Die Top 10 Deep-Learning-Algorithmen, die man 2023 kennen sollte: Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz vorantreiben
Einleitung: Deep Learning ist eine maschinelle Lerntechnik, die neuronale Netze einsetzt, um komplexe Berechnungen mit riesigen Datenmengen durchzuführen. Es gewann vor allem im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens an Popularität und sein Algorithmus wird in der Industrie häufig eingesetzt. Um komplexe Aufgaben auszuführen, verwenden Deep-Learning-Algorithmen verschiedene Arten von neuronalen Netzen.
Mit schnellen Fortschritten lehren Deep-Learning-Algorithmen Maschinen, indem sie Beispiele verwenden, um sie zu trainieren. Neuronale Netze, eine Methode der KI, bringen Computern bei, Daten wie ein menschliches Gehirn zu verarbeiten. Es verwendet miteinander verbundene Knoten in einer Schichtstruktur, die dem menschlichen Gehirn ähnelt. In der Ära der Datenrevolution kann der Deep-Learning-Algorithmus automatisch komplizierte Merkmale aus komplexen und unstrukturierten Daten lernen, während traditionelle maschinelle Lernalgorithmen manuelle Merkmale erfordern. Darüber hinaus kann Deep Learning mit großen Datensätzen umgehen, lernt und verbessert sich mit mehr Daten und übertrifft herkömmliches ML bei bestimmten Aufgaben. Lassen Sie uns also die 10 besten Deep-Learning-Algorithmen besprechen, die Sie im Jahr 2023 kennen sollten:
1. Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNNs, die in Computer-Vision-Anwendungen verwendet werden, bestehen aus mehreren Schichten zur Durchführung von Operationen wie Pooling, Faltung und Aktivierung. Sie haben mehrere Schichten, um diese Operationen auszuführen, nämlich die Faltungsschicht, die gleichgerichtete lineare Einheit und die Pooling-Schicht. Es wurde 1988 entwickelt und diente zunächst der Erkennung von Zeichen wie Ziffern und Postleitzahlen. Andere Anwendungen umfassen Objekterkennung, Segmentierung und Bilderkennung.
2. Transformatornetzwerke
Transformer Networks transformieren Computer Vision- und NLP-Anwendungen wie maschinelle Übersetzung und Textgenerierung. Sie gewannen an Popularität bei der Analyse von Daten, was sie schneller macht. Sie arbeiten in einer Vielzahl von NLP-Anwendungen, einschließlich maschineller Übersetzung, Stimmungsanalyse und Textkategorisierung. Computer-Vision-Anwendungen umfassen Objekterkennung und Bildbeschriftung.
3. Lange Kurzzeitgedächtnisnetzwerke (LSTMs)
LSTMs sind so aufgebaut, dass sie langfristige Abhängigkeiten und sequentielle Eingaben verarbeiten können. Sie haben Gedächtniszellen, die Informationen von vor langer Zeit speichern können, während sie gleichzeitig unnötige Informationen vergessen. LSTMs arbeiten durch Tore, die den Informationsfluss steuern. Es wird typischerweise für Spracherkennung, Musikkomposition und pharmazeutische Entwicklung verwendet.
4. Autoencoder
Autoencoder sind neuronale Netze, die für unüberwachte Lernaufgaben verwendet werden. Ein Autoencoder besteht aus drei Hauptkomponenten, nämlich dem Encoder, dem Code und dem Decoder. Der Codierer bildet die Eingabe auf einen niedrigerdimensionalen Raum ab, während der Decodierer die ursprüngliche Eingabe aus der codierten Darstellung rekonstruiert. Sie werden für Zwecke wie Bildverarbeitung, Popularitätsvorhersage, Anomalieerkennung und Datenkomprimierung verwendet.
5. Selbstorganisierende Karten (SOMs)
SOMs sind künstliche neuronale Netze, die komplexe Daten lernen und darstellen und eine Datenvisualisierung ermöglichen, um die Dimensionen von Daten zu reduzieren. Datenvisualisierungen lösen Probleme, die Menschen mit hochdimensionalen Daten nicht einfach visualisieren können. Sie wurden Anfang der 1980er Jahre vom finnischen Professor Teuvo Kohonen eingeführt und auch als Kohonen-Karten bezeichnet.
6. Tiefes Verstärkungslernen
Deep Reinforcement Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Agent mit seiner Umgebung interagiert und durch Versuch und Irrtum lernt. Er ist darauf trainiert, Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungssystemen zu treffen, und das Ziel ist es, die kumulative Belohnung zu maximieren. Q-Learning und Deep Q-Networks sind bekannte Deep-Reinforcement-Lernmethoden. Es wird in Anwendungen wie Robotik, Spielen und autonomem Fahren eingesetzt.
7. Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs)
Rekurrente neuronale Netze sind in der Lage, sequentielle Daten zu verarbeiten, ideal für Spracherkennungs-Sprachmodellierung und auch Vorhersagen. Sie arbeiten mit einer Rückkopplungsschleife, die es ihnen ermöglicht, Informationen aus früheren Aufgaben zu speichern und zu verarbeiten. RNNs werden in einer Vielzahl von Anwendungen wie NLP, Spracherkennung usw. verwendet.
8. Kapselnetzwerke
Kapselnetzwerke sind eine Art neuronales Netzwerk, das Datenmuster und Korrelationen effektiv identifizieren kann. Das Hauptziel dieses Netzes besteht darin, die Beschränkungen der oben diskutierten konvolutionellen neuronalen Netze zu überwinden. Sie bestehen aus Neuronengruppen, die als Kapseln bezeichnet werden und verschiedene Teile des Objekts darstellen. Zu ihren Anwendungen gehören Objektidentifikation, Bildsegmentierung und NLP.
9. Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs können neue Daten generieren, die dem Original exakt ähneln. Sie bestehen aus zwei Teilen – einem Generator und einem Diskriminator. Die Funktion des Generators besteht darin, neue Daten zu erzeugen, die mit den Original- oder gefälschten Proben vergleichbar sind, während der Diskriminator sie von den echten unterscheidet. Zu den Anwendungsfällen von GANs gehören die Erstellung realistischer Bilder, die Generierung von Videos und auch die Stilübertragung.
10. Radikale Basisfunktionsnetzwerke (RBFNs)
1988 entwickelte RBFNs werden für Aufgaben der Funktionsnäherung und Mustererkennung verwendet. Sie bestehen aus drei Schichten, einschließlich einer Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht. Ihre Vorteile sind, dass sie weniger Trainingsdaten benötigen und weniger empfindlich auf die Wahl von Hyperparametern und die Initialisierung reagieren. Die verschiedenen Anwendungen umfassen Spracherkennung, Bildverarbeitung und Steuerungssysteme.
source – www.analyticsinsight.net
