深度学习标题

深度学习:神经网络挑战人工智能极限

亚尼娜-霍恩

近年来,机器学习领域的发展突飞猛进,其中一项技术尤其引起了广泛关注: 深度学习

从自动驾驶汽车到智能语音助手和图像识别,深度学习突破了可能实现的极限,使人工智能取得了令人瞩目的进步。

但这一引人入胜的概念背后究竟隐藏着什么?在这篇博客文章中,我们将探讨深度学习的世界,以及它如何从根本上帮助企业。

小贴士
另请阅读我们的文章 机器学习.J. Van Der Donckt 等人(2023 年)的最新研究表明,深度学习模型有时会不成比例。

资料来源:

Van Der Donckt, J., Van Der Donckt, J., Deprost, E., Vandenbussche, N., Rademaker, M., Vandewiele, G., & Van Hoecke, S. (2023)。不要睡在传统机器学习上:在睡眠评分方面,简单且可解释的技术比深度学习更有竞争力。生物医学信号处理与控制》,81,104429。

深度学习定义

深度学习:定义

深度学习是计算机科学与技术领域的一个子领域。 机器学习它使用人工神经网络来识别和理解大量数据中的复杂模式和结构。 

它使计算机能够自动学习深层次的特征,并生成抽象的表征。深度学习以多层神经网络为基础,将信息从一层传递到下一层。 

使用样本数据进行训练可优化网络连接的权重,从而在分类、回归或生成新数据方面取得良好的性能。 

深度学习应用广泛,包括 图像和语音识别, 自然语言处理自动驾驶汽车和医疗诊断。 

在此过程中,人工智能研究和机器学习取得了巨大进步,但同时也带来了挑战,如需要大型数据集、计算密集型计算以及结果的可解释性。

神经网络和深度学习

神经网络是受生物神经系统启发并用于处理信息的模型。它们由人工神经元结构组成,神经元按层排列,通过连接相互通信。

神经网络的结构主要由三层组成: 

  • 输入层 神经网络的基础是输入层,它确保了所有必要信息的可用性。输入神经元的重要任务是处理接收到的数据,并以加权方式将其传递给下一层。
  • 隐藏层(Hidden Layer): 位于输入层和输出层之间的层称为隐藏层。与其他两层各由一层组成不同,隐藏层可以由多个神经元层组成。在这里,接收到的信息会再次加权,并从一个神经元传递到另一个神经元,直至到达输出层。加权在隐藏层的每一层进行,因此信息的具体处理过程并不可见。这也是它被称为 "隐藏层 "的原因。虽然输入层和输出层显示了输入和输出的数据,但神经网络的内部区域原则上仍是一个 "黑盒子"。
  • 输出层: 神经网络的最后一个阶段是输出层,它直接位于最后一个隐藏层之后。这里的输出神经元包含作为信息流的最终决策。

神经元在网络中的功能

神经网络中的神经元通过将输入与特定权重相结合并应用激活函数来发挥作用。隐藏层或输出层中的每个神经元都会接收前一层神经元的输入,并计算这些输入的加权和。权重代表神经元之间连接的强度。

计算加权和后,将其输入一个激活函数,该函数执行非线性变换。该激活函数可帮助网络捕捉数据中复杂的非线性关系。激活函数的例子包括 sigmoid 函数、ReLU(整流线性单元)函数和 tanh 函数。

培训过程

神经元之间的连接权重在训练过程中进行优化,以达到网络所需的性能。 

这里使用的是权重优化算法,如随机梯度下降算法(SGD)。 

ǞǞǞ SGD 算法 根据计算出的实际输出与预期输出之间的误差,逐步调整权重。

通过大量数据集的训练,神经网络学会了如何调整权重,从而能够识别数据中的模式和特征,并做出有用的预测或分类。

这些有关神经元结构、功能、层间连接、激活函数和权重优化算法的基础知识,构成了理解神经网络并将其应用于机器学习(包括深度学习)各个领域的基础。

深度学习架构

深度学习架构

深度学习架构是一种特殊的网络结构,能够识别和学习大型数据集中的复杂模式和特征。 

这些是一些常用的深度学习架构:

卷积神经网络(CNN)

CNN 尤其适合处理图像和视觉数据。它们使用特殊的层,如用于从图像中提取特征的卷积层、用于降低维度的池化层和用于分类的全连接层。

递归神经网络 (RNN)

RNN 擅长处理序列,其中一个神经元的前一个输出可作为下一个神经元的输入。这使得 RNN 能够捕捉随时间变化的上下文信息,从而在机器翻译、语音识别和时间序列分析等任务中大显身手。

长短期记忆(LSTM)

LSTM 是 RNN 的一种特殊变体,旨在解决传统 RNN 中梯度消失或爆炸的问题。LSTM 使用记忆结构来捕捉序列中较长的依赖关系,因此对语音生成和文本预测等任务特别有效。

生成式对抗网络(GANs)

GAN 由两个神经网络组成:生成器和鉴别器。生成器生成新数据,而鉴别器则试图区分真实数据和生成数据。这些网络相互训练,生成高质量的生成数据。GAN 可用于图像生成、文本生成和其他创造性应用。

转换器

转换器是一种专为处理序列而设计的架构。它利用注意力机制捕捉序列中不同位置的信息,并建立复杂的关系模型。变换器尤其广泛应用于机器翻译和自然语言处理。

最重要的科学出版物之一有一个漂亮的标题--《注意力就是你所需要的一切》,全面描述了注意力机制。您可以找到 PDF 格式 这里.

资料来源:

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, ., & Polosukhin, I. (2017)。注意力就是你所需要的一切。神经信息处理系统进展》,第 30 期。

这些架构只是已开发的各种深度学习架构中的几个例子。每种架构都有自己的优势,并专门用于某些任务。 

在实践中,这些架构的组合和变化经常被用来实现特定应用的最佳效果。

深度学习培训

深度学习模型训练

训练深度学习模型的过程包括调整网络的权重和偏置参数,以实现任务的最佳性能。 

以下是培训过程的基本步骤:

数据准备

首先,准备训练数据。这包括将数据分成训练集和验证集,对数据进行规范化处理以确保一致的缩放比例,并在必要时采用数据增强技术来扩展数据集,提高模型的稳健性。

初始化

神经网络的权重和偏置参数是随机初始化的。这种初始化决定了训练开始前网络的初始状态。

前向传播

在前向传播中,训练数据逐层通过网络,计算神经元的加权和激活。最后产生输出。

误差计算

计算网络实际输出与期望输出(基于训练数据)之间的误差。根据任务类型的不同,可以使用不同的误差指标,如平均平方误差或交叉熵损失。

逆向传播

在这一步中,误差通过网络向后传播,以计算每个权重对减少误差的贡献。这是通过反向传播算法完成的。计算权重对误差的导数,并用于更新权重。

重量更新

权重和偏置参数根据计算导数并使用优化算法(如随机梯度下降算法(SGD)或其变体)进行更新。这一步骤可优化权重,使误差最小化,并提高模型的性能。

迭代

前向传播和后向传播的步骤会重复进行数次历元或迭代,以逐步完善模型。一个历元意味着整个训练集已通过网络运行一次。这一过程一直持续到模型在验证数据上显示出令人满意的性能或达到一定的迭代次数。

验证和测试

训练完成后,根据验证数据对模型进行检查,以评估其性能,并在必要时进行调整。最后,用测试数据对模型进行评估,以获得对其性能的独立评估。

这一训练过程反复进行,逐步改进权重,使模型与给定任务相匹配。 

训练深度学习模型往往需要大量的数据、计算资源和时间,才能取得最佳效果。

深度学习应用

深度学习在不同领域有各种不同的应用:

图像和物体识别

深度学习被广泛应用于图像处理,以识别、分类和定位图像中的物体。应用范围从人脸识别、车辆自动检测到医学成像。

自然语言处理(NLP)

深度学习模型用于理解和生成语音。这包括机器翻译、文本分类、情感分析、聊天机器人和语音识别。

自动驾驶车辆

深度学习在自动驾驶汽车的发展中起着至关重要的作用。它可以实现对交通标志、行人、车辆和其他物体的识别,以及决策和车辆控制。

医疗诊断

深度学习用于分析 CT 扫描或核磁共振成像扫描等医学图像并检测疾病。它还支持预测疾病进展和制定个性化治疗方案。

推荐系统

Netflix、亚马逊和 Spotify 等平台利用深度学习技术,根据用户偏好生成个性化的电影、产品和音乐推荐。

语言生成

深度学习模型可用于生成类人文本,如自动字幕、文学作品或文章。

财务分析

深度学习可用于分析复杂的金融数据、进行预测、检测欺诈行为和开发自动交易策略。

机器人技术

深度学习使机器人能够感知环境、学习并执行任务。其应用包括生产机器人、服务机器人和残疾人辅助机器人。

这些只是几个例子,深度学习的应用多种多样,并在金融、零售、医疗保健、安全、营销等多个行业不断扩展。

绿色背景,带Konfuzio标志

借助深度学习,Konfuzio 实现高效文本处理

Konfuzio 深度学习应用于 文本分析和数据提取平台Konfuzio AI。该平台利用神经网络和其他深度学习技术处理非结构化文本数据并提取相关信息。 

以下是 Konfuzio 如何应用深度学习的一些具体实例:

文本识别和分类

深度学习模型用于自动识别文本并将其归入不同类别。这样就能有效地组织和处理大量文本数据。

实体提取

深度学习可用于从文本中提取相关实体,如姓名、日期、地址或产品编号。系统通过学习来识别并精确标注这些实体。

信息提取

深度学习可以从文本中提取特定信息,如发票数据、合同条款或产品规格。系统可以识别相关信息,并以结构化的方式将其存储到数据库中。

文本分析和分类

深度学习模型可根据特定标准对文本进行详细分析和分类。例如,该系统可以检测客户评论中的情绪或识别合同中的潜在风险。

深度学习在 Konfuzio 的应用具有诸多优势:

效率

通过使用深度学习,可以高效处理和分析大量非结构化文本数据。自动文本分析可加快工作流程并显著减少人工操作。

准确度

深度学习模型能够识别文本中的复杂模式,并提供精确的结果。这使得提取信息和文本分类的准确性更高。

可扩展性

深度学习技术允许 Konfuzio 定制其平台,以满足企业的需求,无论文本数据的大小或数量如何。该解决方案可轻松扩展,以处理大量数据。

灵活性

深度学习模型能够从经验中学习,适应不同类型的文本数据。系统可以不断优化,以满足特定要求并产生准确的结果。

通过使用深度学习,Konfuzio 可使您的组织有效利用非结构化文本数据、提取信息并获得关键见解。 

这有助于提高数据处理效率、改进业务流程和做出明智决策。

挑战和限制

深度学习的应用带来了各种好处和挑战。

深度学习的优势深度学习面临的挑战
识别模式的能力: 深度学习模型能够识别和学习大型数据集中的复杂模式。这使它们能够在图像识别、语言处理和数据预测等领域提供强大的预测和分类功能。数据的质量和数量: 深度学习模型需要足够多的高质量训练数据才能产生良好的结果。收集、标记和清理大型数据集既费时又费钱。
自动特征提取 深度学习模型可以自动从数据中提取相关特征,而无需人工特征提取过程。这样就能高效处理大量数据,节省时间和资源。计算能力和资源: 训练深度学习模型通常需要强大的计算能力和专用硬件,如 GPU(图形处理器)或 TPU(张量处理单元)。获得这些资源的途径可能既昂贵又有限。

其他优缺点

可扩展性。 深度学习模型可以轻松扩展到海量数据。通过使用 GPU 等并行处理和专用硬件,深度学习模型甚至可以在大型公司和组织中有效使用。模型复杂性和超参数调整: 为深度学习模型选择合适的架构和超参数是一项具有挑战性的任务。找到最佳组合可能非常耗时,而且往往需要大量的实验和测试。
适应性强: 深度学习模型可以适应新数据,并不断改进其性能。通过用新数据更新和重新训练模型,它们可以应对不断变化的要求和环境。过度拟合 深度学习模型容易出现过拟合,即模型对训练数据的学习效果太好,而失去了对新数据进行正确泛化的能力。这可能导致未知数据的性能低下。
多功能性。 深度学习可应用于广泛的领域和任务。它已成功应用于图像识别、语音识别、机器翻译、医疗诊断、金融分析和许多其他应用领域。深度学习的多功能性使其成为一种具有广泛适用性的强大技术。可解释性和可说明性: 深度学习模型通常是复杂的黑盒模型,其决策难以理解。解释预测和理解模型如何得出结果可能具有挑战性,尤其是在医学或法律等敏感应用领域。

结论:未来展望

近年来,深度学习引发了机器学习领域的一场革命。神经网络识别和学习复杂模式的能力在图像和语音识别、自然语言处理和自主系统等领域取得了令人瞩目的进步。深度学习的应用多种多样,有可能改变许多行业。

展望未来,深度学习有望取得更大进步。预计该技术将不断发展,以处理更复杂的任务,实现更出色的性能。新的架构、算法和工具将得到开发,以进一步提高深度学习模型的效率和准确性。

此外,深度学习与机器人、物联网(IoT)和人工智能驱动的自动化等其他新兴技术的合作将带来激动人心的创新。这些技术的协同作用将开辟新的应用领域,带来以前无法想象的机遇。

显然,深度学习将在未来的机器学习和人工智能领域发挥至关重要的作用。公司和研究人员应认识到这一潜力,并专注于开发和部署深度学习技术,以利用这一强大的技术,推动技术的发展。

关于我们

更多精彩文章

2023年GPT备选方案

作为 ChatGPT 替代方案的大型语言模型

有时,即使您已经在使用 ChatGPT 这样的解决方案,了解一下替代方案也不失为一个好主意。

阅读故事

快照功能可提高数据安全性

在处理公司应用程序和敏感业务数据时,经常会遇到想要恢复以前状态的情况。有了...

阅读故事
优化模型的联合学习

联合学习--尽管数据各不相同,但仍能共同完成任务

机器学习的准确性取决于所使用的数据。要成功使用机器学习,一般需要具备以下条件:...

阅读故事
箭头向上