Найти в Дзене
Нейросети
124 подписчика

Глубокое обучение и современные подходы: сверточные и рекуррентные нейронные сети.

4
2 мин
Глубокое обучение – это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций². Глубокое обучение использует различные архитектуры нейронных сетей, которые состоят из множества слоев, каждый из которых выполняет некоторую функцию преобразования входных данных в выходные. Сверточные и рекуррентные нейронные сети – это два наиболее популярных типа глубоких нейронных сетей, которые применяются для решения разнообразных задач, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи и других. Сверточные нейронные сети (СНС) – это нейронные сети, которые используют операцию свертки для извлечения признаков из входных данных. Свертка – это математическая операция, которая применяет небольшой фильтр (ядро) к каждому участку входных данных (например, изображения) и получает выходное значение как сумму произведений элементов фильтра и соответствующих элементов входных данных¹. Свертка позволяет учитыва

Глубокое обучение – это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций². Глубокое обучение использует различные архитектуры нейронных сетей, которые состоят из множества слоев, каждый из которых выполняет некоторую функцию преобразования входных данных в выходные. Сверточные и рекуррентные нейронные сети – это два наиболее популярных типа глубоких нейронных сетей, которые применяются для решения разнообразных задач, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи и других.

Сверточные нейронные сети (СНС) – это нейронные сети, которые используют операцию свертки для извлечения признаков из входных данных. Свертка – это математическая операция, которая применяет небольшой фильтр (ядро) к каждому участку входных данных (например, изображения) и получает выходное значение как сумму произведений элементов фильтра и соответствующих элементов входных данных¹. Свертка позволяет учитывать локальную структуру входных данных и извлекать абстрактные признаки на разных уровнях слоев. СНС состоят из нескольких типов слоев: сверточных слоев, которые выполняют свертку; пулинговых слоев, которые уменьшают размерность выходных данных сверточных слоев; полносвязных слоев, которые соединяют все выходы предыдущего слоя с входами следующего слоя; и выходного слоя, который дает ответ на задачу (например, классификацию или регрессию). СНС широко применяются для задач компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, лиц, жестов и т.д.

Рекуррентные нейронные сети (РНС) – это нейронные сети, которые имеют обратные связи между слоями или внутри слоев. Это позволяет РНС запоминать предыдущие состояния и использовать их для обработки текущих входных данных. РНС подходят для работы с последовательными данными, такими как тексты, речь или временные ряды. РНС состоят из нескольких типов слоев: входного слоя, который получает векторное представление текущего элемента последовательности; скрытого слоя, который вычисляет новое состояние на основе предыдущего состояния и текущего входа; и выходного слоя, который дает ответ на задачи.

Источник: беседа с Bing, 04.04.2023(1) Глубокое обучение - Ян Гудфеллоу, Иошуа Бенджио, Аарон Курвилль .... https://books.google.com/books/about/%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.html?id=741EDwAAQBAJ Получен доступ 04.04.2023.

(2) Глубокое обучение. Лекция 4. Введение в сверточные нейронные сети (2019 .... https://www.youtube.com/watch?v=8AxCSlOL81Q Получен доступ 04.04.2023.

(3) Глубокое обучение — Википедия. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Получен доступ 04.04.2023.