Глубокое обучение

Материал из Викиконспекты
Версия от 22:21, 10 декабря 2018; 80.76.244.114 (обсуждение) (→‎Применения)
Перейти к: навигация, поиск

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 1980-х, до недавнего времени его применение было сильно ограничено из-за недостака вычислительных мощностей существовавших компьютеров. Ситуация изменилась только в середине 2000-х.

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

История

  • 1943 - Искусственный нейрон Маккаллока — Питтса[1] — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона.
  • 1949 - Принцип обучения нейронов Хебба[2] — изначально наблюдаемая причинно-следственная связь между активациями пре- и постсинаптического нейрона, имеет тенденцию к усилению.
  • 1957 - Модель перцептрона предложена Фрэнком Розенблаттом[3] — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом.
  • 1960 - Дельта-правило обучения перцептрона[4] — метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки.
  • 1969 - Выход книги Марвина Минска и Сеймура Паперта "Перцептроны"[5]. В данной книге математически показаны ограничения перцептронов.
  • 1974 - Метод обратного распространения ошибки впервые предложен А. И. Галушкиным и Дж. Вербосом[6] — метод вычисления градиента, который используется при обновлении весов многослойного перцептрона.
  • 1980 - Первая свёрточная нейронная сеть предложена Кунихико Фукусимой[7] — специальная архитектура искусственных нейронных сетей использующая некоторые особенности зрительной коры.
  • 1982 - Рекуррентные нейронные сети предложены Д. Хопфилдом — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность.
  • 1991 - Проблема "исчезающего" градиента была сформулирована С. Хочрейтом. Проблема "исчезающего" градиента заключается в быстрой потере информации с течением времени.
  • 1997 - Долгая краткосрочная память предложена С. Хочрейтом и Ю. Шмидхубером[8]. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть хорошо приспособлена к обучению на задачах классификации, обработки и прогнозирования временных рядов в случаях, когда важные события разделены временными лагами с неопределённой продолжительностью и границами.
  • 1998 - Градиентный спуск для сверточных нейронных сетей предложен Я. Лекуном.
  • 2006 - Публикации Г. Хинтона, С. Осиндера и Я. Теха об обучении сетей глубоких убеждений. Данные публикации, а также их активное освещение в средствах массовой информации смогли привлечь внимание ученых и разработчиков со всего мира к глубоким сетям.
  • 2012 - Предложение дропаута Г. Хинтоном, А. Крижевски и И. Шутковичем[9]. Дропаут (от англ. dropout) — метод регуляризации искусственных нейронных сетей, предназначен для предотвращения переобучения сети.
  • 2012 - Нейронные сети побеждают в ImageNet Challenge[10]. Данное событие ознаменовало начало эры нейронных сетей и глубокого обучения.

Начиная с 2012 года машинное обучение во-многом фокусируется на глубоких сетях. Искусственный интеллект и машинное обучение обычно упоминаются в контексте глубокого обучения.

Глубокое обучение используется во-многих сферах.

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.

Нейронные сети

  • Искусственные нейронные сети (англ. artificial neural networks (ANN))[11]
  • Глубокие нейронные сети (англ. deep neural network (DNN))[12]

Применения

  • Распознавание речи[13]. Все основные коммерческие системы распознавания речи (например, Microsoft Cortana, Xbox, Skype Translator, Amazon Alexa, Google Now, Apple Siri, Baidu и iFlyTek) основаны на глубоком обучении.
  • Компьютерное зрение Задача нахождения объектов на изображении[на 06.12.18 не создан]. На сегодняшний день системы распознавания образов основанные на глубоком обучении уже умеют давать более точные результаты, чем человеческий глаз[14].
  • Обработка естественного языка[15]. Нейронные сети использовались для реализации языковых моделей еще с начала 2000-х годов. Изобретение LSTM помогло улучшить машинный перевод и языковое моделирование[16].
  • Обнаружение новых лекарственных препаратов. К примеру, нейронная сеть AtomNet использовалась для прогнозирования новых биомолекул - кандидатов для лечения таких заболевания, как вирус Эбола и рассеянный склероз.
  • Рекомендательные системы[17]. На сегодняшний день глубокое обучение применяется для изучения пользовательских предпочтений во многих доменах.
  • Предсказание генномных онтологий в биоинформатике[18].

Полный список возможных применений глубокого обучения[19].

Фреймворки для глубокого обучения

Сопоставление фреймворков, библиотек и отдельных программ для глубокого обучения[29].

См. также

Примечания

Источники информации

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Глубокое_обучение&oldid=67742»