Kas yra gilusis neuroninis tinklas?
Gilusis neuroninis tinklas (DNN) yra dirbtinio neuroninio tinklo (ANN) tipas, kuriam būdingi keli mazgų arba neuronų sluoksniai, leidžiantys modeliuoti sudėtingus duomenų modelius. Tai pagrindinė koncepcija dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje, ypač kuriant sudėtingus modelius, kurie gali atlikti tokias užduotis kaip vaizdo atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kt. Giliųjų neuroninių tinklų supratimas yra svarbus norint panaudoti tokius įrankius kaip „TensorBoard“ modelio vizualizavimui, nes tai suteikia įžvalgų apie vidinį šių modelių veikimą.
Giliųjų neuronų tinklų architektūra
Giliojo neuroninio tinklo architektūra susideda iš įvesties sluoksnio, kelių paslėptų sluoksnių ir išvesties sluoksnio. Kiekvienas sluoksnis susideda iš mazgų arba neuronų, kurie yra tarpusavyje sujungti svoriais. Tinklo gylis nurodo paslėptų jame esančių sluoksnių skaičių. Sluoksniai tarp įvesties ir išvesties sluoksnių yra atsakingi už įvesties duomenų pavertimą tokiu formatu, kurį išvesties sluoksnis gali naudoti prognozėms ar klasifikavimui.
- Įvesties sluoksnis: Tai pirmasis tinklo sluoksnis, kuriame duomenys įvedami į modelį. Neuronų skaičius šiame sluoksnyje atitinka įvesties duomenų savybių skaičių.
- Paslėpti sluoksniai: šie sluoksniai atlieka įvesties duomenų skaičiavimus. Kiekvienas paslėptame sluoksnyje esantis neuronas gauna įvestis iš ankstesniame sluoksnyje esančių neuronų, juos apdoroja ir perduoda išvestį kito sluoksnio neuronams. Modelių, kuriuos neuroninis tinklas gali išmokti, sudėtingumas didėja didėjant paslėptų sluoksnių skaičiui.
- Išvesties sluoksnis: Tai yra paskutinis tinklo sluoksnis, kuriame išvedami skaičiavimų rezultatai. Neuronų skaičius šiame sluoksnyje atitinka norimų išėjimų skaičių. Pavyzdžiui, dvejetainėje klasifikavimo užduotyje gali būti vienas neuronas su sigmoidine aktyvinimo funkcija, išduodančia tikimybę.
Aktyvinimo funkcijos
Aktyvinimo funkcijos įtraukia į tinklą nelinijiškumą, leidžiantį išmokti sudėtingų modelių. Įprastos aktyvinimo funkcijos apima:
- Sigmoidinė funkcija: priskiria įvesties reikšmes diapazonui nuo 0 iki 1, todėl tinka dvejetainėms klasifikavimo užduotims. Tačiau jis gali nukentėti dėl nykstančios gradiento problemos.
- ReLU (rektifikuotas linijinis vienetas): Apibrėžiama kaip 
, jis plačiai naudojamas dėl savo paprastumo ir gebėjimo sušvelninti nykstančio gradiento problemą. Variantai, tokie kaip Leaky ReLU ir Parametric ReLU, sprendžia kai kuriuos standartinio ReLU apribojimus.
- Tanh funkcija: priskiria įvesties vertes diapazonui nuo -1 iki 1. Jis dažnai naudojamas paslėptuose sluoksniuose, nes suteikia stipresnius gradientus nei sigmoidinė funkcija.
Giliųjų neuronų tinklų mokymas
Giliojo neuroninio tinklo mokymas apima neuronų jungčių svorio optimizavimą, kad būtų sumažintas skirtumas tarp numatomų ir faktinių išėjimų. Šis procesas paprastai pasiekiamas dauginant atgal ir nusileidžiant gradientu.
- Atgalinis dauginimas: Tai algoritmas, skirtas apskaičiuoti praradimo funkcijos gradientą kiekvieno svorio atžvilgiu pagal grandinės taisyklę, leidžiantį tinklui mokytis iš padarytos klaidos.
- Gradiento nusileidimas: Šis optimizavimo algoritmas pakartotinai koreguoja svorius, kad sumažintų nuostolių funkciją. Variantai, tokie kaip Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam ir RMSprop, siūlo skirtingus metodus, kaip atnaujinti svorius, atsižvelgiant į gradiento dydį ir kryptį.
Iššūkiai giliuose neuroniniuose tinkluose
Giliuosius neuroninius tinklus gali būti sudėtinga treniruoti dėl tokių problemų kaip per didelis pritaikymas, nykstantys/sprogstantys gradientai ir didelis pažymėtų duomenų kiekis.
- Perteklinis: atsiranda, kai modelis per gerai išmoksta treniruočių duomenis, užfiksuodamas triukšmą ir nuokrypius, o tai sumažina jo našumą naudojant nematomus duomenis. Kovojant su persirengimu, naudojami tokie metodai kaip iškritimas, ankstyvas sustojimas ir reguliavimas.
- Nykstantys/sprogstantys gradientai: Šios problemos kyla, kai gradientai tampa per maži arba per dideli, o tai trukdo mokymosi procesui. Tokios technikos kaip gradiento iškirpimas, partijos normalizavimas ir kruopštus svorių inicijavimas padeda sumažinti šias problemas.
- Duomenų reikalavimai: Giliesiems neuroniniams tinklams paprastai reikia didelių duomenų rinkinių, kad jie būtų gerai apibendrinti. Duomenų papildymo ir perdavimo mokymasis yra strategijos, naudojamos modelio našumui pagerinti, kai duomenys yra riboti.
TensorBoard modelio vizualizacijai
„TensorBoard“ yra „TensorFlow“, populiarios giluminio mokymosi sistemos, vizualizacijos įrankių rinkinys. Jame pateikiamas vizualizacijos įrankių rinkinys, padedantis suprasti, derinti ir optimizuoti giluminius neuroninius tinklus.
- Skalariai: Stebėkite ir vizualizuokite skaliarines vertes, pvz., nuostolius ir tikslumą laikui bėgant, o tai padeda stebėti treniruočių procesą.
- Grafikai: vizualizuokite modelio skaičiavimo grafiką, suteikdami įžvalgų apie architektūrą ir duomenų srautą tinkle.
- Histogramos: Rodyti svorių, paklaidų ir kitų tempimo paskirstymą, kuris padeda suprasti, kaip šios reikšmės keičiasi treniruotės metu.
- Vizualizatoriaus įdėjimas: vizualizuokite didelės apimties duomenis, pvz., žodžių įterpimus žemesnio matmens erdvėje, kuri gali atskleisti duomenų šablonus ir ryšius.
- Vaizdai: vizualizuokite vaizdus, perduodamus tinkle, o tai ypač naudinga atliekant užduotis, susijusias su vaizdo duomenimis.
Praktinis pavyzdys
Apsvarstykite gilųjį neuroninį tinklą, skirtą vaizdų klasifikavimui naudojant CIFAR-10 duomenų rinkinį, kurį sudaro 60,000 32 32 × 10 spalvų vaizdų 3072 skirtingų klasių. Tinklas gali turėti architektūrą su 32 neuronų (32 × 3 pikselių x 10 spalvų kanalų) įvesties sluoksniu, keliais konvoliuciniais sluoksniais funkcijų išgavimui, po kurių seka visiškai sujungti sluoksniai ir išvesties sluoksnį su 10 neuronų, atitinkančių XNUMX klasių.
Treniruotės metu „TensorBoard“ galima naudoti norint stebėti nuostolių ir tikslumo metriką, vizualizuoti tinklo architektūrą ir tikrinti svorių ir paklaidų pasiskirstymą. Ši informacija yra neįkainojama diagnozuojant tokias problemas kaip per didelis pritaikymas, kai treniruočių tikslumas yra didelis, bet patvirtinimo tikslumas mažas, o tai rodo, kad modelis netinkamai apibendrina.
Gilieji neuroniniai tinklai yra galingi mašininio mokymosi įrankių rinkinio įrankiai, galintys modeliuoti sudėtingus duomenų modelius. Norint sėkmingai juos įgyvendinti, reikia gerai suprasti jų architektūrą, mokymo procesus ir galimus iššūkius. Tokie įrankiai kaip „TensorBoard“ suteikia esminių įžvalgų apie šių modelių mokymą ir veikimą, todėl specialistai gali efektyviai patobulinti ir optimizuoti savo dizainą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Jei kas nors naudoja „Google“ modelį ir moko jį savarankiškai, ar „Google“ išlaiko patobulinimus, padarytus iš mokymo duomenų?
- Kaip žinoti, kurį ML modelį naudoti prieš jį mokant?
- Kas yra regresijos užduotis?
- Kaip galima pereiti tarp Vertex AI ir AutoML lentelių?
- Ar galima naudoti Kaggle įkelti finansinius duomenis ir atlikti statistinę analizę bei prognozes naudojant ekonometrinius modelius, tokius kaip R kvadratas, ARIMA arba GARCH?
- Ar mašininis mokymasis gali būti naudojamas prognozuojant koronarinės širdies ligos riziką?
- Kokie yra faktiniai pokyčiai dėl „Google Cloud Machine Learning“ prekės ženklo pakeitimo į „Vertex AI“?
- Kokie yra modelio našumo vertinimo metrikai?
- Kas yra tiesinė regresija?
- Ar įmanoma derinti skirtingus ML modelius ir sukurti pagrindinį AI?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning