Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Глубокое обучение

17 байт добавлено, 30 январь
Нет описания правки
|}
Несмотря на то, что данный раздел машинного обучения появился еще в 1980-х, до недавнего времени его применение было сильно ограничено из-за недостака недостатка 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<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron Artificial neuron, Wikipedia]</ref> {{---}} узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона.;* 1949 {{---}} Принцип обучения нейронов Хебба<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Hebbian_theory Hebbian theory, Wikipedia]</ref> {{---}} изначально наблюдаемая причинно-следственная связь между активациями пре- и постсинаптического нейрона имеет тенденцию к усилению.;* 1957 {{---}} Модель перцептрона предложена Фрэнком Розенблаттом<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptron Perceptron, Wikipedia]</ref> {{---}} математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом.;* 1960 {{---}} Дельта-правило обучения перцептрона<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_rule Delta rule, Wikipedia]</ref> {{---}} метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки.;* 1969 {{---}} Выход книги Марвина Минска и Сеймура Паперта "Перцептроны"<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptrons_(book) Perceptrons book, WIkipedia]</ref>. В данной книге математически показаны ограничения перцептронов.;* 1974 {{---}} Метод обратного распространения ошибки впервые предложен А. И. Галушкиным и Дж. Вербосом<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation Backpropagation, Wikipedia]</ref> {{---}} метод вычисления градиента, который используется при обновлении весов многослойного перцептрона.;* 1980 {{---}} Первая свёрточная нейронная сеть предложена Кунихико Фукусимой<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network Convolutional_neural_network, Wikipedia]</ref> {{---}} 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<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory Long short-term memory, Wikipedia]</ref>. 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 промежутками 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 глубокого доверия. 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<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Dropout_(neural_networks) Dropout, Wikipedia]</ref>. Дропаут (от англ. dropout) {{---}} метод регуляризации искусственных нейронных сетей, предназначен для предотвращения переобучения сети.;* 2012 {{---}} Нейронные сети побеждают в ImageNet Challenge<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet#ImageNet_Challenge ImageNet Challenge, Wikipedia]</ref>. Данное событие ознаменовало начало эры нейронных сетей и глубокого обучения.;* 2014 {{---}} Группа исследователей под руководством Зеппа Хохрейтера использовала глубокое обучение для определения токсичного воздействия лекарств и бытовых средств на окружающую среду. Данна работа была отмечена первым местом на соревновании "Tox21 Data Challenge"<ref>[https://tripod.nih.gov/tox21/challenge/leaderboard.jsp Tox21 Data Challenge Winners]</ref>.;* 2016 {{---}} Программа для игры в го Google AlphaGo выиграла со счётом 4:1 у Ли Седоля, лучшего международного игрока в эту игру. AlphaGo, разработанная DeepMind, использует глубокое обучение с помощью многоуровневых нейронных сетей.;
* 2018 {{---}} Глубокое обучение впервые используется для планирования лучевой терапии<ref>[https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/mp.13271 Automatic treatment planning based on three‐dimensional dose distribution predicted from deep learning technique]</ref>.
'''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 [[Обучение с учителем | обучения с учителем]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup> (пример {{---}} классификация) и [[Обучение без учителя | без учителя ]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup> (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.;
{|align="center"
|-valign="top"
== Применения ==
* Распознавание речи<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_recognition Speech recognition, Wikipedia]</ref>. 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.;* [[:Задача нахождения объектов на изображении | Компьютерное зрение]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup>. На сегодняшний день системы распознавания образов основанные на глубоком обучении уже умеют давать более точные результаты, чем человеческий глаз<ref>[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608012000524 Multi-column deep neural network for traffic sign classification]</ref>.;* Обработка естественного языка<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing Natural language processing, Wikipedia]</ref>. Нейронные сети использовались для реализации языковых моделей еще с начала 2000-х годов. Изобретение LSTM помогло улучшить машинный перевод и языковое моделирование<ref>[https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sequence to Sequence Learning with Neural Networks]</ref>.;* 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<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system Recommender system, Wikipedia]</ref>. На сегодняшний день глубокое обучение применяется для изучения пользовательских предпочтений во многих доменах.;
* Предсказание генномных онтологий в биоинформатике<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Bioinformatics Deep learning in bioinformatics, Wikipedia]</ref>.
== Transfer learning ==
[[Файл:Transfer.jpeg|border|450px|thumb|Transfer learning. Иллюстрация из [https://habr.com/company/binarydistrict/blog/428255/ статьи] на habr.com.]]
'''Transfer learning''' {{- --}} это применение к решению задачи знаний, извлеченных нейронной сетью при решении другой задачи.
Глубокие нейронные сети требуют больших объемов данных для сходимости обучения. Поэтому часто встречается ситуация, когда для решаемой задачи недостаточно данных для того, чтобы хорошо натренировать все слои нейросети. Для решения этой проблемы и используется '''transfer learning'''<ref>[https://habr.com/company/binarydistrict/blog/428255/ Transfer Learning: как быстро обучить нейросеть на своих данных, habr.com]</ref>.
== Фреймворки для глубокого обучения ==
* TensorFlow<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow TensorFlow, Wikipedia]</ref>;* Microsoft Cognitive Toolkit<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Cognitive_Toolkit Microsoft Cognitive Toolkit, Wikipedia]</ref>;* Wolfram Mathematica<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Wolfram_Mathematica Wolfram Mathematica, Wikipedia]</ref>;* Keras<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Keras Keras, Wikipedia]</ref>;* Deeplearning4j<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Deeplearning4j Deeplearning4j, Wikipedia]</ref>;* Caffe<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Caffe_(software) Caffe, Wikipedia]</ref>;* Torch/PyTorch<ref>[https://habr.com/post/334380 PyTorch — ваш новый фреймворк глубокого обучения, habr]</ref>;* MXNet<ref>[https://mxnet.apache.org MXNet, official site]</ref>;* Chainer<ref>[https://chainer.org Chainer, official site]</ref>.
Сопоставление фреймворков, библиотек и отдельных программ для глубокого обучения<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep_learning_software Comparison of deep learning software, Wikipedia]</ref>.
77
правок

Навигация