Введение в технику глубокого обучения
Техника глубокого обучения основана на искусственных нейронных сетях, которые действуют как человеческий мозг. Он имитирует способ мышления и действия человеческого мозга. В этой модели система учится и выполняет классификацию по изображениям, тексту или звуку. Модели глубокого обучения обучаются с помощью многомерных и многослойных данных для достижения высокой точности результатов, даже превышающих человеческий уровень. Автомобиль без водителя применяет эту технологию для определения знака остановки, пешехода и т. Д. В передвижении. Электронные гаджеты, такие как мобильные телефоны, колонки, телевизор, компьютеры и т. Д., Имеют функцию голосового управления благодаря Deep Learning. Этот метод является новым и эффективным для потребителей и организаций.
Работа глубокого обучения
Методы глубокого обучения используют нейронные сети. Таким образом, их часто называют глубокими нейронными сетями. Глубокие или скрытые нейронные сети имеют несколько скрытых слоев глубоких сетей. Глубокое обучение обучает ИИ предсказывать результаты с помощью определенных входных данных или скрытых сетевых слоев. Эти сети обучаются с помощью больших помеченных наборов данных и изучают особенности из самих данных. Как контролируемое, так и неконтролируемое обучение занимается обучением данных и созданием функций.
Вышеуказанные круги являются нейронами, которые связаны между собой. Есть 3 типа нейронов:
- Входной слой
- Скрытый слой (и)
- Выходной слой
Входной слой получает входные данные и передает входные данные первому скрытому слою. Математические расчеты выполняются на входных данных. Наконец, выходной слой дает результаты.
CNN или обычные нейронные сети, одна из самых популярных нейронных сетей, объединяет функции, извлеченные из входных данных, и использует двухмерные сверточные слои, чтобы сделать их пригодными для обработки двухмерных данных, таких как изображения. Таким образом, CNN уменьшает использование ручного извлечения функций в этом случае. Он напрямую извлекает необходимые функции из изображений для классификации. Благодаря этой функции автоматизации CNN является в основном точным и надежным алгоритмом в машинном обучении. Каждый CNN изучает особенности изображений из скрытого слоя, и эти скрытые слои увеличивают сложность изученных изображений.
Важной частью является обучение AI или нейронных сетей. Для этого мы даем входные данные из набора данных и, наконец, проводим сравнение выходных данных с помощью выходных данных набора данных. Если ИИ не обучен, результат может быть неправильным.
Чтобы выяснить, насколько неправильным является вывод ИИ из реального выхода, нам нужна функция для расчета. Функция называется функцией стоимости. Если функция стоимости равна нулю, то и выход AI, и реальный вывод совпадают. Чтобы уменьшить значение функции стоимости, мы меняем веса между нейронами. Для удобного подхода можно использовать технику, называемую градиентным спуском. GD уменьшает вес нейронов до минимума после каждой итерации. Этот процесс выполняется автоматически.
Техника глубокого обучения
Алгоритмы глубокого обучения проходят через несколько уровней скрытого (ых) слоя (ов) или нейронных сетей. Таким образом, они узнают глубоко об изображениях для точного предсказания. Каждый слой изучает и обнаруживает низкоуровневые элементы, такие как ребра, и впоследствии новый слой объединяется с функциями более раннего уровня для лучшего представления. Например, средний слой может обнаружить любой край объекта, в то время как скрытый слой обнаружит полный объект или изображение.
Этот метод эффективен с большими и сложными данными. Если данные небольшие или неполные, DL становится неспособным работать с новыми данными.
Существует несколько сетей глубокого обучения:
- Необслуживаемая предварительно обученная сеть : это базовая модель с 3 слоями: входной, скрытый и выходной. Сеть обучается восстанавливать входные данные, а затем скрытые слои учатся на входах собирать информацию, и, наконец, функции извлекаются из изображения.
- Обычная нейронная сеть : как стандартная нейронная сеть, внутри нее имеется свертка для обнаружения краев и точного распознавания объектов.
- Рекуррентная нейронная сеть : в этом методе выходные данные предыдущего этапа используются в качестве входных данных для следующего или текущего этапа. RNN хранит информацию в узлах контекста для изучения входных данных и выработки выходных данных. Например, чтобы завершить предложение, нам нужны слова. то есть, чтобы предсказать следующее слово, требуются предыдущие слова, которые необходимо запомнить. RNN в основном решает этот тип проблемы.
- Рекурсивные нейронные сети : это иерархическая модель, в которой входные данные представляют собой древовидную структуру. Сеть такого типа создается путем применения одного и того же набора весов к совокупности входов.
Deep Learning имеет множество применений в финансовых областях, компьютерном зрении, распознавании аудио и речи, анализе медицинских изображений, методах разработки лекарств и т. Д.
Как создавать модели глубокого обучения?
Алгоритмы глубокого обучения создаются путем соединения слоев между ними. Первый шаг выше - это входной слой, за которым следуют скрытый слой (и) и выходной слой. Каждый слой состоит из взаимосвязанных нейронов. Сеть потребляет большое количество входных данных, чтобы управлять ими через несколько слоев.
Для создания модели глубокого обучения необходимы следующие шаги:
- Понимание проблемы
- Определить данные
- Выберите алгоритм
- Тренируй модель
- Протестируйте модель
Обучение происходит в два этапа
- Примените нелинейное преобразование входных данных и создайте статистическую модель в качестве выходных данных.
- Модель улучшена с помощью производного метода.
Эти две фазы операций известны как итерация. Нейронные сети повторяют два шага, пока не будет получен желаемый результат и точность.
1. Обучение сетей. Для обучения сети данных мы собираем большое количество данных и разрабатываем модель, которая будет изучать их особенности. Но процесс идет медленнее в случае очень большого количества данных.
2. Трансферное обучение: Трансферное обучение в основном настраивает предварительно обученную модель, а затем выполняется новое задание. В этом процессе время вычислений становится меньше.
3. Извлечение признаков. После того, как все слои обучены в отношении характеристик объекта, из него извлекаются элементы, и выходные данные прогнозируются с точностью.
Вывод
Глубокое обучение - это подмножество ML, а ML - это подмножество AI. Все три технологии и модели оказывают огромное влияние на реальную жизнь. Коммерческие предприятия, коммерческие гиганты внедряют модели глубокого обучения для достижения превосходных и сопоставимых результатов для автоматизации, которая основана на человеческом мозге.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по технике глубокого обучения. Здесь мы обсуждаем, как создавать модели глубокого обучения вместе с двумя этапами работы. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое глубокое обучение
- Карьера в глубоких знаниях
- 13 полезных вопросов и ответов для глубокого обучения
- Гиперпараметр машинного обучения