введение В последние годы нейронные сети и глубокое обучение постепенно стали основными движущими силами искусственного интеллекта. Этот тип модели имитирует структуру нейронов человеческого мозга, обрабатывает данные и идентифицирует закономерности в виде многослойных сетей и добился большого прогресса в распознавании изображений, обработке естественного языка, автономном вождении и т. д. В этой статье будут глубоко изучены принципы, структуры, общие алгоритмы и сценарии применения нейронных сетей и глубокого обучения, а также кратко рассмотрены будущие направления развития.

Основы нейронной сети

Что такое нейронная сеть?

нейронная Сеть — это тип бионического алгоритма, который реализует передачу и обработку информации путем соединения различных узлов (то есть нейронов). Каждый нейрон может получать несколько входных сигналов, которые взвешиваются и суммируются с помощью функции активациипроизводить продукцию。нейронная сетьраньше в20век40предложенный в эпоху,Но до появления технологий глубокого изучения,Только тогда его можно будет широко использовать.

Базовая структура нейронной сети

Структуру нейронной сети обычно делят на три части: Входной слой (Входной Layer）：Входной слой получает данные,и передает его на скрытый слой для обработки. Скрытый слой Layer）：Скрытый слой состоит из нескольких нейронов.,Линейное преобразование данных путем взвешивания и смещения,функция активировать, а затем выполнить над ним нелинейное преобразование. Эти операции производят нейронную сеть способна улавливать сложные характеристики данных. Выходной слой (Выходной Layer）：Выходной слой получает окончательную информацию от скрытого слоя и генерирует результат.,Например, метки классификации или прогнозируемые значения.

В глубоких нейронных сетях количество скрытых слоев больше, что придает модели большую выразительность, но также увеличивает вычислительные затраты.

функция активации

функция Активность определяет выходной режим нейрона. Общая функция активациивключать： Сигмовидная функция: сжимает выходные данные до значений от 0 до 1, что подходит для задач двоичной классификации. ReLU（Rectified Linear Единица измерения): выводит отрицательные значения как 0 и сохраняет положительные значения неизменными. Это обычный выбор для глубоких нейронных сетей. Функция Tanh: сжимает выходные данные до значений от -1 до 1, обычно имеет лучшую производительность, чем Sigmoid. Функция Softmax: используется для задач мультиклассификации для преобразования выходных данных в распределение вероятностей.

Выбор активации функции напрямую повлияет на возможности исследования сети и скорость конвергенции.

Обзор глубокого обучения

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это метод, который использует многоуровневые модели нейронных сетей для имитации того, как человеческий мозг обрабатывает данные на нескольких уровнях абстракции. Он может автоматически изучать и извлекать особенности данных для достижения превосходной производительности при выполнении различных задач. Глубокое обучение добилось определенного прогресса в 1990-х годах, но не стало популярным из-за ограничений вычислительных ресурсов. В последние годы улучшение вычислительной мощности и появление огромных объемов данных позволили глубокому обучению добиться поразительного прогресса в таких областях, как распознавание изображений, распознавание речи и обработка естественного языка.

Основные типы сетей в глубоком обучении Глубокое обучение включает в себя множество типов сетей, и разные типы сетей подходят для разных задач:

Сверточная нейронная сеть (CNN)：Разработан специально для обработки данных изображений.。CNNИзвлечение пространственных объектов с помощью сверточных слоев и слоев объединения,в классификации изображений、Отличная производительность в таких задачах, как обнаружение объектов。 Рекуррентная нейронная сеть (RNN)：Подходит для обработки данных последовательности。RNNиметь“память”способность,Хорошо работает при работе с временными рядами и текстовыми данными.。долгое или короткое времяпамятьсеть（LSTM）и блоки с замкнутым контуром（GRU）даRNNУлучшенная версия。 Генеративно-состязательная сеть (GAN)：Состоит из генератора и дискриминатора.,Для генерации данных и изучения конфронтации. GAN добилась значительного прогресса в таких областях, как генерация изображений и передача стилей. Автоэнкодер：для неконтролируемогоизучатьи уменьшение размерности данных。Основная идея автоэнкодерадапосредством процесса кодирования и декодированияизучать Компактное представление данных。 Transformer：По механизму внимания,Сосредоточьтесь на задачах обработки естественного языка. Модель трансформатора решает проблему исчезновения градиента RNN в длинных последовательностях.,Известные программы предварительной подготовки, такие как BERT и GPT, основаны на Transformer.

Общие алгоритмы глубокого обучения

1. Подача впереднейронная сеть（Feedforward Neural Network, FNN） ФНН – это самая основная нейронная В сетевой архитектуре информация передается от входного уровня к выходному слою. FNN подходит для простых задач классификации и регрессии, но имеет ограниченную производительность при обработке сложных данных. Структура FNN относительно проста, состоит из нескольких полностью связанных слоев и обучается с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.
2. свертканейронная сеть（Convolutional Neural Network, CNN） CNN извлекает локальные объекты в данных посредством операций свертки и выполняет извлечение уровня объектов посредством многоуровневой свертки и слоев объединения. CNN особенно эффективен при обработке многомерных данных (например, изображений). К распространенным операциям свертки относятся:

Сверточный слой: сканирует изображение через фильтры (ядра свертки) и извлекает низкоуровневые функции, такие как края и текстуры. Слой объединения: уменьшите размерность карты объектов за счет максимального или среднего объединения, уменьшая объем вычислений и риск переобучения. Полностью связный слой: передайте объекты, извлеченные путем свертки, на выходной слой для классификации.

Классические архитектуры CNN включают LeNet, AlexNet, VGG, ResNet и т. д. ResNet вводит остаточные соединения, что эффективно решает проблему исчезновения градиента в глубоких сетях.

1. циклнейронная сеть（Recurrent Neural Network, RNN） RNN подходит для обработки данных временных рядов и последовательностей, что позволяет данным «запоминать» прошлую информацию в сети. В RNN выходные данные нейрона могут использоваться в качестве входных данных для следующего временного шага, что делает сеть «зависимой от времени». Однако RNN страдает от проблемы исчезающего градиента и плохо работает с данными длинных последовательностей. По этой причине возникли LSTM и ГРУ.

LSTM: контролирует поток информации через входные ворота, ворота забывания и выходные ворота, эффективно решая проблему исчезновения градиента. GRU: похож на LSTM, но имеет более простую структуру и содержит только два вентиля (вентиль обновления и вентиль сброса), которые могут обрабатывать данные последовательности более эффективно.

1. Генеративно-состязательная сеть (Генеративная Adversarial Network, GAN） ГАН состоит из двух конкурирующих нейронных сеть (генератор и дискриминатор). Генератор пытается создать реалистичные образцы, а дискриминатор отвечает за оценку подлинности образцов. Цель GAN — постепенно повысить подлинность сгенерированных образцов посредством состязательного обучения. Распространенные варианты GAN включают DCGAN, CycleGAN, StyleGAN и т. д.
2. Transformer Трансформатор основан на механизме самообслуживания и хорошо справляется с обработкой данных длинных последовательностей. Механизм самообслуживания позволяет Модели обрабатывать каждое слово. Информация всей последовательности позволяет избежать ограничений последовательных вычислений RNN. BERT и GPT — два основных инструмента предварительного обучения, основанных на Transformer. Благодаря предварительному обучению и точной настройке они могут достичь высокой точности в решении множества задач НЛП.

Рабочий процесс глубокого обучения

1. Сбор и предварительная обработка данных Качество данных является ключом к эффекту глубины изучения модели. Сначала соберите данные, связанные с задачей, и выполните операции предварительной обработки, такие как очистка и стандартизация. Данные изображения часто требуют операций по улучшению данных, таких как масштабирование размера, вращение и перевод, чтобы улучшить способность модели к обобщению.
2. Сборка и выбор модели Выберите подходящую структуру сети в зависимости от требований задачи. Для задач классификации изображений вы можете выбрать CNN; для задач обработки естественного языка обычно используется архитектура RNN или Transformer. Фреймворки глубокого изучения (такие как TensorFlow, PyTorch) предоставляют возможность создавать нейронные сети. Удобные инструменты сети делают построение моделей более эффективным.
3. Модель Обучение и оценка В процессе обучения Модель корректирует параметры с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, чтобы минимизировать функцию потерь. Глубина изучения Модель часто требует большого объема данных и вычислительных ресурсов для эффективной конвергенции. Графический процессор и распределенные вычисления могут использоваться для увеличения скорости во время обучения. После завершения обучения производительность Модели оценивается с помощью проверочного набора и набора тестов. Общие показатели включают точность, отзыв, оценку F1 и т. д.
4. Модельтюнинг Чтобы улучшить способность Модели к обобщению, в Модели обычно выполняется настройка гиперпараметров. К методам настройки относятся: Регулировка скорости исследования: Выбор скорости исследования существенно повлияет на скорость и эффект сходимости модели. Регуляризация: например, регуляризация L2, Dropout и т. д., чтобы предотвратить переобучение модели. Выбор оптимизатора. Различные оптимизаторы (например, SGD, Adam) имеют разные характеристики обновления. Выбор подходящего оптимизатора может помочь улучшить эффект обучения.
5. Модельразвертывать Оптимизированная модель может быть развернута в производственной среде для прогнозирования в реальном времени. Существует множество методов развертывания, например: Развертывание в облаке: разверните Модель на облачных платформах (таких как AWS, Google Cloud, Azure и т. д.), подходит для крупномасштабных приложений. Развертывание на локальном сервере: разверните модель на локальном сервере, подходящую для приложений с высокими требованиями к конфиденциальности данных и задержке. Развертывание периферийных устройств: развертывание модели на периферийных устройствах, таких как мобильные устройства и встроенные системы, подходит для сценариев с высокими требованиями к работе в режиме реального времени и ограниченными условиями сети, например, распознавание лиц и автономность в мобильных телефонах. Визуальная обработка в реальном времени при вождении. После развертывания Модели требуется непрерывный мониторинг, чтобы гарантировать, что Модель по-прежнему хорошо работает с фактическими данными. Кроме того, производительность Модели со временем может ухудшиться, поэтому крайне важно регулярно переобучать и обновлять Модель.

Практическое применение глубокого обучения

распознавание изображений

глубинаизучатьсуществоватьраспознавание изображений Выдающаяся производительность в。Сверточная нейронная сеть (CNN) может извлекать иерархические функции из данных изображений для решения таких задач, как обнаружение объектов, распознавание лиц и анализ медицинских изображений. Например, в медицинской сфере CNN используется для анализа рентгеновских лучей и изображений компьютерной томографии, чтобы помочь врачам в постановке диагноза. Обработка естественного языка (НЛП)

Задачи НЛП включают классификацию текста, анализ настроений, машинный перевод, распознавание речи и т. д. Предварительно обученные модели, основанные на архитектуре Transformer (такие как BERT, GPT), достигли отличных результатов во многих задачах НЛП. Трансформатор обрабатывает данные последовательности с помощью механизма внимания, который не только решает проблемы традиционных моделей RNN в длинных последовательностях, но и значительно повышает эффективность вычислений. Автономное вождение

Беспилотные автомобили полагаются на модели глубокого обучения для анализа данных об окружающей среде. Объединяя данные от нескольких датчиков, таких как камеры, радары и лидары, модели глубокого обучения могут обеспечить обнаружение объектов в реальном времени, распознавание полосы движения и планирование пути. Сверточные нейронные сети играют важную роль в обработке изображений, помогая транспортным средствам распознавать пешеходов, дорожные знаки и другие транспортные средства. Система рекомендаций

Системы рекомендаций используют глубокое обучение, чтобы предоставлять пользователям персонализированные рекомендации, такие как рекомендации фильмов, рекомендации продуктов и т. д. Модели глубокого обучения могут извлекать особенности из данных о поведении пользователей, чтобы прогнозировать контент, который может понравиться пользователям. В рекомендательных системах широко используются такие модели, как сверточные нейронные сети и глубокие автокодеры. Генерировать контент

Генеративно-состязательные сети (GAN) предоставляют мощные инструменты для создания изображений, аудио и видео. GAN использовались для создания реалистичных изображений и даже могут использоваться в художественных произведениях. В последние годы технология GAN также использовалась в генерации видео, синтезе речи, передаче стилей и других областях, демонстрируя ее широкий потенциал в создании контента. Проблемы и будущее развитие глубокого обучения Требования к данным и вычислительные затраты

Обучение моделей глубокого обучения обычно требует больших объемов размеченных данных и высоких вычислительных ресурсов, что является огромной проблемой для небольших компаний и исследовательских учреждений с ограниченными ресурсами. С этой целью исследователи изучают более эффективные архитектуры моделей и методы обучения без учителя, чтобы уменьшить зависимость от данных и вычислительных ресурсов. Интерпретируемость

Модели глубокого обучения часто называют «черными ящиками», поскольку их внутреннюю работу при обработке сложных данных трудно объяснить. Интерпретируемость модели является ключевым фактором для применения глубокого обучения в чувствительных областях (таких как здравоохранение, финансы и т. д.). Исследователи разрабатывают методы интерпретируемости, чтобы люди могли лучше понимать модели глубокого обучения и доверять им. предвзятость модели

В процессе обучения моделей глубокого обучения могут быть обнаружены предвзятости в данных, что приведет к несправедливым решениям. Например, при распознавании лиц модель может показывать разную точность для людей разных рас. Решение проблемы предвзятости модели — важное направление будущих исследований в области глубокого обучения. Общие методы включают регуляризацию справедливости, искажение данных и переобучение модели. Новые архитектуры и алгоритмы

Постоянные инновации в архитектуре и алгоритмах глубокого обучения способствовали быстрому развитию этой области. Новые сетевые структуры, такие как капсульные сети и графические нейронные сети, расширяют границы применения глубокого обучения. В будущем, с развитием алгоритмов и вычислительных ресурсов, глубокое обучение покажет беспрецедентный потенциал во многих областях. Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

AutoML стремится упростить процесс разработки моделей глубокого обучения с помощью технологий автоматизации. Технология AutoML включает автоматический выбор функций, поиск моделей и оптимизацию гиперпараметров, что позволяет непрофессионалам создавать и применять модели глубокого обучения. Применение AutoML помогает ускорить популяризацию глубокого обучения и снижает технический порог разработки моделей.

в заключение

Являясь ключевыми технологиями современного искусственного интеллекта, нейронные сети и глубокое обучение достигли замечательных результатов во многих областях, таких как обработка изображений, обработка естественного языка, автономное вождение и системы рекомендаций. С появлением новых алгоритмов, новых моделей и нового оборудования перспективы применения глубокого обучения становятся все более широкими. В то же время глубокое обучение также сталкивается со многими проблемами с точки зрения интерпретируемости, требований к данным, предвзятости модели и т. д. В будущем, благодаря постоянному развитию технологий, нейронные сети и глубокое обучение откроют больше возможностей в жизни человека.