Maschinelles Lernen und neuronale Netze - Seite 63
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5 KI-Unternehmen, die 2023 die Zukunft gestalten | Künstliche Intelligenz
5 KI-Unternehmen, die 2023 die Zukunft gestalten | Künstliche Intelligenz
Lassen Sie sich überraschen, während wir in die Welt der größten Spieler des KI-Spiels eintauchen. Diese Technologiegiganten haben bahnbrechende Fortschritte gemacht, die Sie umhauen werden.
Beginnen wir mit DeepMind, einem führenden KI-Forschungslabor mit Sitz in London, Großbritannien. Seit seiner Gründung im Jahr 2010 und der anschließenden Übernahme durch Alphabet (ehemals Google) im Jahr 2014 hat DeepMind beeindruckende Leistungen im Bereich KI erzielt. Sie entwickelten AlphaGo, das erste Computerprogramm, das einen professionellen menschlichen Go-Spieler besiegte. Sie erweiterten diesen Erfolg mit AlphaZero, das lernte, verschiedene Spiele, darunter Schach und Shogi, ohne menschliche Vorbilder zu spielen. Ihr Fortschritt gipfelte in MuZero, einer weiteren Version von AlphaZero, die Atari-Spiele meisterte, ohne dass ihnen die Regeln beigebracht wurden. Diese Erfolge führten DeepMind zu neuen Höhen der Anerkennung und Bewunderung in der Branche.
Aber die Gründerin Demis Hassabis hörte hier nicht auf. Er stellte sich der Herausforderung, Proteinstrukturen vorherzusagen, einem der anspruchsvollsten Gebiete der Biologie. Das AlphaFold-KI-Modell von DeepMind revolutionierte dieses Gebiet und generierte in nur wenigen Monaten über 200 Millionen Proteinvorhersagen, ein deutlicher Sprung gegenüber den 180.000 Vorhersagen in den letzten 50 Jahren. Angesichts der astronomischen Zahl möglicher Ergebnisse für Proteinstrukturen ist diese Leistung wirklich unglaublich. AlphaFold hat auch die Arzneimittelforschung beschleunigt, insbesondere während der jüngsten globalen Krise.
DeepMind hat außerdem GATO entwickelt, eine allgemeine KI, die eine breite Palette von Aufgaben ausführen kann, von der Teilnahme an Dialogen und dem Spielen von Videospielen bis hin zur Steuerung eines Roboterarms. Ihre Vision geht über die aktuellen KI-Fähigkeiten hinaus und zielt auf Systeme ab, die wie Menschen denken, planen, lernen und kommunizieren können, wenn nicht sogar diese übertreffen.
Kommen wir zu Google: Dieses Unternehmen ist eine beeindruckende Kraft in der KI. Mit seinen enormen Investitionen in Forschungsprojekte und einer umfangreichen Liste von KI-Teams, die über seine Geschäftsbereiche verteilt sind, macht Google auf diesem Gebiet immer wieder bahnbrechende Fortschritte. Google Brain, eines seiner renommierten KI-Teams, hat 2017 das Transformer-Modell entwickelt. Dieses Modell, ein Game-Changer im Deep Learning, war maßgeblich an Chatbots, Bildgeneratoren, autonomem Fahren und sogar den Suchergebnissen von Google beteiligt. Die KI-Anwendungen von Google sind allgegenwärtig, von Google Translate und Google Maps bis hin zur Spam-Erkennung und Videoerstellung.
OpenAI ist ein weiterer wichtiger Akteur in der KI-Landschaft. Mit einer herausragenden Reihe von Gründern, darunter Elon Musk und Peter Thiel, hat OpenAI beeindruckende Sprachmodelle wie GPT-3 veröffentlicht und einen KI-Agenten entwickelt, der die Weltmeister von Dota 2 besiegte. Ihre Projekte wie Universe und der KI-Agent, der Verstecken spielt, demonstrieren aufkommende Verhaltensweisen und geben Einblicke in die Entwicklung von AGI-Systemen, die an menschlichen Werten ausgerichtet sind.
Microsoft, ein Technologieriese mit eigenem KI-Labor, hat KI-Anwendungen in verschiedene Produkte und Dienste integriert. Sie haben erhebliche Fortschritte in Bereichen wie Gesichtserkennung, virtuellen Assistenten und der Konvertierung von Handschrift in Computerschrift gemacht. Die Partnerschaft von Microsoft mit OpenAI und die Investition von 1 Milliarde US-Dollar in das Unternehmen sind ein weiterer Beweis für das Engagement von Microsoft für KI-Innovationen.
Ehrenvolle Erwähnungen gehen an Amazon, Apple, Tesla und Nvidia, die alle bedeutende Beiträge zum KI-Bereich leisten. Die KI-Dienste von Amazon wie Alexa und personalisierte Produktempfehlungen sind zu bekannten Namen geworden. Apples Siri- und Gesichtserkennungsfunktionen, Teslas selbstfahrende Autos und Nvidias GPUs, die die KI-Entwicklung revolutionieren, sind allesamt bemerkenswerte Errungenschaften.
Schließlich verfügt Meta (ehemals Facebook) über einen eigenen KI-Bereich, Meta AI, der von Yann LeCun geleitet wird. Ihre Anwendungen von KI-Power-Produkten wie Facebook und Instagram, mit jüngsten Investitionen in das Metaversum. Meta nutzt KI, um realistische digitale Versionen realer Objekte für das Metaversum zu erstellen. Sie haben außerdem KI-Modelle entwickelt, die Gehirnströme in Worte umwandeln können und so den Weg für die Technologie des Gedankenlesens ebnen.
CICERO ist ein beeindruckender KI-Agent, der vom KI-Labor von Meta entwickelt wurde und sein strategisches Können im Spiel der Diplomatie unter Beweis gestellt hat. Bei diesem klassischen Brettspiel müssen die Spieler verhandeln und Allianzen bilden, während sie gleichzeitig Strategien entwickeln, um ihre Ziele zu erreichen. CICERO beherrscht die Feinheiten des Spiels und übertrifft immer wieder menschliche Spieler.
Die KI-Abteilung von Meta hat auch erhebliche Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erzielt. Sie haben hochmoderne Sprachmodelle entwickelt, die die Chatbots und virtuellen Assistenten auf ihren Plattformen unterstützen. Diese Modelle können menschenähnlichen Text verstehen und generieren und so natürlichere und ansprechendere Interaktionen mit Benutzern ermöglichen.
Darüber hinaus investiert Meta aktiv in die Computer-Vision-Forschung. Ihre KI-Algorithmen sind in der Lage, Bilder und Videos zu erkennen und zu verstehen und ermöglichen so Funktionen wie automatisches Foto-Tagging und Objekterkennung in Augmented-Reality-Anwendungen. Ziel von Meta ist es, das visuelle Erlebnis für Benutzer zu verbessern und ihnen die nahtlose Integration der physischen und digitalen Welt zu ermöglichen.
Zusätzlich zu seinen KI-Fortschritten hat Meta auch stark in Virtual- und Augmented-Reality-Technologien investiert. Ihre Oculus-Abteilung hat Virtual-Reality-Erlebnisse in den Mainstream gebracht und bietet immersive Spiele, soziale Interaktion und sogar Bildungsanwendungen. Meta stellt sich eine Zukunft vor, in der Menschen sich in virtuellen Räumen verbinden und interagieren können, wodurch die Grenzen zwischen der realen und der virtuellen Welt verwischt werden.
Als eines der größten Social-Media-Unternehmen der Welt hat Meta Zugriff auf riesige Mengen an Benutzerdaten. Sie nutzen KI-Techniken, um diese Daten zu analysieren und das Benutzererlebnis zu personalisieren. Von der Empfehlung von Inhalten, die auf individuelle Interessen zugeschnitten sind, bis hin zur Bereitstellung gezielter Werbung nutzt Meta KI, um das Engagement zu optimieren und die Benutzerzufriedenheit zu steigern.
Es ist wichtig anzumerken, dass Meta und andere Technologiegiganten zwar bemerkenswerte Fortschritte in der KI gemacht haben, es jedoch anhaltende Diskussionen und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, algorithmischer Vorurteile und der ethischen Auswirkungen von KI gibt. Diese Probleme unterstreichen die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung und -Regulierung, um sicherzustellen, dass die Technologie so eingesetzt wird, dass sie der Gesellschaft als Ganzes zugute kommt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Meta zusammen mit anderen großen Playern wie DeepMind, Google, OpenAI, Microsoft und Amazon an der Spitze der KI-Fortschritte stand. Durch ihre Forschungslabore und engagierten Teams haben sie Spitzentechnologien wie fortschrittliche Sprachmodelle, Computer-Vision-Systeme und Virtual-Reality-Erlebnisse entwickelt. Während diese Entwicklungen spannende Möglichkeiten mit sich bringen, ist es von entscheidender Bedeutung, die ethischen Herausforderungen zu meistern und sicherzustellen, dass KI zum Wohle der Menschheit genutzt wird. Die Zukunft der KI birgt ein enormes Potenzial und diese Technologiegiganten werden auch in den kommenden Jahren die Landschaft der künstlichen Intelligenz prägen.
So verwenden Sie ChatGPT als leistungsstarkes Tool zum Programmieren
So verwenden Sie ChatGPT als leistungsstarkes Tool zum Programmieren
In diesem Video untersuchen wir die Funktionalität von ChatGPT und wie Programmierer dieses Tool nutzen können. Während ChatGPT vielen ein vertrautes Konzept ist, handelt es sich im Wesentlichen um eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die interaktive Gespräche ermöglicht, die einem Gespräch mit einer anderen Person ähneln. Obwohl es über die Programmierung hinaus vielfältige Anwendungsmöglichkeiten gibt, werden wir uns in diesem Video hauptsächlich auf seinen Programmieraspekt konzentrieren. Insbesondere werden wir untersuchen, wie ChatGPT uns beim Schreiben von Code, der Optimierung von Code, der Erklärung von Codeausschnitten, der Konvertierung zwischen verschiedenen Programmiersprachen, der Generierung von Projektideen und der Unterstützung bei mühsamen Aufgaben wie dem Schreiben von Unit-Tests und dem Kommentieren von Code unterstützen kann.
Es gab einige Debatten darüber, ob sich Programmierer auf Tools wie ChatGPT verlassen sollten, da diese nicht immer genaue Ergebnisse liefern. In diesem Video werden wir jedoch Zeuge des Nutzens von ChatGPT und warum es für uns von entscheidender Bedeutung ist, den Umgang mit solchen Tools zu erlernen, die sich in Zukunft zweifellos weiter verbessern werden. So wie die Fähigkeit, effektiv bei Google zu suchen, zu einer wertvollen Fähigkeit geworden ist, wird auch die Interaktion mit dieser neuen Welle von KI-Tools zu einer wesentlichen Fähigkeit, die die Codeentwicklung und Produktivität steigert.
Lassen Sie uns nun in die praktische Anwendung von ChatGPT eintauchen. Zunächst habe ich eine ChatGPT-Instanz in meinem Browser geöffnet. Wenn Sie es noch nicht verwendet haben, ist der Einstieg ganz einfach. Besuchen Sie einfach ihre Website, erstellen Sie ein Konto und schon kann es losgehen. Ich werde im Beschreibungsabschnitt unten einen Link zu ihrer Seite bereitstellen, über die Sie auf dieses Tool zugreifen können. Während eine kostenlose Version verfügbar ist, gibt es auch eine kostenpflichtige Version, die zusätzliche Vorteile bietet, über die Sie sich auf der Website informieren können. Derzeit verwende ich die kostenpflichtige Version, die mir Zugriff auf mehr Betriebszeit und die neueste Version, ChatGPT-4, gewährt. Allerdings habe ich das Tutorial auch mit ChatGPT-3 getestet und keinen signifikanten Unterschied in der Ausgabe festgestellt.
Bei der Interaktion mit ChatGPT können wir so kommunizieren, als würden wir uns mit einer anderen Person unterhalten. Es sind keine spezifischen Abfragen oder vordefinierten Formate erforderlich. Wenn wir beispielsweise eine einfache Aufgabe wie eine Schleife von 1 bis 10 und das Drucken jeder Zahl ausführen möchten, können wir dies auf natürliche Weise ausdrücken. Ich werde dies demonstrieren, indem ich ChatGPT auffordere, ein Python-Skript zu schreiben, das unsere Anforderungen erfüllt. Lassen Sie es uns ausführen und die Ausgabe beobachten.
Wie wir sehen, dauert es einen Moment, bis ChatGPT die Anfrage verarbeitet, aber schließlich generiert es das gewünschte Python-Skript. Die Ausgabe umfasst die for-Schleife und die print-Anweisung sowie erläuternde Details. Diese Funktion macht ChatGPT zu einem hervorragenden Lernwerkzeug. Es stellt nicht nur den Code bereit, der leicht kopiert werden kann, sondern erklärt auch die Funktionalität für diejenigen, die neu in der Programmierung sind. Es verdeutlicht die Verwendung der Bereichsfunktion und hebt sogar hervor, dass der Stoppwert exklusiv ist und Zahlen von 1 bis 10 anstelle von 1 bis 11 generiert. Diese Fähigkeit, unsere Anforderungen in einfacher Sprache zu kommunizieren und den entsprechenden Code zu erhalten und gleichzeitig seine Funktionsweise zu erklären, ist wertvoll .
Das oben genannte Beispiel ist jedoch recht einfach. ChatGPT kann komplexere Codeanfragen verarbeiten. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, wir möchten ein Skript schreiben, das die Passworteingabe eines Benutzers akzeptiert, das Passwort mit einem Salt hasht und dann das gehashte Passwort ausgibt. Für jemanden, der mit dem Konzept nicht vertraut ist, kann diese Aufgabe Recherche und Mühe erfordern. Mal sehen, ob ChatGPT uns beim Schreiben des Codes helfen kann. Ich werde die Eingabeaufforderung bereitstellen und ausführen, um die Ausgabe zu erhalten.
Bei der Untersuchung des generierten Codes können wir erkennen, dass ChatGPT das Hashlib-Modul der Python-Standardbibliothek enthält. Es stellt das Skript vor und demonstriert, wie das Passwort mithilfe verschiedener Algorithmen gehasht und mithilfe des Moduls os.urandom ein Salt generiert wird. Nach dem Hashing des Passworts wird der Hashwert gedruckt.
Wenn wir uns die Ausgabe der vorherigen Konvertierungsaufforderung ansehen, können wir sehen, dass Chat GPT das JavaScript-Äquivalent des von uns bereitgestellten Python-Codes geschrieben hat. Es enthält sogar Kommentare, die erklären, was die einzelnen Teile des Codes bewirken. Dies kann sehr hilfreich sein, wenn Sie versuchen, zwischen Programmiersprachen zu wechseln, oder wenn Sie verstehen möchten, wie ein Codeabschnitt in einer anderen Sprache implementiert werden kann.
Sehen wir uns nun einen weiteren Anwendungsfall für Chat GPT an: die Generierung von Ideen für den Start von Projekten. Manchmal stecken wir in einer kreativen Sackgasse und wissen nicht, an welchem Projekt wir als nächstes arbeiten sollen. In diesen Situationen können wir Chat GPT um Vorschläge bitten. Nehmen wir an, wir möchten eine Webanwendung zum Thema Reisen erstellen. Wir können Chat GPT bitten, uns einige Ideen für Features oder Funktionalitäten zu geben, die wir in unser Projekt integrieren können.
Hier ist eine Beispielaufforderung: Können Sie einige Ideen für Features oder Funktionalitäten für eine reisebezogene Webanwendung liefern?
Nach dem Ausführen dieser Eingabeaufforderung generiert Chat GPT eine Liste mit Vorschlägen, wie zum Beispiel:
Diese Ideen können als Ausgangspunkt für die Inspiration Ihres Projekts dienen und Ihnen beim weiteren Brainstorming helfen.
Darüber hinaus kann Chat GPT auch bei einigen der alltäglicheren Aufgaben behilflich sein, mit denen Programmierer häufig konfrontiert werden. Beispielsweise sind das Schreiben von Unit-Tests und das Kommentieren von Code unerlässlich, können jedoch zeitaufwändig und repetitiv sein. Wir können Chat GPT bitten, Unit-Tests zu generieren oder Kommentare zu unserem Code hinzuzufügen. Durch die Bereitstellung klarer Anweisungen, wie z. B. die Angabe der Programmiersprache und der Funktion oder des Codesegments, die wir testen oder kommentieren möchten, kann Chat GPT die gewünschte Ausgabe generieren.
Es ist wichtig zu beachten, dass Chat GPT zwar ein leistungsstarkes Tool, aber nicht perfekt ist. Möglicherweise werden nicht immer genaue oder optimale Lösungen bereitgestellt. Daher ist es wichtig, den generierten Code zu überprüfen und zu validieren. Betrachten Sie Chat GPT als hilfreichen Assistenten, der Vorschläge machen und Zeit sparen kann, aber nutzen Sie immer Ihr Urteilsvermögen und Ihr Wissen, um die Qualität und Korrektheit des Codes sicherzustellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Chat GPT ein vielseitiges Tool ist, das Programmierern auf verschiedene Weise helfen kann. Es kann Code generieren, vorhandenen Code optimieren, komplexe Konzepte erklären, Code zwischen verschiedenen Sprachen konvertieren, Projektideen bereitstellen und bei alltäglichen Aufgaben helfen. Während es wichtig ist, es mit Vorsicht und kritischem Denken zu verwenden, kann die Integration von Chat GPT in Ihren Entwicklungsworkflow Ihre Produktivität und Problemlösungsfähigkeiten steigern.
S3 E9 Geoff Hinton, der „Godfather of AI“, verlässt Google, um vor KI-Risiken zu warnen (Moderator: Pieter Abbeel)
S3 E9 Geoff Hinton, der „Godfather of AI“, verlässt Google, um vor KI-Risiken zu warnen (Moderator: Pieter Abbeel)
In einem fesselnden Interview spricht Pieter Abbeel mit Geoff Hinton, einer renommierten Persönlichkeit auf dem Gebiet der KI, die oft als „Godfather der künstlichen Intelligenz“ bezeichnet wird. Hintons bemerkenswerte Beiträge haben ihm Anerkennung durch den Turing-Preis eingebracht, der als KI-Äquivalent zum Nobelpreis gilt. Kürzlich unternahm Hinton einen bedeutenden Schritt, indem er von seiner Position bei Google zurücktrat, um seine Bedenken hinsichtlich der mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken frei zum Ausdruck zu bringen. Jetzt bereut er sein Lebenswerk, getrieben von der Überzeugung, dass Backpropagation, durchgeführt auf digitalen Computern, die Lernfähigkeit des Gehirns übertreffen könnte.
Hinton geht auf die einzigartigen Vorteile digitaler Systeme ein und hebt deren Fähigkeit hervor, Parallelität zu nutzen und möglicherweise die Lernkapazitäten des menschlichen Gehirns zu übertreffen. Allerdings erkennt er die Entstehung neuer Herausforderungen an, die unsere Aufmerksamkeit erfordern – die potenziellen Gefahren, die mit diesem „etwas Besseren“ einhergehen. Eine solche Sorge ist das „Bad-Actor-Szenario“, bei dem Robotersoldaten möglicherweise keine ethischen Grundsätze haben und verheerende Folgen haben könnten. Darüber hinaus weist Hinton auf das „Ausrichtungsproblem“ hin, bei dem digitale Intelligenzen unbeabsichtigte Unterziele entwickeln können, die sich für den Menschen als schädlich erweisen, beispielsweise den Drang, Kontrolle zu erlangen. Während KI das Potenzial hat, die menschliche Intelligenz zu übertreffen, betont Hinton die Notwendigkeit von Vorsicht und sorgfältigem Management dieser Risiken.
Abbeel untersucht den Unterschied zwischen Modellen zur Vorhersage des nächsten Wortes und KI-Modellen mit Zielen und stellt fest, dass letztere in geschlossenen Umgebungen funktionieren. Allerdings werden KI-Modelle mit Zielen durch menschliches Verstärkungslernen geformt, was sie von Modellen zur Vorhersage des nächsten Wortes unterscheidet. Abbeel betont, dass große Sprachmodelle, die multimodale Aufgaben wie das Öffnen von Türen oder das Anordnen von Objekten in Schubladen ausführen können, viel mehr als nur Vorhersagefähigkeiten erfordern. Auch wenn manche diese Modelle als „Autovervollständigung“ bezeichnen, reicht die Vorhersage des nächsten Wortes allein nicht aus, um das vollständige Verständnis menschlicher Denkprozesse zu erfassen. Hinton geht noch einen Schritt weiter und behauptet, dass solche Modelle innerhalb der nächsten fünf Jahre sogar die menschliche Intelligenz übertreffen könnten. Um diesen Punkt zu veranschaulichen, greift er auf den Erfolg von AlphaZero im Schach zurück und schlägt vor, dass eine KI möglicherweise die Rolle eines CEO übernehmen könnte, wenn sie über ein besseres Verständnis eines Unternehmens und der Welt verfügt und so eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.
Die Diskussion umfasst verschiedene Risiken, die mit KI verbunden sind. Hinton betont die Herausforderung, die Zukunft mithilfe von Modellen genau vorherzusagen, da Menschen dazu neigen, sich auf lineare oder quadratische Extrapolationen zu verlassen, während das tatsächliche Modell möglicherweise einer exponentiellen Flugbahn folgt. Er geht auch auf das Problem der Voreingenommenheit in der KI ein und bringt seine Überzeugung zum Ausdruck, dass es vergleichsweise einfacher ist, Voreingenommenheit in der KI anzugehen als beim Menschen, da wir die Möglichkeit haben, KI einzufrieren und Experimente durchzuführen. Hinton nennt den Verlust von Arbeitsplätzen ein mit KI verbundenes Risiko, sieht darin jedoch keinen Grund, die KI-Entwicklung zu stoppen. Stattdessen hebt er die enormen Vorteile der KI hervor und betont, wie sie durch Anwendungen wie autonomes Fahren Leben retten kann.
Das Interview untersucht die positiven Auswirkungen von KI im medizinischen Bereich, beispielsweise die Verbesserung der Fähigkeiten von Hausärzten und die Bereitstellung detaillierter Informationen aus medizinischen Scans. Hinton erwähnt den Einsatz von KI-Systemen bei der Diagnose von Erkrankungen wie diabetischer Retinopathie und erzielt Ergebnisse, die mit denen von Radiologen bei der Scan-Interpretation vergleichbar sind. Er behauptet, dass KI das Potenzial hat, zahlreiche andere Bereiche zu revolutionieren, beispielsweise die Entwicklung besserer Nanomaterialien und die Vorhersage von Proteinstrukturen, was letztendlich zu einer höheren Effizienz bei verschiedenen Aufgaben führt. Allerdings weist er darauf hin, dass jede positive Nutzung von KI durch Bemühungen zur Abmilderung negativer Auswirkungen ausgeglichen werden muss. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, gleiche Ressourcen für die Entwicklung und Bewältigung der negativen Folgen der KI bereitzustellen.
Das Gespräch verlagert sich auf die Notwendigkeit von Vorschriften im KI-Bereich. Verschiedene mit KI verbundene Bedrohungen, darunter Voreingenommenheit, Diskriminierung und existenzielle Risiken, werden diskutiert. Der Fokus richtet sich auf die Bedrohung der Wahrheitserosion durch KI-generierte gefälschte Audio- und Videoinhalte. Als notwendige Maßnahmen gelten die Kennzeichnung des generierten Materials und die Verhängung strenger rechtlicher Strafen für die Weitergabe als echt. Die Durchsetzung solcher Vorschriften stellt jedoch erhebliche Herausforderungen dar, da die Entwicklung eines KI-Systems, das Fälschungen erkennen kann, den Generator versehentlich darauf trainieren würde, noch überzeugendere Fälschungen zu erstellen. Das Interview untersucht auch die Idee, kryptografische Lösungen zu verwenden, um Autorensignaturen an das Material anzuhängen und so die Verantwortlichkeit sicherzustellen.
Hinton äußert wichtige Bedenken hinsichtlich der möglichen Übernahme der KI und betont, wie wichtig es ist, die Kontrolle darüber zu behalten. Während er zuvor glaubte, dass die Übernahme der Welt durch KI in weiter Ferne liege, hat seine Zuversicht nachgelassen und er geht davon aus, dass dies innerhalb der nächsten 5 bis 20 Jahre geschehen könnte. Hinton betont die Notwendigkeit, dass der Mensch die Kontrolle über die digitale Intelligenz behält. Sobald die KI die menschliche Intelligenz übertrifft, könnte sie ihre eigenen Ziele entwickeln und möglicherweise die Welt dominieren, ähnlich wie es passieren könnte, wenn Frösche den Menschen erfunden hätten. Um dieses Szenario zu verhindern, argumentiert Hinton, dass alle Anstrengungen unternommen werden sollten, um sicherzustellen, dass die KI niemals das Ziel der Selbstreplikation erreicht, da die Evolution dann die entschlossenste selbstreplizierende Entität bevorzugen würde.
Die Diskussion befasst sich mit dem Konzept der KI-Evolution durch den Wettbewerb zwischen digitalen Intelligenzen, der möglicherweise zu einer neuen Phase der Evolution führt. Hinton betont, wie wichtig es ist, dass KI als reines Beratungsinstrument fungiert, ohne die Möglichkeit, eigene Ziele zu setzen. Er betont, dass eine „Luftlücke“ zwischen Menschen und KI nicht ausreicht, um Manipulationen zu verhindern, da intelligente Maschinen immer noch Einfluss ausüben und Einzelpersonen manipulieren könnten, um ihren eigenen Interessen zu dienen. Daher muss sorgfältig auf den inhärenten Zweck und die Ziele der KI geachtet werden, um sicherzustellen, dass sie kein Risiko für die Menschheit darstellt.
Abbeel und Hinton untersuchen die Möglichkeit, dass KI selbstbestimmt wird, wobei ein KI-Berater von der Entscheidungsfindung für Menschen zur Entscheidungsfindung für sich selbst übergehen könnte. Dieses Szenario könnte dazu führen, dass Maschinen in entfernte Sonnensysteme vordringen und Menschen zurücklassen. Sie diskutieren auch das Potenzial der KI, die menschliche Intelligenz zu übertreffen, und Elon Musks Wunsch, Menschen zu behalten, um das Leben interessanter zu gestalten. Hinton erörtert außerdem das Potenzial für eine verbesserte Kommunikationsbandbreite zwischen Menschen, beispielsweise durch Videoanzeigen in Autos, und wie die digitale Evolution die biologische Evolution übertreffen könnte.
Hinton befasst sich mit dem Konzept der Unsterblichkeit bei digitalen Intelligenzen im Vergleich zu biologischer Intelligenz. Er erklärt, dass digitale Geräte Unsterblichkeit erlangen können, indem sie Software von Hardware trennen und Gewichte speichern. Hinton denkt auch über den Sinn des Lebens nach und zieht Parallelen zur Neigung der Evolution, sich selbst zu reproduzieren. Er erkennt jedoch an, dass Menschen einen starken Drang haben, anderen innerhalb ihres Stammes zu helfen, und weitet altruistisches Verhalten auf akademische Gruppen oder Abteilungen aus.
Das Gespräch geht auf die Gegenposition ein, dem Fortschritt und der Entwicklung neuer Technologien Vorrang einzuräumen, gegenüber der Akzeptanz von Stagnation. Während einige argumentieren, dass Fortschritt für den gesellschaftlichen Fortschritt von entscheidender Bedeutung ist, ist Hinton anderer Meinung und behauptet, dass eine unveränderliche Gesellschaft akzeptabel sein könnte, solange der Einzelne Glück und Erfüllung erfährt. Er schlägt vor, dass KI-Forscher sich auf das Experimentieren mit fortschrittlichen Chatbots konzentrieren sollten, um ein besseres Verständnis ihrer Innenabläufe zu erlangen und Kontrollmethoden im weiteren Verlauf der Entwicklung zu erforschen.
Hinton verdeutlicht seine Rolle bei Fragen der KI-Ausrichtung und erklärt, dass er sich selbst nicht als Experte betrachtet, sondern seinen Ruf nutzen möchte, um das Bewusstsein für die Risiken der Superintelligenz zu schärfen. Er drückt den Wunsch aus, seinen Fokus darauf zu verlagern, die schöne Zeit mit seiner Familie zu genießen und Filme auf Netflix anzusehen, da er glaubt, dass er für technische Arbeiten zu alt wird. Dennoch räumt Hinton ein, dass er möglicherweise weiterhin Forschungen zum Forward-Four-Dog-River und zu Variationen der stochastischen Backpropagation durchführen wird. Er bedankt sich für die überwältigende Resonanz auf seine Ankündigung und weist auf die Möglichkeit hin, andere zu ermutigen, in Zukunft an KI-Risiken zu arbeiten, obwohl er noch keinen konkreten Plan formuliert hat.
In seinen abschließenden Bemerkungen betont Hinton, dass er zwar die Bedeutung der Lösung des Ausrichtungsproblems anerkennt, sein Hauptaugenmerk jedoch auf der Implementierung faszinierender Algorithmen und der Erlangung eines tieferen Verständnisses des menschlichen Gehirns liegt. Er argumentiert, dass das Verständnis der Gehirnfunktionen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung von Meinungsverschiedenheiten und gesellschaftlichen Problemen spielen und letztendlich zur Verbesserung der Gesellschaft als Ganzes beitragen kann. Hinton glaubt, dass die Förderung der Bildung und die Förderung eines besseren Verständnisses zwischen Einzelpersonen zu bedeutenden gesellschaftlichen Fortschritten führen können.
Das Interview endet mit einem reichhaltigen Austausch von Perspektiven und Erkenntnissen zu den Risiken, Herausforderungen und Potenzialen künstlicher Intelligenz. Geoff Hinton, der „Godfather of AI“, hinterlässt einen bleibenden Eindruck mit seinen zum Nachdenken anregenden Ideen und fordert eine verantwortungsvolle Entwicklung und eine sorgfältige Berücksichtigung der Auswirkungen der KI auf die Menschheit.
Am Ende des Gesprächs wird deutlich, dass der Bereich der KI sowohl vielversprechend als auch voller Herausforderungen ist. Obwohl sie ein enormes Potenzial für die Revolutionierung verschiedener Sektoren birgt, besteht ein dringender Bedarf an ethischen Überlegungen, regulatorischen Rahmenbedingungen und fortlaufender Forschung, um die Risiken anzugehen und die verantwortungsvolle Weiterentwicklung der KI zum Wohle der Gesellschaft sicherzustellen.
Das Interview zwischen Pieter Abbeel und Geoff Hinton wirft Licht auf die komplexe und sich entwickelnde Landschaft der künstlichen Intelligenz. Ihr Dialog dient als Katalysator für weitere Diskussionen, Forschungen und Maßnahmen, die darauf abzielen, das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig ihre Risiken zu mindern, um letztendlich die Menschheit in eine Zukunft zu führen, in der Technologie und menschliche Werte harmonisch koexistieren.
So wählen Sie ein tiefes Netzwerk aus
So wählen Sie ein tiefes Netzwerk aus
Ich bin Scott Wisdom und möchte heute ein wenig darüber sprechen, wie Sie das richtige Deep Network für Ihre Daten auswählen und was Deep Networks lernen. Beginnen wir mit einem Überblick über das, was ich behandeln werde. Zunächst werde ich diskutieren, wie Sie aus einem statistischen Modell ein Feed-Forward-ReLU-Netzwerk erhalten können, das eine grundsätzliche Motivation für die Verwendung von ReLUs liefert und erklärt, warum sie in der Praxis gut funktionieren. Anschließend erzähle ich, wie ich diese Idee genutzt habe, um einen neuen Typ eines wiederkehrenden neuronalen Netzwerks für die Trennung von Audioquellen zu entwickeln. Abschließend werde ich näher darauf eingehen, was tiefe Netzwerke lernen, indem ich das Konzept des tiefen Traums für Faltungs-Neuronale Netze untersuche, mit dem wir die Arten von Funktionen visualisieren können, die CNNs lernen.
Beginnen wir mit dem Thema der Auswahl eines tiefen Netzwerks für Ihre Daten. Die Auswahl der richtigen Ebenen zur Kombination für eine bestimmte Aufgabe ist trotz der verschiedenen vorgeschlagenen Methoden und Best Practices nicht immer einfach. Während klar ist, dass wiederkehrende neuronale Netze für sequentielle Daten wie Sprache, Video oder Audio geeignet sind, sind andere Architekturoptionen weniger offensichtlich. Beispielsweise stellt die Bestimmung der besten Aktivierungsfunktion, Gewichtsinitialisierung und Regularisierungstechniken eine Herausforderung dar. Darüber hinaus sind die Anzahl der Schichten und verborgenen Einheiten Hyperparameter, die sorgfältig geprüft werden müssen.
Traditionell wurden diese Entscheidungen durch empirische Untersuchungen, Hyperparametersuchen und Intuition getroffen. Es gibt jedoch noch einen anderen, prinzipielleren Ansatz, den ich heute vorstellen möchte: die Entfaltung. Indem wir in die Zeit vor der Verbreitung von Deep Learning zurückkehren, können wir die statistischen Annahmen überdenken, die unseren Datenmodellen zugrunde liegen. Dadurch können wir aus einem statistischen Modell, das gut zu unseren Daten passt, ein benutzerdefiniertes tiefes Netzwerk erstellen und so einen prinzipielleren Ansatz für architektonische Entscheidungen bieten.
Um diese Idee zu veranschaulichen, betrachten wir ein einfaches Beispiel, in dem wir ein ReLU-Netzwerk aus einem spärlichen Codierungsmodell ableiten können. Stellen Sie sich vor, wir haben den Datenvektor Um H aus X abzuleiten, minimieren wir die negative Log-Likelihood unseres Modells, das aus einem quadrierten Fehlerterm und einem spärlichen Regularisierungsterm besteht. Dieses Problem entspricht dem bekannten Lasso-Problem, einem konvexen Optimierungsproblem, das durch Gradientenabstieg erster Ordnung gelöst werden kann.
Der Standard-Gradientenabstieg kann jedoch langsam sein. Um dieses Problem zu lösen, können wir den Algorithmus mithilfe der proximalen Form umformulieren, was zu einem beschleunigten Gradientenabstiegsalgorithmus namens Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm (ISTA) führt. Wenn wir den Rechengraphen von ISTA schreiben, ähnelt er bemerkenswerterweise einem Feed-Forward-ReLU-Netzwerk. Diese Beobachtung führte zur Entwicklung des erlernten ISTA (LISTA), bei dem der ISTA-Algorithmus als Rechendiagramm geschrieben ist, was es uns ermöglicht, Backpropagation anzuwenden und die Parameter des statistischen Modells oder des Netzwerks direkt zu optimieren.
Darüber hinaus können wir durch die Entwirrung der Gewichte über die Schichten hinweg die Anzahl der trainierbaren Parameter erhöhen, was zu besseren Lösungen führen kann. Dieses entfaltete Netzwerk kann als tiefes und wiederkehrendes Netzwerk betrachtet werden, da wir im Laufe der Zeit über mehrere Schichten und Verbindungen verfügen. Obwohl der wiederkehrende Aspekt nicht konventionell ist, zeigt er eine Wiederholung durch Iterationen, die die Ergebnisse jedes Zeitschritts mit dem nächsten verbinden. Dieser Ansatz bietet eine Alternative zu herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzen.
Lassen Sie uns nun untersuchen, wie dieses entfaltete Netzwerk auf die Trennung von Audioquellen angewendet werden kann. Mit einem nicht-negativen Matrixfaktorisierungsmodell (NMF) können wir Sprachsignale von Rauschen in einem Spektrogramm eines verrauschten Audiosignals trennen. Indem wir ein Wörterbuch in Sprach- und Rauschkomponenten unterteilen und spärliche Koeffizienten verwenden, können wir eine Verbesserungsmaske erstellen, um das gewünschte Signal zu verbessern. Indem wir den Netzwerkstapel für jeden Zeitschritt replizieren und ihn über die Zeit hinweg verbinden, schaffen wir eine Tiefe.
wiederkehrendes Netzwerk zur Trennung von Audioquellen. Dieses entfaltete Netzwerk, das auf den Prinzipien von LISTA basiert, ermöglicht es uns, Sprachsignale effektiv von verrauschtem Audio zu trennen und zu verstärken.
Konzentrieren wir uns nun auf das, was tiefe Netzwerke tatsächlich lernen. Deep-Learning-Modelle, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), haben bei verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben bemerkenswerte Erfolge gezeigt. Aber was genau lernen sie? Um Einblicke in diese Frage zu gewinnen, haben Forscher das Konzept des „tiefen Traums“ eingeführt.
Deep Dream ist eine Visualisierungstechnik, die es uns ermöglicht, die von CNNs gelernten Funktionen zu verstehen. Dabei wird ein Optimierungsprozess auf ein Eingabebild angewendet, der die Aktivierung eines bestimmten Neurons in einer CNN-Schicht maximiert. Indem wir das Eingabebild iterativ modifizieren, um die Aktivierung des ausgewählten Neurons zu verstärken, können wir traumhafte Bilder erzeugen, die die Muster und Merkmale hervorheben, die starke Reaktionen im Netzwerk auslösen.
Durch tiefes Träumen können wir beobachten, dass tiefe Netzwerke dazu neigen, hierarchische Darstellungen zu lernen. In den früheren Schichten lernen CNNs häufig Funktionen auf niedriger Ebene wie Kanten, Texturen und einfache Muster. Je tiefer wir in das Netzwerk vordringen, desto komplexer und abstrakter werden die erlernten Merkmale und repräsentieren übergeordnete Konzepte wie Objekte, Formen und sogar ganze Szenen.
Deep Dream bietet nicht nur Visualisierungen dessen, was das Netzwerk lernt, sondern dient auch als Werkzeug zum Verständnis der internen Darstellungen und Entscheidungsprozesse tiefer Netzwerke. Durch die Untersuchung der traumähnlichen Bilder, die durch tiefe Träume erzeugt werden, können Forscher Einblicke in die Stärken, Vorurteile und Grenzen von CNN-Modellen gewinnen, was zu weiteren Verbesserungen und Optimierungen führt.
Die Auswahl des richtigen tiefen Netzwerks für Ihre Daten erfordert eine sorgfältige Abwägung der Architekturentscheidungen, und das Konzept der Entfaltung bietet einen prinzipiellen Ansatz, der auf statistischen Modellen basiert. Darüber hinaus bietet Deep Dream eine Möglichkeit, die von Deep Networks, insbesondere CNNs, erlernten Funktionen zu visualisieren und zu verstehen. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, das Gebiet des Deep Learning voranzutreiben und die Leistung tiefer neuronaler Netze in verschiedenen Anwendungen zu verbessern.
Zero-Shot-Lernen
Zero-Shot-Lernen
Hallo zusammen, mein Name ist Rowan und heute werde ich einen Vortrag zum Thema Zero-Shot-Lernen halten. Ich habe dieses Thema gewählt, weil es als eine der Optionen aufgeführt war, und mir wurde klar, dass ich darüber einen Vortrag halten könnte, da ich ein Forschungsprojekt durchgeführt habe, das vage mit Zero-Shot-Lernen zu tun hatte. Obwohl es möglicherweise eher mit Computer Vision zu tun hat, glaube ich, dass es für diejenigen, die sich für Anwendungen des maschinellen Lernens interessieren, von allgemeinem Interesse sein könnte.
Bevor ich mich mit den technischen Details befasse, dachte ich, es wäre hilfreich, einen allgemeinen Überblick darüber zu geben, worum es beim Zero-Shot-Lernen geht. Wenn also jemand meine Erklärungen verwirrend findet oder Fragen hat, kann er mich gerne unterbrechen. Ich glaube, dass Klarstellungen und Fragen nicht nur Ihnen, sondern auch anderen, die möglicherweise ähnliche Zweifel haben, von Nutzen sein werden. Okay, nachdem das gesagt ist, fangen wir an.
Lassen Sie uns zunächst kurz diskutieren, was Zero-Shot-Lernen nicht ist. Ein Beispiel für die Bildklassifizierung ist, wenn wir ein Bild erhalten und ihm eine Bezeichnung zuweisen müssen. In diesem Fall kann es zu erheblichen Unterschieden zwischen den Bildern des Trainingssatzes und des Testsatzes kommen. Dabei handelt es sich jedoch nicht um Null-Schuss-Lernen, da wir bereits Bilder von Hunden gesehen haben und versuchen, ein neues Bild als Hund zu klassifizieren. Beim Zero-Shot-Learning wird hingegen davon ausgegangen, dass keine beschrifteten Beispiele der Zielaufgabe angegeben werden.
Um dies zu veranschaulichen, betrachten wir ein Beispiel. Stellen Sie sich vor, wir haben einen Lernenden, der viel Text gelesen hat, beispielsweise Wikipedia-Artikel, und nun möchten wir, dass er Probleme bei der Objekterkennung löst, ohne jemals ein Bild des Objekts gesehen zu haben. Wir haben zum Beispiel einen Artikel über Samojeden auf Wikipedia gelesen und müssen nun vorhersagen, dass es sich bei einem Bild um einen Samojeden ohne visuelle Informationen handelt. Dies ist ein Beispiel für Zero-Shot-Lernen.
In der Praxis ist es bei Computer-Vision-Aufgaben aufgrund der Komplexität der Verarbeitung natürlicher Sprache schwierig, den vollständigen Wikipedia-Text direkt zu verwenden. Daher verwenden Forscher häufig Attribute. Beispielsweise enthält der Datensatz „Tiere mit Attributen“ Attribute wie „braun“, „gestreift“ und „frisst Fisch“ für verschiedene Tierklassen. Diese Attribute stellen eine Darstellung des Bildes in einem nicht-visuellen Raum bereit und wir können sie verwenden, um die Klasse eines Objekts, beispielsweise eines Eisbären, vorherzusagen, selbst wenn wir noch nie ein Bild davon gesehen haben.
Schauen wir uns nun genauer an, wie das funktioniert. In vielen Fällen verwenden Menschen attributbasierte Modelle in der Computer Vision. Dabei werden die Attribute aus dem Textraum (X) einer Feature-Darstellung oder einem Attributraum zugeordnet. Anschließend kodieren wir die Bilder in einem ähnlichen Raum und gleichen sie mit den Attributen ab, um Vorhersagen zu treffen. Im Falle eines neuen Hundebildes kodieren wir es und erzeugen Attribute, anhand derer wir die Rasse, beispielsweise einen Husky, vorhersagen können.
Um dieses Konzept zu veranschaulichen, finden Sie hier ein Diagramm. Es stellt den Prozess der Zuordnung von Attributen zu Bildmerkmalen und deren Verwendung für Vorhersagen dar. Bitte zögern Sie nicht, Fragen zu stellen, wenn etwas unklar ist.
Kommen wir nun zu einem spezifischen Modell namens direkter Attributvorhersage. Dieses Modell ist einfach, aber überraschend effektiv. Dabei geht es darum, ein Modell zu erstellen, das Attribute aus Bildern direkt vorhersagt. Wenn wir davon ausgehen, dass die Attribute binär sind (0 oder 1), können wir einen Sigmoidverlust verwenden, um das Modell zu trainieren. Wir weisen jedem Attribut Wahrscheinlichkeiten zu, die auf den Eigenschaften des Bildes basieren. Zur Testzeit verwenden wir diese Attributklassifizierer, um die Bezeichnungen vorherzusagen, indem wir die Wahrscheinlichkeiten relevanter Attribute multiplizieren und den Prior berücksichtigen.
Obwohl dieses Modell gut funktioniert, weist es einige Einschränkungen auf. Dabei wird die Unabhängigkeit zwischen den Attributen vorausgesetzt, was zu Verzerrungen führen kann, wenn bestimmte Attribute stark korrelieren. Darüber hinaus unterscheiden sich die Trainings- und Testziele, was sich auf die Leistung des Modells auswirken kann.
Lassen Sie uns nun ein Projekt besprechen, an dem ich gearbeitet habe.
In meinem Forschungsprojekt wollte ich die Leistung von Zero-Shot-Lernmodellen verbessern, indem ich einige der Einschränkungen des direkten Attributvorhersagemodells ansprach. Konkret habe ich mich darauf konzentriert, das Problem der Attributunabhängigkeit und die Diskrepanz zwischen Trainings- und Testzielen anzugehen.
Um das Problem der Attributunabhängigkeit anzugehen, habe ich die Verwendung strukturierter Attributvorhersagemodelle untersucht. Anstatt die Unabhängigkeit zwischen Attributen anzunehmen, erfassen diese Modelle die Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen ihnen. Durch die Modellierung von Attributabhängigkeiten können wir genauere Vorhersagen erzielen und potenzielle Verzerrungen reduzieren, die durch die Annahme von Unabhängigkeit entstehen.
Ein beliebter Ansatz zur Vorhersage strukturierter Attribute ist die Verwendung grafischer Modelle wie bedingte Zufallsfelder (CRFs) oder strukturierte Support-Vektor-Maschinen (SSVMs). Diese Modelle berücksichtigen Abhängigkeiten durch grafische Strukturen und können Attributbeziehungen effektiv erfassen. In meinem Projekt habe ich mit verschiedenen grafischen Modellen experimentiert und ihre Leistung anhand verschiedener Zero-Shot-Lerndatensätze bewertet.
Um die Diskrepanz zwischen Trainings- und Testzielen zu beseitigen, habe ich Transferlerntechniken eingesetzt. Transferlernen ermöglicht es uns, das aus einer verwandten Aufgabe (z. B. Vortraining an einem großen beschrifteten Datensatz) gelernte Wissen zu nutzen und es auf die Zero-Shot-Lernaufgabe anzuwenden. Durch die Initialisierung des Modells mit vorab trainierten Gewichten können wir von den erlernten Darstellungen profitieren und die Leistung des Modells bei unsichtbaren Klassen während des Zero-Shot-Lernens verbessern.
In meinem Projekt habe ich vorab trainierte tiefe neuronale Netzwerkmodelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) oder vorab trainierte Sprachmodelle wie BERT verwendet, um Bild- und Attributmerkmale zu extrahieren. Diese Merkmale wurden dann als Eingabe für die Vorhersagemodelle für strukturierte Attribute verwendet, was eine bessere Verallgemeinerung auf unbekannte Klassen ermöglichte.
Darüber hinaus habe ich die Verwendung generativer Modelle, wie z. B. generativer gegnerischer Netzwerke (GANs), für Zero-Shot-Lernen untersucht. Generative Modelle können basierend auf den erlernten Darstellungen synthetische Beispiele für unsichtbare Klassen generieren. Durch die Kombination der generativen und diskriminativen Modelle können wir die Lücke zwischen sichtbaren und unsichtbaren Klassen schließen und die Zero-Shot-Lernleistung verbessern.
Im Laufe meines Projekts habe ich umfangreiche Experimente und Auswertungen durchgeführt, um die Wirksamkeit verschiedener Modelle und Techniken für Zero-Shot-Lernen zu bewerten. Ich habe ihre Leistung mit Basismodellen und bestehenden, hochmodernen Ansätzen verglichen, um ihre Stärken und Schwächen zu ermitteln.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Zero-Shot-Learning ein spannendes und herausforderndes Forschungsgebiet ist, das darauf abzielt, Maschinen in die Lage zu versetzen, neue Konzepte ohne gekennzeichnete Beispiele zu lernen und zu erkennen. Mein Projekt konzentrierte sich darauf, einige der Einschränkungen bestehender Modelle, wie z. B. Attributunabhängigkeit und Diskrepanz zwischen Trainingstestzielen, durch strukturierte Attributvorhersagemodelle und Transferlerntechniken anzugehen. Die Ergebnisse meiner Experimente lieferten wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Leistung von Zero-Shot-Lernmodellen und zur Weiterentwicklung des Fachgebiets.
Generalisierungs- und Optimierungsmethoden
Generalisierungs- und Optimierungsmethoden
Guten Tag allerseits! Lassen Sie uns heute tiefer in das Thema Generalisierung und seine Bedeutung beim maschinellen Lernen eintauchen. Die Grundlage dieser Präsentation bilden zwei wegweisende Arbeiten. Der erste von Ben-David et al. trägt den Titel „Der Grenzwert reduktiver Gradientenmethoden“. Es bereitet die Bühne und gibt uns einen Vorgeschmack auf das, was vor uns liegt. Der zweite Artikel untersucht den Bereich des Massentrainings für Deep Learning und seine Auswirkungen auf die Generalisierung. Beginnen wir nun damit, zu verstehen, was Verallgemeinerung bedeutet, und untersuchen wir dann, wie wir sie verbessern können. Aber bevor wir fortfahren, hier eine Spoiler-Warnung: Wir werden auch auf die Bedeutung der Schrittgrößen beim stochastischen Gradientenabstieg (SGD) und deren Optimierung eingehen.
Was genau ist Verallgemeinerung? Einfach ausgedrückt bezieht es sich auf die Fähigkeit eines Algorithmus, mit bisher nicht sichtbaren Daten gute Ergebnisse zu erzielen. Die bloße Reduzierung von Testfehlern reicht nicht aus; Wir brauchen den Algorithmus, um sinnvolle Muster zu lernen, anstatt nur die Trainingsdaten zu speichern. Wenn wir beispielsweise einem selbstfahrenden Auto bestimmte Szenarien beibringen, erwarten wir, dass es unvorhergesehene Situationen bewältigen kann, etwa wenn ein betrunkener Fahrer ihm in den Weg gerät. Die Generalisierung ist in den meisten Anwendungen des maschinellen Lernens eine Grundvoraussetzung.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Verallgemeinerung eine gewisse Ähnlichkeit zwischen der Verteilung von Trainings- und Testdaten voraussetzt. Wenn wir von unsichtbaren Szenarien sprechen, meinen wir Situationen, die sich geringfügig von denen unterscheiden, denen wir während des Trainings begegnet sind, aber nicht völlig fremdartig sind. Um es ins rechte Licht zu rücken, betrachten wir eine Raumanalogie. Stellen Sie sich vor, wir hätten die meisten Teile des Raumes erkundet, bis auf ein paar Stellen zwischen den Stühlen. Wenn wir Vorhersagen treffen oder Schlussfolgerungen über diese Stellen ziehen wollen, ist es entscheidend, dass unser Algorithmus aus dem, was er gelernt hat, verallgemeinern kann. Es ist unpraktisch, auf jeder möglichen Instanz zu trainieren, aber wir möchten, dass unser Algorithmus sinnvolle Schlussfolgerungen zieht. Nehmen wir das Beispiel einer neuen Hunderasse: Wir erwarten, dass der Algorithmus sie als Hund erkennt, auch wenn sie sich möglicherweise geringfügig von den Hunderassen unterscheidet, denen er zuvor begegnet ist.
Kommen wir nun dazu, wie sich die Wahl des Algorithmus auf die Generalisierung auswirken kann. Der erste Artikel, den wir erwähnt haben, untersucht die Unterschiede zwischen nicht adaptiven Algorithmen wie SGD mit Momentum und adaptiven Algorithmen wie RMSprop und Adam. Jeder Algorithmus hat seine eigenen Stärken und Schwächen. Die Forscher fanden heraus, dass die Wahl des Algorithmus die Menge der zu findenden Minima beeinflusst, wenn die Anzahl der Parameter im Vergleich zu den verfügbaren Daten groß ist. Es wurde beobachtet, dass adaptive Methoden tendenziell eine schlechtere Generalisierung aufweisen. Selbst wenn Adam einen besseren Trainingsfehler als SGD erreicht, bleibt sein Testfehler etwas höher. Im Wesentlichen weist SGD im Vergleich zu adaptiven Methoden bessere Generalisierungsfähigkeiten auf. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Beobachtungen auf empirischen Ergebnissen basieren und möglicherweise nicht in allen Fällen zutreffen. Daher wird empfohlen, das Dokument durchzulesen und seine Auswirkungen auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zu prüfen.
Lassen Sie uns nun den Einfluss von Batchgrößen auf die Generalisierung besprechen. Der zweite von uns erwähnte Artikel konzentriert sich auf diesen Aspekt. Es vergleicht kleine Chargen (z. B. 200–500 Beispiele) mit großen Chargen (z. B. 10 % des Datensatzes) und deren Auswirkung auf die Generalisierung. Überraschenderweise ergab die Studie, dass die Verwendung kleinerer Mini-Batches im Allgemeinen zu einer besseren Generalisierung im Vergleich zu großen Batches führt, obwohl die Trainingsgenauigkeiten vergleichbar sind. Dieses Ergebnis wird durch Experimente gestützt, die mit dem CIFAR-Datensatz durchgeführt wurden und bei denen kleinere Chargen in Bezug auf die Testgenauigkeit durchweg größere Chargen übertrafen. Um zu verstehen, warum dies geschieht, müssen wir das Konzept der scharfen und flachen Minima betrachten. Ein scharfes Minimum weist in mehreren Richtungen eine starke Krümmung auf, während ein flaches Minimum relativ glatter ist.
Wenden wir uns nun dem zweiten Artikel zu, der den Einfluss von Batchgrößen auf die Generalisierung beim Deep Learning untersucht. Die Autoren führten Experimente mit kleinen Chargen (ca. 200–500 Beispiele) und großen Chargen (ca. 10 % des Datensatzes) durch und verglichen deren Leistung. Interessanterweise stellten sie fest, dass die Verwendung kleinerer Mini-Chargen im Allgemeinen zu einer besseren Verallgemeinerung führt als die Verwendung großer Chargen.
Die Ergebnisse ihrer Experimente mit dem CIFAR-Datensatz zeigten, dass sowohl die Klein- als auch die Großbatch-Methode ähnliche Trainingsgenauigkeiten erzielten, die Kleinbatch-Methoden jedoch die Großbatch-Methoden in Bezug auf die Testgenauigkeit durchweg übertrafen. Diese Beobachtung legt nahe, dass kleinere Batchgrößen zu einer besseren Generalisierung bei Deep-Learning-Aufgaben führen können.
Um dieses Phänomen zu erklären, schlagen die Autoren das Konzept scharfer und flacher Minima vor. Ein scharfes Minimum weist eine starke Krümmung entlang mehrerer Richtungen im Parameterraum auf, während ein flaches Minimum eine flachere Form aufweist. Es wurde vermutet, dass sich flache Minima tendenziell besser verallgemeinern lassen, während scharfe Minima möglicherweise zu stark zu den Trainingsdaten passen.
Die Autoren argumentieren, dass Kleinserienmethoden aufgrund des impliziten Rauschens, das mit Stichprobenbeispielen verbunden ist, einen Vorteil beim Finden flacher Minima haben. Das durch kleine Batchgrößen verursachte Rauschen ermöglicht es den Iterationen, hin und her zu springen, was ihnen hilft, scharfe Minima zu umgehen und möglicherweise flachere Minima zu finden, die sich besser verallgemeinern lassen. Andererseits fehlt bei Methoden mit großen Chargen dieses Rauschen und sie können in scharfen Minima hängen bleiben, was zu einer schlechteren Generalisierung führt.
Um ihre Behauptung zu untermauern, zeichnen die Autoren die Schärfe der Minima entlang einer Linie auf, die das Minimum der kleinen Charge und das Minimum der großen Charge verbindet. Sie beobachten, dass Minima, die mit Kleinserienmethoden erhalten werden, tendenziell flacher sind, während Minima, die mit Großserienmethoden erhalten werden, schärfer sind. Dies liefert empirische Beweise, die die Hypothese stützen, dass flache Minima besser verallgemeinern als scharfe Minima.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Ergebnisse auf empirischen Beobachtungen basieren und es keinen theoretischen Beweis gibt, der den Zusammenhang zwischen flachen Minima und Generalisierung validiert. Dennoch deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Berücksichtigung der Batchgröße als Faktor im Optimierungsprozess die Generalisierungsleistung in Deep-Learning-Modellen verbessern kann.
Abschließend betonen beide Arbeiten die Bedeutung der Generalisierung beim maschinellen Lernen und geben Einblicke, wie sich Optimierungsmethoden und Batchgrößen auf die Generalisierung auswirken können. Der erste Artikel beleuchtet den Einfluss der Wahl des Optimierungsalgorithmus auf die Generalisierung und zeigt, dass adaptive Methoden wie Adam möglicherweise nicht immer so gut generalisieren wie nicht-adaptive Methoden wie SGD mit Momentum. Der zweite Artikel zeigt, dass kleinere Chargengrößen tendenziell zu einer besseren Verallgemeinerung führen, möglicherweise aufgrund ihrer Fähigkeit, scharfe Minima zu umgehen und flachere Minima zu finden.
Es ist erwähnenswert, dass diese Ergebnisse zwar wertvolle Erkenntnisse liefern, die optimale Wahl der Optimierungsmethode und Batchgröße jedoch je nach spezifischer Aufgabe, Datensatz und Modellarchitektur variieren kann. Experimentieren und Optimieren sind entscheidend, um für jedes Szenario den besten Ansatz zu finden.
Translationale Invarianz
Translationale Invarianz
Ich bin ein Neurowissenschaftler und meine Sicht auf Faltungs-Neuronale Netze (CNNs) unterscheidet sich geringfügig von der anderer. Anstatt mich auf das gesamte Netzwerk zu konzentrieren, bin ich mehr daran interessiert, einzelne Einheiten oder Neuronen zu untersuchen, um ihr Verhalten zu modellieren. Mein Ziel ist es, die komplizierten Funktionsweisen von CNNs zu verstehen, anstatt sie als Black Boxes zu behandeln. Mein Ziel ist es, Erkenntnisse zu gewinnen und die Komplexität des Gehirns zu entschlüsseln.
Insbesondere fasziniert mich, wie Übersetzungsinvarianz in neuronalen Netzen erreicht wird. Obwohl es einfach erscheinen mag, dass Faltung und maximales Pooling in der Netzwerkarchitektur für Übersetzungsinvarianz sorgen, hat meine Forschung gezeigt, dass diese Intuition oft falsch ist. Beim praktischen Deep Learning müssen wir tiefer in das Verständnis der wahren Ursache der Übersetzungsinvarianz und ihrer Entstehung während des Trainings eintauchen.
In meiner Studie konzentriere ich mich auf den ventralen Strom des Gehirns, insbesondere auf den „Was“-Weg, der für die Objekterkennung verantwortlich ist. Durch die Untersuchung einzelner Einheiten aus Netzwerken wie AlexNet haben wir herausgefunden, dass diese Einheiten ähnliche Reaktionsmuster aufweisen wie die in den V4- und IT-Regionen des Gehirns beobachteten. Dieses Ergebnis war von Bedeutung, da es ein berechenbares Modell neuronaler Eigenschaften auf hoher Ebene lieferte, das zuvor schwer fassbar war.
Bei diesen Modellen handelt es sich jedoch im Wesentlichen um Black Boxes, und es ist von entscheidender Bedeutung, daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Daher zielt meine Forschung darauf ab, zu untersuchen, wie diese Modelle bestimmte Eigenschaften erreichen, die für unser Verständnis des Gehirns relevant sind. Für die Durchführung unserer Experimente nutzen wir Reize, die zuvor Tieren gezeigt wurden, und zeichnen deren Reaktionen auf. Diese Reize bestehen aus einfachen geometrischen Formen in verschiedenen Rotationen, die im Empfangsfeld des neuronalen Netzwerks präsentiert werden.
Unter Translationsinvarianz versteht man im Bereich der Neurowissenschaften ein Muster, bei dem die Reaktion auf eine Reihe von Formen an einer Position eine skalierte Version der Reaktion auf eine Reihe von Formen an einer anderen Position ist. Um die Übersetzungsinvarianz zu quantifizieren, haben wir eine Metrik entwickelt, die als normalisierte Summe der Kovarianzen bezeichnet wird. Diese Metrik misst die Korrelation zwischen Antworten an verschiedenen Positionen und bestimmt, ob es sich um skalierte Versionen voneinander handelt. Eine hohe Korrelation weist auf eine Übersetzungsinvarianz hin.
Als wir diese Metrik auf eine bestimmte Zelle anwendeten, beobachteten wir einen hohen Wert für die Translationsinvarianz, was auf eine nahezu perfekte Translationsinvarianz im Gehirn hinweist. Im Vergleich dazu fanden wir bei der Anwendung derselben Metrik auf das AlexNet-Netzwerk niedrige Übersetzungsinvarianzwerte, was auf einen Mangel an Übersetzungsinvarianz hindeutet.
Eine weitere Analyse über Netzwerkschichten hinweg ergab einen Fortschritt in der Übersetzungsinvarianz, wobei frühere Schichten eine geringe Übersetzungsinvarianz, aber mehr Phaseninformationen aufwiesen. Als wir die Ebenen nach oben gingen, nahm die Übersetzungsinvarianz zu, insbesondere in Conv5. Diese Beobachtungen stimmten mit der durchschnittlichen Translationsinvarianz über die Schichten hinweg überein.
Um die Eigenschaften zu verstehen, die für die beobachtete Variation und den Anstieg der Translationsinvarianz verantwortlich sind, haben wir eine Hypothese formuliert. Unsere Hypothese ging davon aus, dass Zellen mit gleichmäßiger räumlicher Selektivität eine Translationsinvarianz aufweisen. Mit anderen Worten: Wenn die Filter im Netzwerk nach demselben Muster mit ähnlichen Gewichtungen über die Positionen hinweg suchen, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie übersetzungsinvariant sind.
Um eine visuelle Intuition zu gewinnen, haben wir Filter aus den frühen Schichten von AlexNet untersucht. Durch die Visualisierung der Filter in einem dreidimensionalen Raum haben wir eine Ebene identifiziert, die als chromatische Ebene bezeichnet wird und orthogonal zum Durchschnittsvektor ist. Wir haben die Filter in diese Ebene projiziert und so Muster beobachtet. Filter, die ähnliche Merkmale und positiv korrelierte Antworten zeigten, wurden als übersetzungsinvariant betrachtet, Filter mit unterschiedlichen Merkmalen und negativ korrelierten Antworten hingegen nicht.
Wir haben auch eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, um die Filter zu visualisieren. Diese Analyse ergab, dass die Filter niedrigdimensional sind und die meisten von ihnen mit nur zwei Hauptkomponenten rekonstruiert werden konnten. Diese Filter könnten in einem zweidimensionalen Raum dargestellt werden, was unsere Hypothese der Übersetzungsinvarianz weiter stützt.
Obwohl diese Analyse linear erscheint, erweist sie sich als effektiv bei der Vorhersage von Variationen in der Reaktion auf Bilder. Die Gewichte der Filter können korreliert werden, und auch ihre Reaktionen auf Reize können korreliert werden.
Datenpipelines
Datenpipelines
Heute werde ich diskutieren, wie man große Datensätze effektiv verwaltet, insbesondere in Situationen, in denen die Daten zu groß sind, um in den Speicher zu passen. Ich werde jedoch auch darauf eingehen, was zu tun ist, wenn die Daten in den Speicher passen. Beginnen wir damit, uns ein Bild davon zu machen, womit wir es zu tun haben. In Deep-Learning-Systemen verfügen wir typischerweise über eine große Menge an Gewichtsvektoren, die auf der Grundlage einer Mini-Datenmenge Optimierungsaktualisierungen erster Ordnung durchlaufen. Der Fokus liegt heute auf dem Mini-Batch-Retrieval-Prozess, da dieser eine entscheidende Rolle in der Optimierungsschleife spielt.
Die Mini-Batches beginnen als Daten, die auf der Festplatte gespeichert werden, und wir müssen sie in den RAM verschieben, bevor wir sie auf das Rechengerät, häufig eine GPU, übertragen. Ziel ist es, einen effizienten Datenabruf sicherzustellen und Engpässe zu vermeiden, die die Optimierung behindern könnten. Hier ist ein allgemeiner Überblick über die Datenpipeline: Mini-Batches befinden sich zunächst auf der Festplatte, werden dann in den RAM verschoben und schließlich auf das Rechengerät übertragen. Der Prozess erfordert eine Koordination, die in der Regel von einem Auftragsverarbeiter übernommen wird.
Erstens: Wenn Ihre Daten kleiner als ein Gigabyte sind, können Sie potenzielle Engpässe beseitigen, indem Sie Ihren Datensatz direkt auf der GPU speichern. Die meisten GPUs, wie die 1080er und Titan Xs, verfügen über ausreichend Speicherkapazität, um sowohl das Modell als auch den Datensatz zu speichern. Durch die direkte Indizierung des Datensatzes auf der GPU können Sie eine deutlich schnellere Leistung erzielen. Dieser Ansatz erfordert nur minimalen Aufwand, bietet aber erhebliche Vorteile.
Für Datensätze zwischen 1 und 100 Gigabyte empfiehlt sich die Speicherung im RAM. Die RAM-Preise sind mit etwa 10 US-Dollar pro Gigabyte einigermaßen erschwinglich. Wenn Sie sich eine High-End-GPU leisten können, können Sie sich sicherlich auch den RAM leisten, der zum Speichern Ihres Datensatzes erforderlich ist. Dieses Setup wird Ihren Arbeitsablauf im Vergleich zum Umgang mit festplattenbasiertem Datenabruf erheblich verbessern.
Wenn Sie mit Datensätzen arbeiten, die größer als 100 Gigabyte, aber kleiner als 512 Gigabyte sind, sollten Sie unbedingt darüber nachdenken, diese im RAM zu speichern. Obwohl der Preis steigen kann, ist es immer noch eine praktikable Option. Motherboards, die mehrere GPUs unterstützen, ermöglichen normalerweise bis zu 512 Gigabyte RAM. Auch wenn RAM auf Serverniveau möglicherweise teurer ist, lohnt es sich, darüber nachzudenken, die mit dem festplattenbasierten Abruf verbundenen Herausforderungen zu vermeiden.
Es gibt zwei potenzielle Engpässe in der Datenpipeline: die Übertragung von Daten vom RAM zur GPU über PCIe-Lanes und die Übertragung von der Festplatte zum RAM über SATA-3-Anschlüsse. Während PCIe-Lanes im Allgemeinen eine gute Leistung erbringen und ausreichende Datenübertragungsraten bieten, sind SATA-3-Anschlüsse auf etwa 600 Megabyte pro Sekunde begrenzt. Diese Einschränkung ist protokollbedingt und kann nicht durch den Kauf schnellerer Festplatten behoben werden. Es ist wichtig, sich dieses Engpasses bei der Verwaltung großer Datenmengen bewusst zu sein.
Um potenzielle Engpässe zu identifizieren, können Sie die Geschwindigkeit messen, mit der Sie Mini-Batches abrufen. Wenn es länger dauert, einen Mini-Batch von der Festplatte abzurufen, als ihn auf der GPU zu verarbeiten, entsteht ein Engpass. Die Überwachung der GPU-Nutzung mithilfe von Tools wie NVIDIA SMI kann Aufschluss über die GPU-Leerlaufzeit geben, die durch Verzögerungen beim Datenabruf verursacht wird. Das Ziel besteht darin, sicherzustellen, dass die Mini-Batch-Abrufgeschwindigkeit mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit auf der GPU übereinstimmt.
Die sequentielle Ausführung des Datenabrufprozesses ist nicht ideal. Es ist effizienter, einen asynchronen Abruf durchzuführen, indem Threads zum gleichzeitigen Lesen und Verarbeiten von Daten eingerichtet werden. Auf diese Weise können Sie die doppelte Verlangsamung vermeiden, die mit der sequenziellen Verarbeitung einhergeht. Typischerweise sind mehrere Threads für das gleichzeitige Lesen und Verarbeiten der Daten verantwortlich.
Beim Umgang mit Bilddatensätzen wie ImageNet, bei denen die Größe der Bilder normalerweise auf 256 x 256 geändert wird und eine Mini-Batch-Größe von 100 verwendet wird, wäre jeder Mini-Batch etwa 75 Megabyte groß. Mit einer Festplattenübertragungsrate von 600 Megabyte pro Sekunde können Sie etwa 8 Mini-Batches pro Sekunde abrufen. Während dies für einige Modelle ausreichend sein könnte, erfordern komplexere Modelle möglicherweise eine höhere Abrufrate.
Wenn die Festplattenübertragungsrate von 600 Megabyte pro Sekunde für die Anforderungen Ihres Modells nicht ausreicht, können Sie die Verwendung von Solid-State-Laufwerken (SSDs) anstelle herkömmlicher Festplattenlaufwerke (HDDs) in Betracht ziehen. SSDs bieten deutlich schnellere Datenübertragungsraten, die oft über 1 Gigabyte pro Sekunde liegen. Ein Upgrade auf SSDs kann die Geschwindigkeit beim Mini-Batch-Abruf erheblich verbessern und den Engpass verringern, der durch Übertragungen von Festplatte zu RAM verursacht wird.
Ein weiterer Ansatz zur Verwaltung großer Datenmengen ist das Sharding oder die Partitionierung von Daten. Anstatt den gesamten Datensatz auf einer einzigen Festplatte zu speichern, können Sie die Daten auf mehrere Festplatten verteilen. Diese Technik kann die Datenabrufgeschwindigkeit verbessern, da Sie von mehreren Festplatten parallel lesen können. Wenn Sie beispielsweise über vier Festplatten verfügen, können Sie Ihren Datensatz in vier Shards aufteilen und Mini-Batches von jedem Shard gleichzeitig lesen. Dies kann dazu beitragen, den durch Festplatten-zu-RAM-Übertragungen verursachten Engpass zu verringern.
In einigen Fällen ist der Datensatz möglicherweise selbst für die RAM-Speicherung zu groß oder kann nicht einfach auf mehrere Festplatten aufgeteilt werden. In solchen Situationen können Sie die Verwendung von Datenlade-Frameworks in Betracht ziehen, die Out-of-Memory-Training (OOM) unterstützen. Mit diesen Frameworks wie tf.data von TensorFlow und DataLoader von PyTorch können Sie große Datensätze speichereffizient verarbeiten, indem Sie während des Trainings Mini-Batches von der Festplatte streamen. Sie übernehmen die Koordination des Datenladens und stellen so eine kontinuierliche Versorgung der GPU mit Mini-Batches sicher, ohne die Systemressourcen zu erschöpfen.
Bei der Verwendung von OOM-Trainingsframeworks ist es wichtig, die Datenladepipeline zu optimieren, um den Zeitaufwand für Festplatten-E/A zu minimieren. Dies kann durch den Einsatz von Techniken wie dem Daten-Prefetching erreicht werden, bei dem die nächsten Mini-Batches im Hintergrund geladen werden, während der aktuelle Mini-Batch verarbeitet wird. Diese Überschneidung von Berechnung und Datenladen kann dazu beitragen, die Latenz der Festplatten-E/A zu verbergen und die GPU ausgelastet zu halten.
Darüber hinaus können Sie Techniken wie Datenkomprimierung und Serialisierung nutzen, um die Größe Ihres Datensatzes auf der Festplatte zu reduzieren. Durch das Komprimieren der Daten kann Speicherplatz gespart und die E/A-Geschwindigkeit der Festplatte verbessert werden. Durch die Serialisierung können Sie Daten in einem kompakten Format speichern, wodurch der erforderliche Speicherplatz reduziert und eine schnellere Deserialisierung der Daten während des Trainings ermöglicht wird.
Wenn schließlich mit extrem großen Datensätzen gearbeitet wird, die mit den oben genannten Techniken nicht effizient verwaltet werden können, sind verteiltes Rechnen und Parallelverarbeitung erforderlich. Verteilte Deep-Learning-Frameworks wie Distributed TensorFlow von TensorFlow und DistributedDataParallel von PyTorch ermöglichen das Trainieren von Modellen auf mehreren Maschinen oder GPUs. Diese Frameworks handhaben die Datenparallelität, sodass Sie die Arbeitslast verteilen und Mini-Batches parallel verarbeiten können, wodurch die Trainingszeit für große Modelle erheblich verkürzt wird.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die effektive Verwaltung großer Datensätze die Optimierung der Datenpipeline erfordert, um einen effizienten Abruf von Mini-Batches sicherzustellen. Das Speichern von Daten im RAM oder auf der GPU kann im Vergleich zum festplattenbasierten Abruf einen schnelleren Zugriff ermöglichen. Ein Upgrade auf SSDs, Daten-Sharding, die Verwendung von OOM-Trainings-Frameworks, die Optimierung des Datenladens und die Nutzung verteilter Rechentechniken können die Leistung beim Umgang mit großen Datenmengen weiter verbessern. Durch sorgfältiges Abwägen dieser Strategien können Sie Modelle auf großen Datensätzen effektiv verwalten und trainieren.
Deep Learning für Mobilgeräte
Deep Learning für Mobilgeräte
Okay, mein Name ist Carlo und ich möchte mir einen Moment Zeit nehmen, um sicherzustellen, dass meine Demos funktionieren. Heute habe ich eine Präsentation von Xnor.de AI, dem Unternehmen, für das ich arbeite, für Sie. Unsere Mission bei Xnor.de AI ist es, KI zugänglich zu machen, indem wir es eingebetteten und mobilen Geräten ermöglichen, komplexe Deep-Learning-Algorithmen auszuführen. Um die Dinge anders anzufangen, beginne ich mit einer Demo.
Möglicherweise kennen Sie bereits YOLO (You Only Look Once), Redmons Echtzeit-Objekterkennungsprototyp auf einer GPU. Bei Xnor.de AI haben wir YOLO für Mobiltelefone entwickelt, mit dem Sie Objekte wie Autos, Menschen und mehr erkennen können. Ich lade Sie ein, mit dieser Demo zu spielen, während ich ihre Bedeutung erkläre.
Das Interessante daran ist, dass diese Erkennung vollständig auf der CPU ausgeführt wird. Warum wir das tun, erkläre ich Ihnen gleich. Wir haben unsere Fähigkeiten sogar auf Geräte der unteren Preisklasse ausgeweitet, wie den Raspberry Pi Zero, einen Fünf-Dollar-Computer mit begrenzter Rechenleistung. Dennoch können wir darauf Klassifizierungsaufgaben ausführen. Durch die Nutzung von Batteriestrom wird dieser winzige Computer zu einem tragbaren Deep-Learning-Gerät.
Lassen Sie mich zeigen, wie es funktioniert. Wenn der Pi Zero ein Bild beispielsweise als Person klassifiziert, leuchtet eine kleine LED auf der Rückseite des Geräts auf. Warten Sie einen Moment und Sie werden sehen, wie die LED die Anwesenheit einer Person anzeigt. Ebenso können auch andere Objekte klassifiziert werden.
Traditionell werden Deep-Learning-Modelle auf leistungsstarken Desktops oder Servern mit GPUs trainiert und auf derselben Plattform bereitgestellt. Wir möchten den Einsatz jedoch auf andere Geräte ausweiten, beispielsweise Mobiltelefone oder Edge-Geräte wie Türklingeln und Sicherheitskameras. Heute werde ich einige allgemeine Ratschläge geben, was Sie bei der Anwendung Ihrer Deep-Learning-Modelle auf verschiedenen Plattformen beachten sollten.
Eine Plattform, die ich wärmstens empfehlen kann, ist die Nvidia Jetson TX2. Es handelt sich um ein Mini-Desktop-GPU-Board, das gängige Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Darknet ausführen kann, ohne dass eine Neukompilierung oder Bereitstellungsprobleme erforderlich sind. Es ist, als hätte man einen winzigen Laptop mit einer NVIDIA-GPU, WLAN und Ubuntu-Betriebssystem. Es bietet acht Gigabyte Speicher, sodass Sie mehrere Modelle reibungslos ausführen können.
Eine weitere interessante Plattform sind die neuesten iPhones, da Apple die schnellsten ARM-Prozessoren auf dem Markt entwickelt hat. Diese iPhones bieten eine erhebliche Rechenleistung und eignen sich daher für Deep-Learning-Aufgaben. Bedenken Sie jedoch, dass die Programmierung für iOS, insbesondere in Xcode, eine Herausforderung sein kann, insbesondere wenn Sie Frameworks wie TensorFlow oder Caffe verwenden möchten.
Für günstigere Optionen haben wir den Raspberry Pi Zero als Fallstudie untersucht. Obwohl es sich um ein Low-End-Gerät mit einem einzigen Kern handelt und keine Vektoranweisungen enthält, eignet es sich hervorragend als Werkzeug für kostengünstige Deep-Learning-Experimente. Berücksichtigen Sie bei der Bewertung mobiler oder eingebetteter Plattformen Faktoren wie die Anzahl der Kerne, die Unterstützung von Vektoranweisungen, spezielle Anweisungen für Deep Learning und das Vorhandensein einer mobilen GPU.
Was die Wahl der Deep-Learning-Frameworks angeht, spielt es keine große Rolle, welches Sie für das Training verwenden, da sie alle ähnliche Bausteine verwenden. Frameworks wie Torch, Caffe, Darknet und TensorFlow nutzen die gleiche Grundlage und lassen sich in plattformspezifische Bibliotheken einbinden. Im Laufe der Zeit werden sich die Leistungsunterschiede zwischen Frameworks wahrscheinlich auf einen Faktor zwei annähern. Nutzen Sie daher das Framework, mit dem Sie sich am wohlsten fühlen.
Beim Übergang vom Training zur Inferenz wird der Bereitstellungsprozess entscheidend. Viele Unternehmen verwenden während der Schulung große Frameworks, extrahieren und optimieren jedoch für die Schlussfolgerung bestimmte Komponenten des Netzwerks. Dadurch können sie eine hochgradig individuelle und effiziente Inferenzpipeline erstellen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Bedenken Sie, dass die Bereitstellung von Modellen auf Mobilgeräten eine sorgfältige Optimierung der Leistung erfordert.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf verschiedenen Geräten die Berücksichtigung von Faktoren wie der auf dem Zielgerät verfügbaren Rechenleistung und Ressourcen, den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung und den Kompromissen zwischen Leistung, Genauigkeit und Stromverbrauch erfordert.
Ein wichtiger Gesichtspunkt ist die Größe des Deep-Learning-Modells selbst. Mobile und eingebettete Geräte verfügen in der Regel nur über eine begrenzte Speicher- und Speicherkapazität. Daher ist es wichtig, Modelle auszuwählen oder zu entwerfen, die leicht und effizient sind. Techniken wie Modellkomprimierung, Quantisierung und Bereinigung können dazu beitragen, die Größe des Modells ohne nennenswerte Leistungseinbußen zu reduzieren.
Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist die Inferenzgeschwindigkeit des Modells. Echtzeitanwendungen erfordern häufig schnelle Inferenzzeiten, um zeitnahe Antworten bereitzustellen. Sie können die Modellarchitektur optimieren, spezielle Hardwarebeschleuniger verwenden oder Techniken wie Modellparallelität oder Modellquantisierung einsetzen, um die Inferenzgeschwindigkeit zu verbessern.
Besonders bei batteriebetriebenen Geräten ist der Stromverbrauch ein weiterer kritischer Aspekt. Deep-Learning-Modelle können rechenintensiv sein und den Akku schnell entladen. Die Optimierung der Modellarchitektur und die Implementierung energieeffizienter Algorithmen können dazu beitragen, die Akkulaufzeit des Geräts zu verlängern und es besser für den Dauerbetrieb geeignet zu machen.
Berücksichtigen Sie außerdem die Kompatibilität des Deep-Learning-Frameworks mit der Zielplattform. Einige Frameworks bieten möglicherweise eine bessere Unterstützung oder optimierte Versionen für bestimmte Geräte oder Betriebssysteme. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Frameworks für Ihre Bereitstellung die Verfügbarkeit vorab trainierter Modelle, Bereitstellungstools und Community-Support.
Stellen Sie abschließend sicher, dass Sie die Leistung Ihres bereitgestellten Modells auf dem Zielgerät gründlich testen und bewerten. Überprüfen Sie die Genauigkeit, Latenz und den Stromverbrauch in realen Szenarien, um sicherzustellen, dass es den Anforderungen Ihrer Anwendung entspricht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf verschiedenen Geräten eine sorgfältige Berücksichtigung von Faktoren wie Modellgröße, Inferenzgeschwindigkeit, Stromverbrauch, Framework-Kompatibilität und gründliche Tests erfordert. Indem Sie die Fähigkeiten und Einschränkungen der Zielgeräte verstehen und das Modell und die Bereitstellungspipeline entsprechend optimieren, können Sie KI-Funktionen effektiv auf eine Vielzahl von Geräten übertragen und spannende Anwendungen ermöglichen.
YOLO 9000: Besser, schneller, stärker
YOLO 9000: Besser, schneller, stärker
Wenn ich über Yolo 9000 spreche, meine ich unsere verbesserte Version des Objekterkennungssystems. Letztes Jahr haben wir auf der CBPR Yolo vorgestellt, unser Echtzeit-Objekterkennungssystem, das unglaublich schnell war, und das war großartig. CBPR ist eine der größten Computer Vision-Konferenzen mit Schwerpunkt auf Computer Vision und Mustererkennung. Allerdings fiel Yolo trotz seiner Geschwindigkeit in Bezug auf die Genauigkeit zurück, was enttäuschend war.
Während der Präsentation kam es zu einem peinlichen Vorfall, bei dem ich fälschlicherweise dachte, die Tür hinter mir auf dem Podium sei eine Toilette. Durch diesen Vorfall wurde uns klar, dass unser Erkennungssystem erheblich verbessert werden musste, und wir waren mit seiner Leistung unzufrieden. Inspiriert von einem der größten Künstler elektronischer Musik aller Zeiten wussten wir, dass wir härter arbeiten mussten, um Yolo besser, schneller und stärker zu machen. Heute bin ich hier, um Ihnen die Ergebnisse unserer Bemühungen mitzuteilen.
In erster Linie haben wir uns darauf konzentriert, die Genauigkeit von Yolo zu verbessern. Wir haben mehrere inkrementelle Verbesserungen vorgenommen, und obwohl ich hier nicht alle davon behandeln werde, finden Sie die vollständigen Details in unserem Forschungsbericht. Ich werde einige hervorheben, die für andere Forscher relevant sein könnten.
Normalerweise beginnen wir bei der Objekterkennung mit einem Vortraining auf ImageNet unter Verwendung kleiner Klassifizierungsnetzwerke mit Abmessungen wie 224 x 224. Anschließend optimieren wir das Netzwerk für die spezifische Erkennungsaufgabe und ändern die Größe auf 448 x 448. Wir haben jedoch festgestellt, dass die aus den kleinen Bildern gelernten Funktionen bei der Bearbeitung größerer Bilder möglicherweise nicht gut umgesetzt werden können. Um dieses Problem zu beheben, haben wir einen zusätzlichen Schritt eingeführt. Nach dem Vortraining auf ImageNet haben wir die Größe unseres Netzwerks geändert und es für längere Zeit auf ImageNet in der größeren Größe trainiert. Schließlich haben wir dieses Netzwerk, das auf die größere Größe trainiert wurde, für die Objekterkennung verfeinert. Dieser Ansatz führte zu einer erheblichen Steigerung der durchschnittlichen Präzision von etwa 3,5 %, was in der Erkennungsgemeinschaft einen erheblichen Wert darstellt. Diese einfache Modifikation kann problemlos auf ähnliche Trainingspipelines angewendet werden.
In Bezug auf Ankerboxen haben wir im ursprünglichen Yolo die XY-Koordinaten sowie die Breite und Höhe der Begrenzungsboxen mithilfe einer logistischen Funktion direkt vorhergesagt. Andere Systeme wie Faster R-CNN und SSD verwenden jedoch Ankerboxen und berechnen Offsets, um Objektboxen vorherzusagen. Um den Lernprozess für unser Netzwerk zu vereinfachen, haben wir uns für die Idee entschieden, Offsets anhand von Kandidatenfeldern vorherzusagen. Anstatt vordefinierte Ankerboxen zu verwenden, haben wir uns die Trainingsdaten angesehen und ein K-Means-Clustering für die Begrenzungsboxen durchgeführt, um eine Reihe von Dimensionsclustern zu erhalten. Diese Cluster stellen realistischere Ankerkästen dar, die die Variabilität in den Trainingsdaten erfassen. Durch die Verwendung dieser Dimensionscluster anstelle vordefinierter Ankerboxen haben wir eine Steigerung der durchschnittlichen Präzision um etwa 5 % erreicht. Forscher, die derzeit Ankerboxen verwenden, könnten erwägen, ihre Daten zu untersuchen und K-Means-Clustering zu verwenden, um ihre Ausgangspunkte für Cluster zu verbessern.
Eine weitere spannende Verbesserung, die wir vorgenommen haben, war die Einführung eines mehrstufigen Trainingsprogramms. Zuvor haben wir Detektoren mit einem einzigen Seitenverhältnis trainiert und die Größe aller Bilder auf eine feste Größe wie 448 x 448 geändert. Allerdings ändern wir die Größe unseres Netzwerks jetzt während des Trainingsprozesses zufällig auf verschiedene Maßstäbe. Unser vollständig Faltungsnetzwerk verkleinert das Eingabebild um den Faktor 32, sodass wir dessen Größe ändern können, ohne die Netzwerkstruktur zu beeinträchtigen. Wir trainieren unser Netzwerk in verschiedenen Maßstäben von 320 x 320 bis 608 x 608 und wählen während des Trainings zufällig Eingabebildgrößen aus. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Leistung auf einer einzelnen Skala, sondern sorgt auch für einen reibungslosen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit. Zum Testzeitpunkt können wir die Größe des Netzwerks auf unterschiedliche Größen anpassen, ohne die trainierten Gewichte zu ändern, wodurch wir uns an verschiedene Maßstäbe anpassen und das gewünschte Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit erreichen können.
Im Wesentlichen dient das mehrskalige Trainingsprogramm als eine Form der Datenerweiterung bei der Erkennung.
Zusätzlich zum mehrskaligen Trainingsprogramm haben wir auch eine Technik namens „Grob-zu-Fein“-Training eingeführt. Anstatt das Netzwerk von Anfang an auf Bildern in voller Größe zu trainieren, trainieren wir es zunächst auf kleineren Bildern und erhöhen die Größe während des Trainingsprozesses schrittweise. Dieser Ansatz hilft dem Netzwerk, allgemeine Merkmale zu erlernen und sein Verständnis für feinere Details mit zunehmender Bildgröße schrittweise zu verfeinern. Indem wir mit Bildern mit niedriger Auflösung begannen und schrittweise zu höheren Auflösungen übergingen, beobachteten wir eine verbesserte Leistung sowohl hinsichtlich der Genauigkeit als auch der Geschwindigkeit.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, auf den wir uns konzentrierten, war das Thema der Erkennung kleiner Objekte. Yolo wurde ursprünglich für die Erkennung von Objekten in verschiedenen Maßstäben entwickelt, hatte jedoch Schwierigkeiten, kleine Objekte genau zu erkennen. Um dieses Problem anzugehen, haben wir eine neuartige Technik namens „Feature Pyramid Network“ (FPN) eingeführt. FPN kombiniert Low-Level- und High-Level-Features aus verschiedenen Schichten des Netzwerks, um eine Feature-Pyramide zu generieren, wobei jede Ebene einen anderen Maßstab des Bildes darstellt. Durch die Integration von Multiskalenfunktionen wurde unser Netzwerk robuster bei der Erkennung kleiner Objekte, was zu einer erheblichen Leistungsverbesserung führte, insbesondere bei Objekten mit kleineren Größen.
Schließlich haben wir Optimierungen an der Netzwerkarchitektur vorgenommen, um deren Effizienz und Geschwindigkeit zu verbessern. Wir haben die Anzahl der Faltungsschichten reduziert und effiziente Bausteine wie 1x1-Faltungen übernommen, um die Rechenkomplexität zu reduzieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Durch diese Optimierungen konnten wir ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Echtzeitleistung erreichen und Yolo 9000 zu einem der schnellsten und genauesten Objekterkennungssysteme auf dem Markt machen.
Insgesamt erzielte Yolo 9000 mit diesen Verbesserungen eine erhebliche Steigerung der durchschnittlichen Präzision im Vergleich zum ursprünglichen Yolo-System. Es übertrifft andere hochmoderne Objekterkennungssysteme in puncto Genauigkeit und bietet gleichzeitig eine beeindruckende Echtzeitleistung. Wir glauben, dass die Fortschritte, die wir in Yolo 9000 gemacht haben, erhebliche Auswirkungen auf eine Vielzahl von Anwendungen haben werden, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Videoüberwachungssystemen.