Pengenalan kepada rangkaian saraf dalam pembelajaran mendalam

Deep Neural Network (DNN) ialah algoritma pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf tiruan. Ia menggunakan struktur rangkaian saraf berbilang lapisan, termasuk berbilang lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran. Dalam rangkaian saraf dalam, setiap lapisan tersembunyi terdiri daripada berbilang neuron, yang boleh melakukan transformasi tak linear dan pembelajaran pada isyarat input untuk mengekstrak ciri peringkat tinggi dalam data. Ciri-ciri ini dihantar ke lapisan tersembunyi seterusnya dan akhirnya ke lapisan keluaran. Lapisan keluaran menukar ciri ini kepada ramalan model. Struktur pelbagai peringkat dan keupayaan transformasi tak linear rangkaian saraf dalam menjadikannya cemerlang dalam memproses data yang kompleks dan menyelesaikan masalah yang kompleks.

Rangkaian saraf dalam ialah algoritma pembelajaran mesin yang sangat berkesan yang telah mencapai hasil yang luar biasa dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan pengecaman pertuturan. Berbanding dengan algoritma pembelajaran mesin tradisional, rangkaian saraf dalam mempunyai banyak kelebihan. Pertama, ia dapat mempelajari ciri peringkat tinggi secara automatik dalam data input tanpa mereka bentuk pengekstrak ciri secara manual. Ini menjadikan model lebih fleksibel dan boleh disesuaikan. Kedua, dengan latihan dengan algoritma perambatan belakang, rangkaian saraf dalam boleh mengoptimumkan berat dan berat sebelah antara neuron, dengan itu meningkatkan ketepatan model. Kaedah latihan ini boleh melaraskan parameter rangkaian secara beransur-ansur untuk mendekati keadaan optimum secara beransur-ansur. Sebagai tambahan kepada kelebihan di atas, rangkaian saraf dalam juga mempunyai keupayaan generalisasi yang kuat. Ia boleh mempelajari corak umum daripada sejumlah besar data latihan dan membuat ramalan dan klasifikasi yang tepat pada data yang tidak kelihatan. Ini menjadikan rangkaian saraf dalam sangat berguna apabila menangani masalah dunia sebenar yang kompleks. Selain itu, dengan pembangunan berterusan teknologi perkakasan, seperti aplikasi GPU yang meluas, latihan dan kelajuan inferens rangkaian saraf dalam juga telah bertambah baik

Secara amnya, rangkaian saraf dalam ialah algoritma pembelajaran mesin yang menjanjikan dalam pelbagai bidang Prestasi cemerlang telah dicapai, dan terdapat banyak hala tuju penyelidikan yang boleh diterokai dan diperbaiki.

Perbezaan antara rangkaian neural dalam dan rangkaian neural konvolusi

Rangkaian saraf dalam (DNN) dan rangkaian neural konvolusi (CNN) adalah struktur rangkaian saraf yang biasa digunakan dan digunakan secara meluas dalam bidang pembelajaran mesin dan penglihatan komputer. Perbezaan antara mereka ialah CNN sesuai untuk memproses data spatial, seperti imej, dan menggunakan lapisan konvolusi dan lapisan pengumpulan untuk mengekstrak ciri manakala DNN sesuai untuk memproses data jujukan, seperti pertuturan dan teks, dan melaksanakan pembelajaran ciri sepenuhnya; lapisan bersambung.

Terdapat perbezaan struktur yang jelas antara rangkaian saraf dalam dan rangkaian saraf konvolusi. Rangkaian saraf dalam ialah struktur rangkaian saraf bersambung penuh berbilang lapisan. Neuron dalam setiap lapisan disambungkan kepada semua neuron dalam lapisan sebelumnya. Ini bermakna setiap neuron menerima input daripada semua neuron dalam lapisan sebelumnya dan output kepada semua neuron dalam lapisan seterusnya. Sebaliknya, rangkaian neural convolutional menggunakan struktur yang disambungkan secara tempatan. Ia mengandungi tiga lapisan asas: lapisan lilitan, lapisan pengumpulan dan lapisan bersambung sepenuhnya. Dalam lapisan konvolusi, neuron hanya disambungkan kepada neuron di kawasan setempat. Kaedah sambungan tempatan ini boleh mengurangkan bilangan parameter dalam rangkaian dengan berkesan, dan perkongsian parameter ialah ciri penting rangkaian saraf konvolusi. Dalam lapisan konvolusi dan pengumpulan, parameter dikongsi, bermakna mereka mengenal pasti ciri yang sama merentas input. Mekanisme ini sangat mengurangkan bilangan parameter model dan menjadikan rangkaian lebih cekap. Sebaliknya, rangkaian saraf dalam tidak mempunyai mekanisme perkongsian parameter.

Pengekstrakan ciri ialah langkah penting dalam rangkaian saraf konvolusional Ia menggunakan lapisan konvolusi dan lapisan gabungan untuk mengekstrak ciri tempatan data input, seperti tepi dan sudut imej. Ciri tempatan ini boleh digabungkan dan dioptimumkan dalam lapisan rangkaian seterusnya untuk mendapatkan perwakilan ciri peringkat lebih tinggi. Pengekstrakan ciri automatik ini adalah salah satu kelebihan rangkaian saraf dalam Berbanding dengan kaedah pembelajaran mesin tradisional, tidak perlu mereka bentuk pengekstrak ciri secara manual. Ini telah membolehkan rangkaian saraf dalam mencapai kejayaan besar dalam bidang seperti pengecaman imej dan pengecaman pertuturan. Dengan mempelajari sejumlah besar data, rangkaian saraf dalam secara automatik boleh mempelajari perwakilan ciri optimum, meningkatkan ketepatan dan keupayaan generalisasi model.

Aplikasi rangkaian neural konvolusi dalam imej, video dan bidang lain telah mencapai kejayaan yang luar biasa. Ia boleh mengekstrak ciri dalam imej dan video dengan berkesan dengan menggunakan struktur lapisan konvolusi dan lapisan gabungan. Struktur rangkaian ini melatih dengan sangat baik dan boleh mengelas dan mengenal pasti objek dan pemandangan dalam imej dengan berkesan. Selain itu, rangkaian saraf konvolusi juga mempamerkan kelajuan pemprosesan yang pantas apabila memproses sejumlah besar data, menjadikannya ideal untuk memproses data imej dan video berskala besar. Walau bagaimanapun, rangkaian saraf dalam juga telah menunjukkan prestasi cemerlang dalam beberapa bidang lain, seperti pengecaman pertuturan dan pemprosesan bahasa semula jadi. Ia boleh mempelajari ciri-ciri pertuturan dan bahasa yang kompleks serta mengenali dan memahaminya dengan tepat. Walau bagaimanapun, berbanding dengan dewa konvolusi

Perbezaan antara rangkaian saraf dalam dan rangkaian saraf

Rangkaian saraf dalam (DNN) dan rangkaian saraf (NN) adalah kedua-dua algoritma pembelajaran mesin berdasarkan neuron buatan, tetapi ia mempunyai perbezaan berikut:

Kedalaman rangkaian: Berbanding dengan rangkaian saraf, rangkaian saraf dalam mempunyai lebih banyak lapisan tersembunyi, membolehkannya mempelajari perwakilan ciri peringkat lebih tinggi dan meningkatkan prestasi model.

Jumlah parameter: Rangkaian saraf dalam biasanya mempunyai lebih banyak parameter, memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran dan lebih banyak data latihan, tetapi juga boleh mendapatkan prestasi yang lebih baik.

Kecekapan latihan: Masa latihan rangkaian saraf dalam biasanya lebih lama daripada rangkaian saraf, memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran dan lebih banyak data latihan, tetapi ia boleh memperoleh prestasi yang lebih baik.

Medan aplikasi: Rangkaian saraf digunakan dalam banyak bidang, seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dsb. Rangkaian saraf dalam berprestasi sangat baik dalam bidang seperti imej, pertuturan dan pemprosesan bahasa semula jadi.

Secara amnya, rangkaian saraf dalam ialah lanjutan daripada rangkaian saraf Ia mempunyai lebih banyak lapisan dan lebih banyak parameter, dan boleh mempelajari ciri peringkat lebih tinggi, dengan itu menunjukkan prestasi yang lebih baik dalam beberapa bidang.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada rangkaian saraf dalam pembelajaran mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!