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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Градиентный спуск. Алгоритм оптимизации, используемый для корректировки параметров модели, чтобы минимизировать ошибку между прогнозируемым результатом и фактическим результатом.
- Dropout. Метод регуляризации, используемый для предотвращения переобучения путем случайного исключения нейронов во время обучения. Это заставляет сеть изучать несколько независимых представлений данных.
- 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.
- Пакет: подмножество набора обучающих данных, используемое в одной итерации обучения.
- Размер пакета: общее количество обучающих примеров в пакете.
- Итерация:количество пакетов, необходимое для завершения одной эпохи.
- Переобучение. Проблема, возникающая, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных, что приводит к снижению производительности на новых, невидимых данных.
- 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.
- Функция активации: математическая функция, которая применяется к выходным данным нейрона, используется для введения нелинейности в нейронную сеть и позволяет ей изучать более сложные закономерности. .
- Функция потерь: математическая функция, которая измеряет разницу между прогнозируемым выходом и фактическим выходом модели. Она используется для управления обучением модели путем минимизации ошибки. .
- Оптимизатор. Алгоритм, который используется для настройки параметров модели, чтобы свести к минимуму ошибку между прогнозируемым результатом и фактическим результатом.
- 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.
- 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. .
- Внедрение. Техника, используемая для представления многомерных данных в малоразмерном пространстве, обычно используется для задач обработки естественного языка.
- Пакетная нормализация. Метод, используемый для нормализации активаций нейронной сети в пакете входных данных. Он помогает стабилизировать процесс обучения и повысить производительность модели.
- Настройка гиперпараметров. Процесс выбора наилучшего набора гиперпараметров для модели, то есть параметров, которые не изучаются во время обучения. Он используется для улучшения производительности модели.
- Вывод: процесс использования обученной модели для прогнозирования новых неизвестных данных.
- Тензор: многомерный массив данных, который используется для представления входных и выходных данных нейронной сети и параметров модели.
- 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.
- 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.
- PyTorch: библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения, которая предоставляет динамический вычислительный граф для построения и обучения нейронных сетей.
- CUDA: платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная NVIDIA для обработки данных общего назначения на графических процессорах.
- GPU: графический процессор, специализированный процессор, предназначенный для выполнения сложных вычислений, необходимых для графики и глубокого обучения.
- Предварительная обработка данных. Процесс подготовки данных для использования в модели глубокого обучения. Он включает в себя такие задачи, как очистка, нормализация и преобразование данных.
- Ранняя остановка: метод, используемый для предотвращения переобучения путем отслеживания производительности модели на проверочном наборе и остановки процесса обучения, когда производительность начинает ухудшаться.
- Стохастический градиентный спуск (SGD). Вариант градиентного спуска, в котором используются случайные выборки данных для обновления параметров модели. Он используется для обучения больших нейронных сетей.
- Обучение со стороны противника. Метод, используемый для повышения надежности модели глубокого обучения путем демонстрации ее состязательных примеров, специально предназначенных для обмана модели.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Предварительно обученная модель. Модель, которая была обучена на большом наборе данных для конкретной задачи и может быть настроена для других задач.
- Импульс. Метод, используемый для ускорения сходимости оптимизатора. Он помогает сгладить колебания в процессе оптимизации.
- Состязательные примеры: входные данные для нейронной сети, специально предназначенные для обмана модели. Они используются для проверки надежности модели глубокого обучения и повышения ее производительности.
- 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. .
- 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.
- Метрики. Мера производительности модели. Ее можно использовать для оценки производительности модели во время обучения и для сравнения разных моделей.
- 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.
- 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.
- 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.
- Генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT). Тип нейронной сети, предварительно обученной на большом наборе текстовых данных. Задачи НЛП, такие как языковой перевод и генерация текста.
- 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.