Введение: глубокое обучение — это метод машинного обучения, который использует нейронные сети для выполнения сложных вычислений с огромными объемами данных. Он приобрел популярность в основном в научных вычислениях, а его алгоритм широко используется в промышленности. Для выполнения сложных задач алгоритмы глубокого обучения используют разные типы нейронных сетей.
Благодаря быстрому развитию алгоритмы глубокого обучения обучают машины, используя примеры для их обучения. Нейронные сети — метод искусственного интеллекта, который учит компьютеры обрабатывать данные так же, как человеческий мозг. Он использует взаимосвязанные узлы в многоуровневой структуре, напоминающей человеческий мозг. В эпоху революции данных алгоритм глубокого обучения может автоматически изучать сложные функции на основе сложных и неструктурированных данных, тогда как традиционные алгоритмы машинного обучения требуют ручных функций. Кроме того, глубокое обучение может обрабатывать большие наборы данных, обучаться и совершенствоваться с использованием большего количества данных, а также превосходит традиционное машинное обучение в определенных задачах. Итак, давайте обсудим 10 лучших алгоритмов глубокого обучения, которые вам следует знать в 2023 году:
1. Convolutional Neural Networks (CNN).
CNN, используемые в приложениях компьютерного зрения, состоят из нескольких слоев для выполнения таких операций, как объединение в пул, свертка и активация. У них есть несколько слоев для выполнения этих операций, а именно слой свертки, выпрямленный линейный модуль и уровень объединения. Разработанный в 1988 году, он первоначально использовался для распознавания таких символов, как цифры и почтовые индексы. Другие приложения включают обнаружение объектов, сегментацию и распознавание изображений.
2. Transformer Networks
Трансформаторные сети преобразуют компьютерное зрение и приложения НЛП, такие как машинный перевод и генерация текста. Они приобрели популярность при анализе данных, что делает его быстрее. Они работают в различных приложениях НЛП, включая машинный перевод, анализ настроений и категоризацию текста. Приложения компьютерного зрения включают распознавание объектов и создание подписей к изображениям.
3. Long Short-Term Memory Networks (LSTM).
LSTM созданы для обработки долгосрочных зависимостей и последовательного ввода. У них есть клетки памяти, которые могут хранить информацию давным-давно, но при этом забывают ненужную информацию. LSTM работают через шлюзы, которые контролируют поток информации. Обычно он используется для распознавания речи, написания музыки и разработки фармацевтических препаратов.
4. Autoencoders
Autoencoders — это нейронные сети, используемые для задач обучения без присмотра. Автокодировщик состоит из трех основных компонентов, а именно кодера, кода и декодера. Кодер отображает входные данные в пространство меньшей размерности, тогда как декодер восстанавливает исходные входные данные из закодированного представления. Они используются для таких целей, как обработка изображений, прогнозирование популярности, обнаружение аномалий и сжатие данных.
5. Self-Organizing Maps (SОМ)
SOM — это искусственная нейронная сеть, которая обучается и представляет сложные данные, а также позволяет визуализировать данные для уменьшения их размеров. Визуализация данных решает проблемы, которые люди не могут легко визуализировать многомерными данными. Они были представлены финским профессором Теуво Кохоненом в начале 1980-х годов и также назывались «Карты Кохонена».
6. Deep Reinforcement Learning
Обучение с глубоким подкреплением — это тип машинного обучения, в котором агент взаимодействует с окружением и учится методом проб и ошибок. Его обучают принимать решения на основе систем вознаграждения, и цель состоит в том, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение. Q-обучение и глубокие Q-сети — это хорошо известные методы глубокого обучения с подкреплением. Он используется в таких приложениях, как робототехника, игры и автономное вождение.
7. Recurrent Neural Networks (RNN).
Рекуррентные нейронные сети способны обрабатывать последовательные данные, что идеально подходит для моделирования языка распознавания речи, а также прогнозирования. Они работают, используя цикл обратной связи, который позволяет им хранить и обрабатывать информацию из предыдущих задач. RNN используются в широком спектре приложений, таких как НЛП, распознавание речи и т. д.
8. Capsule Networks
Капсульные сети — это тип нейронной сети, которая может эффективно идентифицировать закономерности и корреляции данных. Основная цель этой сети — преодолеть ограничения обсуждавшихся выше сверточных нейронных сетей. Они состоят из групп нейронов, называемых капсулами, которые представляют разные части объекта. Их приложения включают идентификацию объектов, сегментацию изображений и НЛП.
9. Generative Adversarial Networks (GAN).
GAN могут генерировать новые данные, которые точно напоминают оригинал. Они состоят из двух частей – генератора и дискриминатора. Функция генератора заключается в создании новых данных, сравнимых с исходными или поддельными образцами, тогда как дискриминатор отличает их от реальных. Варианты использования GAN включают создание реалистичных изображений, создание видео, а также передачу стилей.
10. Radical Basis Function Networks (RBFN).
RBFN, разработанные в 1988 году, используются для задач аппроксимации функций и распознавания образов. Они состоят из трех слоев, включая входной слой, скрытый слой и выходной слой. Их преимущества в том, что они требуют меньше обучающих данных и менее чувствительны к выбору гиперпараметров и инициализации. Различные приложения включают распознавание речи, обработку изображений и системы управления.