Глубокое обучение

Глубокое обучение (англ. deep learning) — совокупность широкого семейства методов машинного обучения, основанных на обучении представлениям, а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи. Глубокое обучение может быть с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя и с подкреплением. Несмотря на то, что данный раздел машинного обучения появился еще в 1980х, до недавнего времени его применение было сильно ограничено из-за недостака вычислительных мощностей существовавших компьютеров. Ситуация изменилась только в середине 2000х.

На создание моделей глубокого обучения оказали влияние некоторые процессы и паттерны, происходящие в биологических нейронных системах. Несмотря на это, данные модели имеют множество различий от биологического мозга (и в структуре и в функциях), что делает невозможным использование теорем и доказательств, применяющихся нейробиологии.

История

Термин «глубокое обучение» появился в научном сообществе машинного обучения в 1986 году в работе израильско-американского ученой Рины Дехтер «Learning While Searching in Constraint-Satisfaction-Problems». Стоит отметить, что первый общий рабочий алгоритм для глубоких многослойных перцептронов прямого распространения был опубликован в книге советских учёных Алексея Григорьевича Ивахненко и Валентина Григорьевича Лапы «Кибернетические предсказывающие устройства».

Многие архитектуры глубокого обучения появились с искусственной нейронной сети Neocognitron, представленной в 1980 году Кунихикой Фукусимой. Особенное влияние данная сеть оказала на архитектуры, использующиеся для компьютерного зрения. В 1989 году Яну Лекуну удалось использовать алгоритм обратного распространения ошибки для обучения глубоких нейросетей для решения задачи распознавания рукописных ZIP-кодов. Хотя алгоритм работал, на его обучение потребовалось 3 дня, что существенно ограничевало применимость данного метода. Из-за низкой скоростя обучения нейронные сети в 1990-х годах уступили место методу опорных векторов.

Популярность глубокое обучение приобрело в середине 2000-х годов. Этому способстовали несколько факторов:

• появились более мощные компьютеры, способные обучать большие нейронные сети;
• появились новые датасеты, достаточные по объёму, чтобы обучение больших сетей имело смысл;
• произошли существенные продвижения в теории искусственных нейронных сетей. В появихшихся статьях авторы показали, что можно эффективно предобучать многослойную нейронную сеть, если обучать каждый слой отдельно при помощи ограниченной машины Больцмана, а затем дообучать при помощи метода обратного распространения ошибки;
• технология привлекли внимание крупных медиа, — первым из мировых СМИ об этом написал The New York Times.

Определение

Глубокое обучение — это класс алгоритмов машинного обучения, который:

• использует многослойную систему нелинейных фильтров для извлечения признаков с преобразованиями. Каждый последующий слой получает на входе выходные данные предыдущего слоя.
• может сочетать алгоритмы обучения с учителем (пример — классификация) и без учителя (пример — анализ образца).
• формирует в процессе обучения слои выявления признаков на нескольких уровнях представлений, которые соответствуют различным уровням абстракции; При этом признаки организованы иерархически - признаки более высокого уровня являются производными от признаков более низкого уровня.

Разделы

...

Применения

• Распознавание речи
• Компьютерное зрение
• Обработка визуальных изображений
• Обработка естественного языка
• Обнаружение новых лекарственных препаратов
• Рекомендательные системы
• Предсказание генномных онтологий в биоинформатике

Sigmoid function

...

Rectified Linear Units (ReLU)

...

См. также

...

Источники информации

• Deep learning, Wikipedia
• Глубокое обучение, Wikipedia