Ali je nevronska mreža povratnega širjenja podobna ponavljajoči se nevronski mreži?
Nevronska mreža s povratnim širjenjem (BPNN) in ponavljajoča se nevronska mreža (RNN) sta integralni arhitekturi v domeni umetne inteligence in strojnega učenja, od katerih ima vsaka svoje značilnosti in aplikacije. Razumevanje podobnosti in razlik med tema dvema vrstama nevronskih mrež je pomembno za njuno učinkovito izvajanje, zlasti v kontekstu obdelave naravnega jezika (NLP) in drugih nalog analize podatkov časovnih vrst.
Nevronske mreže povratnega širjenja (BPNN)
Širjenje nazaj je algoritem nadzorovanega učenja, ki se uporablja za usposabljanje umetnih nevronskih mrež. Običajno je povezan s povratnimi nevronskimi mrežami, kjer podatki tečejo v eno smer – od vhoda do izhoda. Primarni cilj povratnega širjenja je zmanjšati stopnjo napak s prilagajanjem uteži omrežja z gradientnim spuščanjem.
Arhitektura
Tipični BPNN je sestavljen iz vhodne plasti, ene ali več skritih plasti in izhodne plasti. Vsaka plast je sestavljena iz nevronov (ali vozlišč) in vsak nevron v plasti je povezan z vsakim nevronom v naslednji plasti. Povezave med nevroni imajo povezane uteži, ki se prilagajajo med procesom usposabljanja.
Proces usposabljanja
1. Naprej Pass: Vhodni podatki se prenašajo skozi omrežje, plast za plastjo, dokler ne dosežejo izhodne plasti. Med tem prehodom se za vsak nevron izračuna utežena vsota vnosov, čemur sledi uporaba aktivacijske funkcije (kot je ReLU, sigmoid ali tanh), da se uvede nelinearnost.
2. Izračun napak: Izhod iz omrežja se primerja z dejanskimi ciljnimi vrednostmi, napaka (ali izguba) pa se izračuna z uporabo funkcije izgube (kot je povprečna kvadratna napaka ali navzkrižna entropija).
3. Prehod nazaj: Napaka se posreduje nazaj po omrežju, da se posodobijo uteži. To se izvede z uporabo algoritma za optimizacijo gradientnega spuščanja, ki vključuje izračun gradienta funkcije izgube glede na vsako utež in prilagajanje uteži v smeri, ki zmanjša izgubo.
4. Posodobitev teže: Uteži se posodabljajo iterativno z uporabo izračunanih gradientov. Ta postopek se ponavlja več epoh, dokler omrežje ne konvergira k rešitvi z minimalno napako.
Primer
Razmislite o BPNN, zasnovanem za klasifikacijo slik. Vhodna plast prejme vrednosti slikovnih pik slike, ki se nato obdelajo prek več skritih plasti, da se izločijo funkcije. Izhodna plast ustvari verjetnosti razreda, kar kaže na verjetnost, da slika pripada posameznemu razredu. Omrežje se usposablja z uporabo označenega nabora podatkov, kjer je vsaka slika povezana s pravilno oznako razreda. Algoritem povratnega širjenja prilagodi uteži, da zmanjša klasifikacijsko napako, kar omrežju omogoča dobro posploševanje na nove, nevidene slike.
Ponavljajoče se nevronske mreže (RNN)
Ponavljajoče se nevronske mreže so razred nevronskih mrež, zasnovanih za obdelavo zaporednih podatkov, kjer je vrstni red podatkovnih točk pomemben. Za razliko od omrežij s posredovanjem podatkov imajo RNN povezave, ki tvorijo usmerjene cikle, kar jim omogoča ohranjanje spomina na prejšnje vnose. Zaradi tega so RNN še posebej primerni za naloge, ki vključujejo podatke časovnih vrst, kot so prepoznavanje govora, jezikovno modeliranje in strojno prevajanje.
Arhitektura
RNN je sestavljen iz vhodne plasti, ene ali več ponavljajočih se skritih plasti in izhodne plasti. Ključna značilnost RNN je prisotnost ponavljajočih se povezav znotraj skritih plasti, ki omrežju omogočajo, da obdrži informacije iz prejšnjih časovnih korakov.
Proces usposabljanja
1. Naprej Pass: V vsakem časovnem koraku vhodne podatke obdela omrežje. Skrito stanje v trenutnem časovnem koraku se izračuna na podlagi trenutnega vnosa in skritega stanja iz prejšnjega časovnega koraka. To skrito stanje deluje kot pomnilnik, ki zajema informacije iz prejšnjih vnosov.
2. Izračun napak: Izhod v vsakem časovnem koraku se primerja s ciljnimi vrednostmi in izračuna se napaka. Skupna napaka je vsota napak v vseh časovnih korakih.
3. Prehod nazaj (širjenje nazaj skozi čas – BPTT): Napaka se širi nazaj po omrežju v vseh časovnih korakih. To vključuje izračun gradienta funkcije izgube glede na vsako utež, ob upoštevanju odvisnosti med časovnimi koraki.
4. Posodobitev teže: Uteži se posodabljajo iterativno z uporabo izračunanih gradientov. Ta postopek se ponavlja več epoh, dokler omrežje ne konvergira k rešitvi z minimalno napako.
Primer
Razmislite o RNN, zasnovanem za jezikovno modeliranje. Vhod v omrežje je zaporedje besed, omrežje pa je usposobljeno za predvidevanje naslednje besede v zaporedju. V vsakem časovnem koraku omrežje prejme besedo in posodobi njeno skrito stanje glede na trenutno besedo in prejšnje skrito stanje. Rezultat je porazdelitev verjetnosti v besedišču, ki kaže verjetnost, da bo vsaka beseda naslednja beseda v zaporedju. Omrežje se usposablja z uporabo velikega korpusa besedila, algoritem BPTT pa prilagodi uteži, da zmanjša napako napovedi.
Primerjava in kontrast
Medtem ko tako BPNN kot RNN uporabljata algoritem povratnega širjenja za usposabljanje, se bistveno razlikujeta v svoji arhitekturi in aplikacijah.
Podobnosti
1. Algoritem učenja: Tako BPNN kot RNN uporabljata gradientni spust in širjenje nazaj za prilagajanje uteži in zmanjšanje napake.
2. Nadzorovano učenje: Obe vrsti omrežij se običajno usposabljata z uporabo označenih naborov podatkov, kjer je pravilen izhod znan za vsak vhod.
3. Aktivacijske funkcije: Obe omrežji uporabljata aktivacijske funkcije za uvedbo nelinearnosti, kar jima omogoča učenje kompleksnih vzorcev.
Razlike
1. Pretok podatkov: V BPNN-jih podatki tečejo v eno smer – od vhoda do izhoda – brez ciklov. V nasprotju s tem imajo RNN ponavljajoče se povezave, ki jim omogočajo ohranjanje spomina na prejšnje vnose, zaradi česar so primerni za zaporedne podatke.
2. Spomin: BPNN nimajo mehanizma za shranjevanje informacij iz prejšnjih vnosov. Po drugi strani pa imajo RNN skrito stanje, ki deluje kot spomin in zajema informacije iz prejšnjih časovnih korakov.
3. Aplikacije: BPNN se običajno uporabljajo za naloge, kjer so vhodni podatki neodvisni in identično porazdeljeni (iid), kot sta klasifikacija slik in regresija. RNN se uporabljajo za naloge, ki vključujejo zaporedne podatke, kot so jezikovno modeliranje, prepoznavanje govora in napovedovanje časovnih vrst.
4. Kompleksnost usposabljanja: Usposabljanje RNN je bolj zapleteno kot usposabljanje BPNN zaradi odvisnosti med časovnimi koraki. Algoritem BPTT, ki se uporablja za usposabljanje RNN-jev, vključuje odvijanje omrežja v časovnih korakih, kar lahko povzroči težave, kot so izginjajoči in eksplozivni gradienti.
Čeprav imajo nevronske mreže s povratnim širjenjem in ponavljajoče se nevronske mreže nekatere skupne lastnosti v svojih učnih algoritmih in uporabi aktivacijskih funkcij, se bistveno razlikujejo v svoji arhitekturi in aplikacijah. BPNN so zelo primerni za naloge, ki vključujejo neodvisne podatkovne točke, medtem ko so RNN odlični pri obdelavi zaporednih podatkov s časovnimi odvisnostmi. Razumevanje teh razlik je pomembno za izbiro ustrezne arhitekture nevronske mreže za določeno nalogo.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako določiti število slik, uporabljenih za usposabljanje modela vida AI?
- Ali je treba pri usposabljanju modela vida AI uporabiti drugačen nabor slik za vsako obdobje usposabljanja?
- Kakšno je največje število korakov, ki si jih lahko RNN zapomni, da se izogne problemu izginjajočega gradienta, in največje število korakov, ki si jih lahko zapomni LSTM?
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals