Deep Learning ist eine auf künstlichen neuronalen Netzen basierende Methode des maschinellen Lernens, die eine automatische Merkmalsextraktion und Mustererkennung an großen Datenmengen durchführen kann, um komplexe Aufgaben zu lösen. Deep Learning ist heute zu einer der Kerntechnologien im Bereich der künstlichen Intelligenz geworden und wird häufig in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung, Empfehlungssystemen und anderen Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel werden gängige Deep-Learning-Techniken vorgestellt, darunter Faltungs-Neuronale Netze, wiederkehrende Neuronale Netze, Generative Adversarial-Netze, Reinforcement Learning usw.
1. Faltungs-Neuronales Netzwerk
Convolutional Neural Network (CNN) ist ein neuronales Netzwerk, das speziell für die Verarbeitung zweidimensionaler Daten wie Bilder und Videos entwickelt wurde. Seine Grundidee besteht darin, die Merkmale des Bildes durch Faltungsoperationen zu extrahieren und diese Merkmale dann zur Klassifizierung oder Regression an die vollständig verbundene Schicht zu übergeben. Zu den Kernkomponenten von Faltungs-Neuronalen Netzen gehören Faltungsschichten, Pooling-Schichten, vollständig verbundene Schichten usw.
1. Faltungsschicht
Die Faltungsschicht ist eine der Kernschichten des Faltungs-Neuronalen Netzwerks, das Faltungsoperationen verwendet, um die Merkmale des Bildes zu extrahieren. In der Faltungsschicht werden die Eingabedaten mit einem lernbaren Faltungskern gefaltet, um eine Merkmalskarte zu erhalten. Durch die Faltungsoperation kann die Anzahl der Parameter effektiv reduziert werden, während die räumlichen Strukturinformationen des Bildes erhalten bleiben.
2. Pooling-Schicht
Die Pooling-Schicht ist eine weitere wichtige Schicht im Faltungs-Neuronalen Netzwerk. Ihre Funktion besteht darin, die Dimensionalität der von der Faltungsschicht ausgegebenen Feature-Map zu reduzieren. Zu den gängigen Pooling-Vorgängen gehören Maximum-Pooling und Average-Pooling. Durch das Poolen von Ebenen kann die Größe von Feature-Maps reduziert, die Recheneffizienz verbessert und eine Überanpassung verhindert werden.
3. Vollständig verbundene Schicht
Die vollständig verbundene Schicht ist die letzte Schicht des Faltungs-Neuronalen Netzwerks, die die von der Faltungs- und Pooling-Schicht extrahierten Merkmalskarten in Klassifizierungs- oder Regressionsergebnisse umwandelt. Die vollständig verbundene Ebene erweitert die Feature-Map in einen Vektor, führt dann eine lineare Transformation durch einen Satz von Gewichtsmatrizen durch und erhält schließlich das Ausgabeergebnis.
2. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk
Recurrent Neural Network (RNN) ist ein neuronales Netzwerk zur Verarbeitung von Sequenzdaten. Seine Hauptidee besteht darin, eine Schleifenstruktur in das Netzwerk einzuführen, sodass das Netzwerk Sequenzdaten einzeln verarbeiten und dabei die vorherigen Statusinformationen beibehalten kann. Zu den Kernkomponenten eines wiederkehrenden neuronalen Netzwerks gehören eine wiederkehrende Schicht, eine Gating-Schicht usw.
1. Loop-Ebene
Die wiederkehrende Schicht ist eine der Kernschichten des wiederkehrenden neuronalen Netzwerks und ihre Funktion besteht darin, eine wiederkehrende Struktur in das Netzwerk einzuführen. In der wiederkehrenden Schicht empfängt jeder Zeitschritt eine Eingabe und einen Status und berechnet dann den Status zum aktuellen Zeitpunkt basierend auf dem Status zum vorherigen Zeitpunkt und der Eingabe zum aktuellen Zeitpunkt. Die wiederkehrende Schicht kann Sequenzdaten beliebiger Länge verarbeiten und gleichzeitig vorherige Zustandsinformationen beibehalten.
2. Angussschicht
Die Gating-Schicht ist eine weitere wichtige Schicht im rekurrenten neuronalen Netzwerk. Ihre Funktion besteht darin, die Eingabedaten und Zustandsinformationen zu filtern und anzupassen. Zu den gängigen Gating-Schichten gehören Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Unit (GRU). Die Gating-Schicht kann die Probleme des Verschwindens und der Explosion von Gradienten wirksam verhindern und auch die Speicherkapazität des Netzwerks verbessern.
3. Generative gegnerische Netzwerke
Ein Generative Adversarial Network (GAN) ist eine Art neuronales Netzwerk, das zur Generierung neuer Daten verwendet wird. Seine Hauptidee besteht darin, ein Generatornetzwerk und ein Diskriminatornetzwerk durch Konfrontationstraining gegeneinander spielen zu lassen, damit das Generatornetzwerk realistische neue Daten generieren kann. Zu den Kernkomponenten des Generative Adversarial Network gehören das Generatornetzwerk und das Diskriminatornetzwerk.
1. Generatornetzwerk
Das Generatornetzwerk ist die Kernkomponente des generativen gegnerischen Netzwerks und seine Aufgabe besteht darin, realistische neue Daten zu generieren. In Generatornetzwerken werden üblicherweise Dekonvolutionsschichten oder transponierte Faltungsschichten verwendet, um die Transformation von niedrigdimensionalen zu hochdimensionalen Merkmalskarten zu erreichen. Das Ziel des Generatornetzwerks besteht darin, die Lücke zwischen generierten und realen Daten zu minimieren.
2. Diskriminatornetzwerk
Das Diskriminatornetzwerk stellt eine weitere Kernkomponente des generierten Konfrontationsnetzwerks dar. Seine Aufgabe besteht darin, zu beurteilen, ob es sich bei den Eingabedaten um echte Daten oder generierte Daten handelt. In Diskriminatornetzwerken werden normalerweise Faltungs- und Pooling-Schichten zum Extrahieren von Merkmalen verwendet, gefolgt von vollständig verbundenen Schichten zur Klassifizierung. Das Ziel des Diskriminatornetzwerks besteht darin, die Lücke zwischen realen und generierten Daten zu maximieren.
4. Intensives Lernen
Reinforcement Learning (RL) ist eine maschinelle Lernmethode für sequentielle Entscheidungsprobleme. Seine Hauptidee besteht darin, zu lernen, wie man durch die Interaktion zwischen dem Agenten und der Umgebung optimale Maßnahmen ergreifen kann, um die gesetzten Ziele zu erreichen. Zu den Kernkomponenten des Reinforcement Learning gehören Agent, Umgebung, Belohnungssignal usw.
1. Agent
Der Agent ist das Entscheidungssubjekt beim Reinforcement Learning, das die nächste Aktion durch Beobachtung des Zustands der Umgebung und Belohnungssignale bestimmt. Ein Agent besteht normalerweise aus zwei Teilen: einem Richtliniennetzwerk und einem Wertnetzwerk.
2. Umwelt
Die Umgebung ist ein interaktives Objekt beim Reinforcement Learning, das Zustands- und Belohnungssignale bereitstellt, die Aktionen des Agenten akzeptiert und die Zustands- und Belohnungssignale aktualisiert.
3. Belohnungssignale
Das Belohnungssignal ist das Feedbacksignal beim Reinforcement Learning, mit dem beurteilt wird, ob die Aktion des Agenten richtig ist. Belohnungssignale können positiv, negativ oder null sein, wobei eine positive Zahl eine richtige Aktion angibt, eine negative Zahl eine falsche Aktion angibt und eine Null angibt, dass eine Aktion keinen signifikanten Effekt hervorgerufen hat.
Bei den oben genannten Techniken handelt es sich um gängige Deep-Learning-Techniken. Sie haben ihre eigenen Eigenschaften und können auf verschiedene Bereiche und Probleme angewendet werden. In praktischen Anwendungen können diese Techniken auch kombiniert und optimiert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.