10 лучших алгоритмов глубокого обучения, которые нужно знать в 2023 году: движущая сила в области искусственного интеллекта

Вступление: 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 различные типы нейронных сетей.

Благодаря быстрому развитию алгоритмы глубокого обучения обучают машины на примерах для их обучения. Нейронные сети, метод искусственного интеллекта, учат компьютеры обрабатывать данные подобно человеческому мозгу. Он использует взаимосвязанные узлы в многоуровневой структуре, напоминающей человеческий мозг. В эпоху революции данных алгоритм глубокого обучения может автоматически изучать сложные функции из сложных и неструктурированных данных, тогда как традиционные алгоритмы машинного обучения требуют ручных функций. Кроме того, глубокое обучение может обрабатывать большие наборы данных, учится и совершенствуется с большим количеством данных и превосходит традиционное машинное обучение в определенных задачах. Итак, давайте обсудим 10 лучших алгоритмов глубокого обучения, которые вы должны знать в 2023 году:

1. Сверточные нейронные сети (CNN)

CNN, используемые в приложениях компьютерного зрения, состоят из нескольких слоев для выполнения таких операций, как объединение, свертка и активация. У них есть несколько слоев для выполнения этих операций, а именно слой свертки, выпрямленный линейный блок и слой 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. Трансформаторные сети

Transformer Networks трансформируют компьютерное зрение и приложения НЛП, такие как машинный перевод и генерация текста. Они приобрели популярность при анализе данных, что делает его более быстрым. 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. Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM)

LSTM созданы для обработки долгосрочных зависимостей и последовательного ввода. У них есть ячейки памяти, которые могут хранить информацию давно минувших дней, забывая при этом ненужную информацию. LSTM работают через ворота, которые контролируют поток информации. Обычно он используется для распознавания речи, написания музыки и фармацевтических разработок.

4. Автокодировщики

Автоэнкодеры — это нейронные сети, используемые для неконтролируемых задач обучения. Автоэнкодер состоит из трех основных компонентов, а именно кодировщика, кода и декодера. Кодер отображает входные данные в пространство более низкого измерения, 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. Самоорганизующиеся карты (SOM)

SOM — это искусственная нейронная сеть, которая изучает и представляет сложные данные и позволяет визуализировать данные для уменьшения размерности данных. Визуализация данных решает проблемы, с которыми люди не могут легко визуализировать многомерные данные. Они были представлены финским профессором Теуво Кохоненом в начале 1980-х годов и также назывались картами Кохонена.

6. Глубокое обучение с подкреплением

Глубокое обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором агент взаимодействует со своим окружением и учится методом проб и ошибок. Он обучен принимать решения, основанные на системах вознаграждения, и цель состоит в том, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение. Q-обучение и глубокие Q-сети — хорошо известные методы глубокого обучения с подкреплением. Он используется в таких приложениях, как робототехника, игры и автономное вождение.

7. Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети способны обрабатывать последовательные данные, что идеально подходит для моделирования языка распознавания речи, а также для 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. Капсульные сети

Капсульные сети — это тип нейронной сети, которая может эффективно идентифицировать закономерности и корреляции данных. Основная цель этой сети — преодолеть ограничения рассмотренных 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. Генеративно-состязательные сети (GAN)

GAN могут генерировать новые данные, которые в точности напоминают исходные. Они состоят из двух частей – генератора и дискриминатора. Функция генератора состоит в том, чтобы создавать новые данные, сравнимые с исходными или поддельными образцами, тогда как дискриминатор отличает их от настоящих. Варианты использования GAN включают создание реалистичных изображений, создание видео, а также передачу стиля.

10. Радикальные базисные функциональные сети (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 в себя распознавание речи, обработку изображений и системы управления.