире, который мы знаем, и есть много вещей, которые нужно раскрыть, когда дело доходит до этой технологии.

В этой вводной статье мы дадим вам краткое представление о глубоком обучении, а также о том, как работают нейронные сети, каковы их различные типы и каковы некоторые ограничения нейронных сетей.

Глубокое обучение — краткий обзор

Глубокое обучение можно рассматривать как подполе машинного обучения. Однако, в отличие от любого традиционного алгоритма или системы машинного обучения, системы глубокого обучения используют несколько уровней для извлечения признаков высокого порядка из необработанных входных данных, которыми они питаются. Чем больше количество слоев, тем «глубже» будет сеть, и тем лучше будет извлечение признаков и общее обучение.

Термин «глубокое обучение» используется с 1950-х годов, но тогдашние подходы были довольно непопулярны. По мере того, как в этой области проводится больше исследований, глубокое обучение продолжает развиваться, и сегодня у нас есть сложные методы глубокого обучения, основанные на нейронных сетях.

Некоторые из наиболее популярных приложений нейронных сетей в глубоком обучении включают обнаружение лиц, обнаружение объектов, распознавание изображений, обнаружение и транскрипцию текста в речь и многое другое. Но мы только царапаем поверхность — еще многое предстоит узнать!

Итак, прежде чем углубиться в понимание глубокого обучения, мы должны сначала понять, что такое искусственная нейронная сеть в ИИ.

Присоединяйтесь к онлайн- курсам по искусственному интеллекту в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутым сертификационным программам в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Искусственная нейронная сеть

ИНС вдохновлены тем, как работает настоящий человеческий мозг, и они составляют основу глубокого обучения. Эти системы принимают данные, обучаются находить закономерности в данных и находят выходные данные для нового набора похожих данных.

Именно это способствует глубокому обучению — нейронные сети учатся сами по себе и становятся более сильными в поиске закономерностей автоматически, без какого-либо вмешательства человека. В результате нейронные сети могут действовать как система сортировки и маркировки данных.

Давайте подробно разберемся с ИНС, сначала разобравшись с персептронами.

Изучите наши курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту

Персептрон

ИНС состоят из более мелких единиц, как нейронные сети в нашем мозгу состоят из более мелких единиц, называемых нейронами. Меньшие единицы ИНС называются персептронами. По сути, персептрон содержит один или несколько входных слоев, смещение, функцию активации и конечный результат.

Персептрон работает, получая входные данные, умножая их на вес и пропуская их через функцию активации для получения выходных данных. Добавление смещения важно, чтобы не возникало проблем, даже если все входные данные равны нулю. Он работает по следующей формуле:

Y = ∑ (вес * вход) + смещение

Итак, первое, что происходит, это вычисления внутри одного персептрона. Здесь рассчитывается взвешенная сумма и передается в функцию активации. Опять же, могут быть различные типы функций активации, такие как тригонометрическая функция, ступенчатая функция, функция активации и т. д.

Структура искусственной нейронной сети

Чтобы разработать нейронную сеть, первым шагом является группировка различных слоев персептронов вместе. Таким образом, мы получаем многослойную модель персептрона.

Из этих нескольких слоев первый слой является входным слоем. Этот слой напрямую принимает входные данные. Принимая во внимание, что последний слой называется выходным слоем и отвечает за создание желаемых выходных данных.

Все слои между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями. Эти слои не взаимодействуют напрямую с входными данными или конечным результатом. Скорее, нейроны скрытого слоя из одного слоя подключаются к другому слою, используя разные каналы.

Выход, полученный из функции активации, определяет, активируется нейрон или нет. Как только нейрон активирован, он может передавать данные на следующие слои, используя каналы связи. Таким образом, все точки данных распространяются по сети.

Наконец, в выходном слое нейрон с наибольшим значением определяет окончательный результат путем срабатывания. Значение, которое получают нейроны после всего распространения, является вероятностью. Это означает, что сеть оценивает выходные данные по максимальному значению вероятности на основе полученных входных данных.

Как только мы получим окончательный результат, мы можем сравнить его с известной меткой и соответствующим образом скорректировать вес. Этот процесс повторяется до тех пор, пока мы не достигнем максимально допустимого количества итераций или приемлемой частоты ошибок.

Теперь давайте немного поговорим о различных типах доступных нейронных сетей.

Читайте наши популярные статьи, посвященные машинному обучению и искусственному интеллекту.

Различные типы нейронных сетей

Сегодня мы рассмотрим два наиболее популярных типа нейронных сетей, которые используются для глубокого обучения, т. е. CNN и RNN.

CNN — сверточные нейронные сети

Вместо работы с простыми двумерными массивами CNN работают с трехмерным расположением нейронов. Первый слой называется сверточный слой. Каждый нейрон в этом сверточном слое отвечает за обработку лишь небольшой части входной информации. В результате сеть понимает всю картину небольшими частями и вычисляет их несколько раз, чтобы успешно завершить всю картину.

Следовательно, CNN чрезвычайно ценны для распознавания изображений, обнаружения объектов и других подобных задач. Другие приложения, в которых CNN оказались успешными, включают распознавание речи, задачи компьютерного зрения и машинный перевод.

RNN — рекуррентные нейронные сети

RNN появились в центре внимания примерно в 1980-х годах, и они используют данные временных рядов или последовательные данные для прогнозирования. Таким образом, они удобны для временных или порядковых решений, таких как распознавание речи, обработка естественного языка, перевод и многое другое.

Как и CNN, RNN также требуют обучающих данных, чтобы учиться, а затем делать прогнозы. Однако то, что отличает RNN от CNN, заключается в том, что RNN способны запоминать выходные данные одного слоя и передавать их обратно нейронам других слоев. В результате это можно рассматривать как сеть обратной связи, которая продолжает повторно обрабатывать информацию, а не просто передавать информацию вперед, как ИНС.

Ограничения работы с нейронными сетями

Нейронная сеть — это область постоянных исследований и модификаций. Таким образом, часто есть некоторые недостатки, которые устраняются и исправляются для внесения сложных модификаций в технологию. Давайте посмотрим на некоторые ограничения нейронных сетей:

Требуется много данных

Нейронные сети работают с огромным количеством обучающих данных, чтобы функционировать должным образом. Если у вас нет больших объемов данных, сети будет сложно обучаться. Кроме того, у нейронных сетей есть несколько параметров, таких как скорость обучения, количество нейронов на слой, количество скрытых слоев и т. д., которые необходимо правильно настроить, чтобы свести к минимуму ошибку прогнозирования при максимальной эффективности и скорости прогнозирования. Цель состоит в том, чтобы позволить нейронным сетям воспроизводить функции человеческого мозга, для чего ему требуется много данных.

Работает в основном как черный ящик

Поскольку часто бывает трудно выяснить, как работают и организованы скрытые слои, нейронные сети часто рассматриваются как среда черного ящика. Таким образом, если возникает ошибка, поиск причины ошибки и ее устранение становятся очень сложными и трудоемкими. Не забывайте, что это также становится довольно дорогим. Это одна из основных причин, по которой банки и финансовые институты до сих пор не используют нейронные сети для прогнозирования.

Разработка часто занимает много времени

Поскольку нейронные сети обучаются сами по себе, весь процесс часто занимает много времени, помимо того, что он является дорогостоящим по сравнению с традиционными методами машинного обучения. Нейронные сети требуют дополнительных вычислительных и финансовых затрат, поскольку для обучения им требуется много обучающих данных и вычислительная мощность.

В заключение

Более того, этот мир быстро развивается с каждой неделей. Если вы хотите узнать больше о глубоком обучении и о том, как заставить работать нейронные сети, мы рекомендуем вам ознакомиться с нашей расширенной сертификационной программой по машинному обучению и глубокому обучению , предлагаемой в сотрудничестве с IIIT-B. Этот 8-месячный курс предлагает вам все необходимое для начала вашей карьеры — от индивидуального наставничества до отраслевой поддержки и рекомендаций по трудоустройству. Запишитесь сегодня!