Навигация в мире глубокого обучения: глоссарий основных терминов.

Глубокое обучение 101: понимание жаргона.

Навигация в мире глубокого обучения: глоссарий основных терминов.

Справочное руководство для понимания сложной терминологии, используемой в проектах глубокого обучения.

Глубокое обучение — это быстрорастущая область искусственного интеллекта (ИИ), которая меняет наше взаимодействие с технологиями. Однако с быстрым развитием новых методов и технологий эта область также становится все более сложной и трудной для понимания. Терминология, используемая в глубоком обучении, может быть ошеломляющей, что затрудняет понимание концепций новичками и читателями, не являющимися техническими специалистами. В этом сообщении блога я стремлюсь демистифицировать жаргон и предоставить исчерпывающее руководство по ключевым терминам и понятиям, используемым в глубоком обучении. Я объясню все, от нейронных сетей до GAN, простым языком, чтобы каждому было легко понять основы глубокого обучения.

1. Нейронные сети. Нейронная сеть — это тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Он состоит из слоев взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые обрабатывают и передают информацию. Нейронные сети особенно полезны для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка.
2. Глубокое обучение. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются нейронные сети с несколькими уровнями, также известные как глубокие нейронные сети. Эти сети способны изучать более сложные шаблоны и функции в данных, что делает их хорошо подходящими для таких задач, как распознавание изображений и речи.
3. Искусственная нейронная сеть (ИНС). ИНС — это тип алгоритма глубокого обучения, основанный на структуре и функциях человеческого мозга. Он состоит из слоев взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые обрабатывают и передают информацию. Эти сети особенно полезны для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка.
4. Сверточная нейронная сеть (CNN). CNN — это тип ANN, который обычно используется для анализа изображений и видео. CNN используют метод, называемый сверткой, для анализа пространственной структуры входных данных. Это делает их особенно подходящими для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.
5. Рекуррентная нейронная сеть (RNN). RNN — это тип ANN, предназначенный для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или текст на естественном языке. RNN используют метод, называемый повторением, чтобы позволить информации проходить через сеть с течением времени. Это делает их особенно подходящими для таких задач, как языковой перевод, распознавание речи и синтез речи.
6. Автокодировщик. Автокодировщик — это тип алгоритма глубокого обучения, который используется для неконтролируемого изучения признаков. Это нейронная сеть, которая обучена восстанавливать свои входные данные и в процессе обучается сжатому представлению входных данных. Это можно использовать для таких задач, как сжатие данных, обнаружение аномалий и создание изображений.
7. Генеративно-состязательные сети (GAN). GAN — это тип алгоритма глубокого обучения, который используется для генеративного моделирования. Они состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые обучаются вместе на соревнованиях. Генератор создает новые примеры, которые дискриминатор пытается отличить от реальных примеров. Это позволяет генератору научиться создавать реалистичные примеры, такие как изображения или текст.
8. Обратное распространение. Обратное распространение — это процесс корректировки весов нейронной сети в ответ на ошибку в выходных данных. Это эффективный алгоритм, используемый для обучения моделей глубокого обучения путем минимизации ошибки между прогнозируемым и фактическим выходными данными.
9. Градиентный спуск. Алгоритм оптимизации, используемый для корректировки параметров модели, чтобы минимизировать ошибку между прогнозируемым результатом и фактическим результатом.
10. Dropout. Метод регуляризации, используемый для предотвращения переобучения путем случайного исключения нейронов во время обучения. Это заставляет сеть изучать несколько независимых представлений данных.
11. Эпоха: один полный проход по всему набору данных во время обучения. Он используется для измерения количества раз, когда модель подвергалась воздействию всего набора обучающих данных.
12. Пакет: подмножество набора обучающих данных, используемое в одной итерации обучения.
13. Размер пакета: общее количество обучающих примеров в пакете.
14. Итерация:количество пакетов, необходимое для завершения одной эпохи.
15. Переобучение. Проблема, возникающая, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных, что приводит к снижению производительности на новых, невидимых данных.
16. Недостаточное обучение. Проблема, возникающая, когда модель недостаточно хорошо обучена на обучающих данных, что приводит к снижению производительности как на обучении, так и на новых невидимых данных.
17. Функция активации: математическая функция, которая применяется к выходным данным нейрона, используется для введения нелинейности в нейронную сеть и позволяет ей изучать более сложные закономерности. .
18. Функция потерь: математическая функция, которая измеряет разницу между прогнозируемым выходом и фактическим выходом модели. Она используется для управления обучением модели путем минимизации ошибки. .
19. Оптимизатор. Алгоритм, который используется для настройки параметров модели, чтобы свести к минимуму ошибку между прогнозируемым результатом и фактическим результатом.
20. Перенос обучения. Метод, при котором предварительно обученная модель настраивается для новой задачи, а не обучается с нуля. Это может сэкономить время и вычислительные ресурсы, а также повысить производительность модели.
21. Увеличение данных: метод, используемый для искусственного увеличения размера обучающего набора данных путем применения случайных преобразований к существующим данным. Он помогает предотвратить переоснащение и улучшить обобщение модели. .
22. Внедрение. Техника, используемая для представления многомерных данных в малоразмерном пространстве, обычно используется для задач обработки естественного языка.
23. Пакетная нормализация. Метод, используемый для нормализации активаций нейронной сети в пакете входных данных. Он помогает стабилизировать процесс обучения и повысить производительность модели.
24. Настройка гиперпараметров. Процесс выбора наилучшего набора гиперпараметров для модели, то есть параметров, которые не изучаются во время обучения. Он используется для улучшения производительности модели.
25. Вывод: процесс использования обученной модели для прогнозирования новых неизвестных данных.
26. Тензор: многомерный массив данных, который используется для представления входных и выходных данных нейронной сети и параметров модели.
27. TensorFlow: программная библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения, которая предоставляет основу для создания и обучения нейронных сетей, а также инструменты для визуализации и развертывания.
28. Keras: библиотека с открытым исходным кодом для создания моделей глубокого обучения, которая предоставляет удобный интерфейс высокого уровня для создания и обучения нейронных сетей с помощью TensorFlow.
29. PyTorch: библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения, которая предоставляет динамический вычислительный граф для построения и обучения нейронных сетей.
30. CUDA: платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная NVIDIA для обработки данных общего назначения на графических процессорах.
31. GPU: графический процессор, специализированный процессор, предназначенный для выполнения сложных вычислений, необходимых для графики и глубокого обучения.
32. Предварительная обработка данных. Процесс подготовки данных для использования в модели глубокого обучения. Он включает в себя такие задачи, как очистка, нормализация и преобразование данных.
33. Ранняя остановка: метод, используемый для предотвращения переобучения путем отслеживания производительности модели на проверочном наборе и остановки процесса обучения, когда производительность начинает ухудшаться.
34. Стохастический градиентный спуск (SGD). Вариант градиентного спуска, в котором используются случайные выборки данных для обновления параметров модели. Он используется для обучения больших нейронных сетей.
35. Обучение со стороны противника. Метод, используемый для повышения надежности модели глубокого обучения путем демонстрации ее состязательных примеров, специально предназначенных для обмана модели.
36. Сеть памяти. Архитектура нейронной сети, предназначенная для хранения и извлечения информации из памяти. Она используется для решения таких задач, как ответы на вопросы и диалоговые системы.
37. Механизм внимания. Метод, используемый для концентрации внимания модели на определенных частях входных данных. Он используется для повышения производительности таких задач, как языковой перевод и субтитры к изображениям.
38. Генеративная модель: модель, которая может генерировать новые примеры, похожие на примеры в обучающем наборе данных. Она используется для таких задач, как генерация изображений и генерация текста.
39. Обучение с подкреплением. Тип машинного обучения, при котором компьютер обучается, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде поощрений или наказаний. Он используется для задач принятия решений, таких как игры и робототехника.
40. Предварительно обученная модель. Модель, которая была обучена на большом наборе данных для конкретной задачи и может быть настроена для других задач.
41. Импульс. Метод, используемый для ускорения сходимости оптимизатора. Он помогает сгладить колебания в процессе оптимизации.
42. Состязательные примеры: входные данные для нейронной сети, специально предназначенные для обмана модели. Они используются для проверки надежности модели глубокого обучения и повышения ее производительности.
43. Увеличение данных: метод, используемый для искусственного увеличения размера обучающего набора данных путем применения случайных преобразований к существующим данным. Он помогает предотвратить переоснащение и улучшить обобщение модели. .
44. Генераторы данных. Инструмент, используемый для эффективной подачи данных в модель глубокого обучения во время обучения. Он позволяет модели обрабатывать большие наборы данных без нехватки памяти.
45. Метрики. Мера производительности модели. Ее можно использовать для оценки производительности модели во время обучения и для сравнения разных моделей.
46. Рекуррентная модель внимания (RAM): тип нейронной сети, использующий механизм внимания для фокусировки на определенных частях входных данных и повторяющиеся соединения для обработки последовательных данных. для таких задач, как создание подписей к изображениям и визуальные ответы на вопросы.
47. Преобразователи: тип архитектуры нейронной сети, предназначенный для обработки последовательных данных, таких как текст на естественном языке. Он использует механизм самоконтроля для оценки важности различных частей. входных данных и обычно используется в задачах НЛП, таких как языковой перевод и суммирование текста.
48. Сети капсул: тип нейронной сети, в которой используются капсулы, представляющие собой группы нейронов, представляющие объект или часть объекта, для улучшения способности модели обнаруживать и распознавать объекты на изображениях.
49. Генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT). Тип нейронной сети, предварительно обученной на большом наборе текстовых данных. Задачи НЛП, такие как языковой перевод и генерация текста.
50. Поиск нейронной архитектуры (NAS): метод, используемый для автоматического поиска наилучшей архитектуры нейронной сети для конкретной задачи. Он использует алгоритмы машинного обучения для поиска в пространстве возможных архитектур. и выбрать лучший для поставленной задачи.

Заключение:

Глубокое обучение — это мощный инструмент, который меняет способ нашего взаимодействия с технологиями. Однако эта область сложна и может быть трудна для понимания новичками. В этом сообщении в блоге мы хотим предоставить исчерпывающее руководство по ключевым терминам и понятиям, используемым в глубоком обучении. Я надеюсь, что это руководство помогло демистифицировать жаргон и сделать глубокое обучение более доступным для начинающих и нетехнических читателей. Поскольку область продолжает развиваться, важно оставаться в курсе и продолжать узнавать о последних разработках в области глубокого обучения. Обладая глубоким пониманием основ, вы будете хорошо подготовлены для более глубокого погружения в захватывающий мир искусственного интеллекта.