Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Andra Typer av Neurala Nätverk | Slutsats
Introduktion till neurala nätverk

bookAndra Typer av Neurala Nätverk

Neurala nätverk har revolutionerat området maskininlärning och AI, och erbjuder lösningar på problem som tidigare ansågs utmanande eller till och med olösliga. Det finns många arkitekturer för neurala nätverk, var och en anpassad för specifika typer av uppgifter.

Feedforward-neurala nätverk (FNN) eller flerskiktsperceptroner (MLP)

Detta är en klassisk NN-arkitektur, en direkt utvidgning av enkel-lagers perceptron till flera lager. Dessa är de grundläggande arkitekturerna som de flesta andra typer av neurala nätverk bygger på. Det är den arkitektur vi har behandlat i denna kurs.

Konvolutionella neurala nätverk (CNN)

CNN är särskilt kraftfulla för uppgifter som bildbehandling (problem såsom bildklassificering, bildsegmentering, etc.) eftersom de är utformade för att automatiskt och adaptivt lära sig rumsliga hierarkier av egenskaper.

De använder konvolutionella lager för att filtrera indata efter användbar information. Dessa konvolutionella lager kan fånga rumsliga egenskaper hos en bild såsom kanter, hörn, texturer, etc. Även om deras största framgång har varit inom bildklassificering, har de även andra tillämpningar.

Rekurrenta neurala nätverk (RNN)

RNN har slingor för att möjliggöra informationspersistens. Till skillnad från framåtriktade neurala nätverk kan RNN använda sitt interna tillstånd (minne) för att bearbeta sekvenser av indata, vilket gör dem mycket användbara för tidsserier eller sekventiell data. De används i stor utsträckning för sekvensprediktionsproblem, såsom naturlig språkbehandling eller taligenkänning.

Varianter av RNN

  1. Long short-term memory (LSTM): övervinner RNN:s problem med försvinnande gradient, vilket gör det lättare att lära sig från långsiktiga beroenden;
  2. Gated recurrent units (GRU): en enklare och mer effektiv variant av LSTM. Dock lär den sig komplexa mönster i data sämre än LSTM.

Bibliotek för djupinlärning

Träning av djupa neurala nätverk kräver mer än vad det klassiska maskininlärningsbiblioteket scikit-learn erbjuder. De mest använda biblioteken för att arbeta med djupa neurala nätverk är TensorFlow och PyTorch. Här är de främsta anledningarna till att de föredras för denna uppgift:

  1. Prestanda och skalbarhet: TensorFlow och PyTorch är särskilt utformade för att träna modeller på stora datamängder och kan köras effektivt på grafikprocessorer (GPU:er), vilket snabbar upp träningen;

  2. Flexibilitet: till skillnad från scikit-learn tillåter TensorFlow och PyTorch att skapa godtyckliga neurala nätverksarkitekturer, inklusive rekurrenta, konvolutionella och transformerstrukturer;

  3. Automatisk differentiering: en av de viktigaste funktionerna i dessa bibliotek är möjligheten att automatiskt beräkna gradienter, vilket är avgörande för att optimera vikter i neurala nätverk.

1. Vilket neuralt nätverk används främst för sekvens-till-sekvens-uppgifter?

2. Feedforward-neurala nätverk har cykler eller slingor i sin struktur.

question mark

Vilket neuralt nätverk används främst för sekvens-till-sekvens-uppgifter?

Select the correct answer

question mark

Feedforward-neurala nätverk har cykler eller slingor i sin struktur.

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 1

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookAndra Typer av Neurala Nätverk

Svep för att visa menyn

Neurala nätverk har revolutionerat området maskininlärning och AI, och erbjuder lösningar på problem som tidigare ansågs utmanande eller till och med olösliga. Det finns många arkitekturer för neurala nätverk, var och en anpassad för specifika typer av uppgifter.

Feedforward-neurala nätverk (FNN) eller flerskiktsperceptroner (MLP)

Detta är en klassisk NN-arkitektur, en direkt utvidgning av enkel-lagers perceptron till flera lager. Dessa är de grundläggande arkitekturerna som de flesta andra typer av neurala nätverk bygger på. Det är den arkitektur vi har behandlat i denna kurs.

Konvolutionella neurala nätverk (CNN)

CNN är särskilt kraftfulla för uppgifter som bildbehandling (problem såsom bildklassificering, bildsegmentering, etc.) eftersom de är utformade för att automatiskt och adaptivt lära sig rumsliga hierarkier av egenskaper.

De använder konvolutionella lager för att filtrera indata efter användbar information. Dessa konvolutionella lager kan fånga rumsliga egenskaper hos en bild såsom kanter, hörn, texturer, etc. Även om deras största framgång har varit inom bildklassificering, har de även andra tillämpningar.

Rekurrenta neurala nätverk (RNN)

RNN har slingor för att möjliggöra informationspersistens. Till skillnad från framåtriktade neurala nätverk kan RNN använda sitt interna tillstånd (minne) för att bearbeta sekvenser av indata, vilket gör dem mycket användbara för tidsserier eller sekventiell data. De används i stor utsträckning för sekvensprediktionsproblem, såsom naturlig språkbehandling eller taligenkänning.

Varianter av RNN

  1. Long short-term memory (LSTM): övervinner RNN:s problem med försvinnande gradient, vilket gör det lättare att lära sig från långsiktiga beroenden;
  2. Gated recurrent units (GRU): en enklare och mer effektiv variant av LSTM. Dock lär den sig komplexa mönster i data sämre än LSTM.

Bibliotek för djupinlärning

Träning av djupa neurala nätverk kräver mer än vad det klassiska maskininlärningsbiblioteket scikit-learn erbjuder. De mest använda biblioteken för att arbeta med djupa neurala nätverk är TensorFlow och PyTorch. Här är de främsta anledningarna till att de föredras för denna uppgift:

  1. Prestanda och skalbarhet: TensorFlow och PyTorch är särskilt utformade för att träna modeller på stora datamängder och kan köras effektivt på grafikprocessorer (GPU:er), vilket snabbar upp träningen;

  2. Flexibilitet: till skillnad från scikit-learn tillåter TensorFlow och PyTorch att skapa godtyckliga neurala nätverksarkitekturer, inklusive rekurrenta, konvolutionella och transformerstrukturer;

  3. Automatisk differentiering: en av de viktigaste funktionerna i dessa bibliotek är möjligheten att automatiskt beräkna gradienter, vilket är avgörande för att optimera vikter i neurala nätverk.

1. Vilket neuralt nätverk används främst för sekvens-till-sekvens-uppgifter?

2. Feedforward-neurala nätverk har cykler eller slingor i sin struktur.

question mark

Vilket neuralt nätverk används främst för sekvens-till-sekvens-uppgifter?

Select the correct answer

question mark

Feedforward-neurala nätverk har cykler eller slingor i sin struktur.

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 1
some-alt