Машинное обучение и нейронные сети - страница 64
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
YOLO 9000: лучше, быстрее, сильнее
YOLO 9000: лучше, быстрее, сильнее
когда я говорю о Yolo 9000, я имею в виду нашу улучшенную версию системы обнаружения объектов. В прошлом году на CBPR мы представили Yolo, нашу систему обнаружения объектов в реальном времени, которая была невероятно быстрой, и это было потрясающе. CBPR — одна из крупнейших конференций по компьютерному зрению, посвященная компьютерному зрению и распознаванию образов. Однако, несмотря на свою скорость, Yolo отставал по точности, что разочаровывало.
Во время презентации произошел неприятный инцидент, когда я по ошибке принял дверь позади меня на подиуме за туалетом. Этот инцидент заставил нас понять, что наша система обнаружения нуждается в значительных улучшениях, и оставил нас неудовлетворенными ее работой. Вдохновленные одним из величайших исполнителей электронной музыки всех времен, мы знали, что нам нужно больше работать, чтобы сделать Yolo лучше, быстрее и сильнее. Сегодня я здесь, чтобы поделиться результатами наших усилий.
Прежде всего, мы сосредоточились на повышении точности Yolo. Мы внесли несколько дополнительных улучшений, и хотя я не буду описывать их все здесь, вы можете найти полную информацию в нашем исследовательском документе. Я выделю несколько, которые могут иметь отношение к другим исследователям.
Как правило, при обнаружении объектов мы начинаем с предварительного обучения в ImageNet с использованием небольших сетей классификации с размерами, например, 224x224. Затем мы тонко настраиваем сеть на конкретную задачу обнаружения, изменяя ее размер до 448x448. Однако мы обнаружили, что функции, извлеченные из изображений небольшого размера, могут плохо переноситься при работе с изображениями большего размера. Чтобы решить эту проблему, мы ввели дополнительный шаг. После предварительного обучения в ImageNet мы изменили размер нашей сети и тренировали ее в течение более длительного времени в ImageNet с большим размером. Наконец, мы настроили эту сеть, обученную на большем размере, для обнаружения объектов. Этот подход привел к значительному увеличению средней точности, примерно на 3,5%, что является существенным в сообществе обнаружения. Эту простую модификацию можно легко применить к аналогичным конвейерам обучения.
Что касается якорных рамок, в оригинальном Yolo мы напрямую предсказывали координаты XY, а также ширину и высоту ограничивающих рамок, используя логистическую функцию. Однако другие системы, такие как Faster R-CNN и SSD, используют блоки привязки и вычисляют смещения для прогнозирования блоков объектов. Чтобы упростить процесс обучения для нашей сети, мы решили использовать идею прогнозирования смещений из блоков-кандидатов. Вместо того, чтобы использовать предопределенные блоки привязки, мы просмотрели обучающие данные и выполнили кластеризацию k-средних в ограничивающих прямоугольниках, чтобы получить набор кластеров измерений. Эти кластеры представляют собой более реалистичные блоки привязки, которые фиксируют изменчивость обучающих данных. Используя эти кластеры измерений вместо предопределенных полей привязки, мы добились увеличения средней точности примерно на 5%. Исследователи, которые в настоящее время используют блоки привязки, могут рассмотреть возможность изучения своих данных и использования кластеризации k-средних, чтобы улучшить свои исходные точки для кластеров.
Еще одним захватывающим улучшением, которое мы сделали, стало введение многоуровневого режима обучения. Раньше мы обучали детекторы с одним соотношением сторон, изменяя размер всех изображений до фиксированного размера, например 448x448. Однако теперь мы произвольно изменяем размер нашей сети в различных масштабах в процессе обучения. Наша полностью сверточная сеть уменьшает входное изображение в 32 раза, что позволяет нам изменять его размер, не влияя на структуру сети. Мы обучаем нашу сеть в разных масштабах от 320x320 до 608x608, случайным образом выбирая размеры входных изображений во время обучения. Такой подход не только повышает производительность в одном масштабе, но и обеспечивает плавный компромисс между точностью и скоростью. Во время тестирования мы можем изменять размер сети до разных размеров, не меняя обученных весов, что позволяет нам адаптироваться к различным масштабам и достигать желаемого баланса между точностью и скоростью.
По сути, многомасштабный режим обучения служит формой увеличения данных при обнаружении.
В дополнение к многоуровневому режиму обучения мы также ввели технику под названием «от грубого к точному». Вместо того, чтобы с самого начала обучать сеть на полноразмерных изображениях, мы сначала обучаем ее на изображениях меньшего размера и постепенно увеличиваем размер в процессе обучения. Этот подход помогает сети изучать общие особенности и постепенно улучшать понимание более мелких деталей по мере увеличения размера изображения. Начав с изображений с низким разрешением и постепенно переходя к более высоким разрешениям, мы наблюдали улучшение производительности с точки зрения как точности, так и скорости.
Еще одним важным аспектом, на котором мы сосредоточились, была проблема обнаружения мелких объектов. Yolo изначально был разработан для обнаружения объектов в различных масштабах, но у него были проблемы с точным обнаружением мелких объектов. Чтобы решить эту проблему, мы представили новый метод под названием «сеть функциональных пирамид» (FPN). FPN объединяет низкоуровневые и высокоуровневые функции из разных слоев сети для создания пирамиды функций, где каждый уровень представляет различный масштаб изображения. Благодаря включению многомасштабных функций наша сеть стала более надежной при обнаружении небольших объектов, что привело к значительному повышению производительности, особенно для объектов меньшего размера.
Наконец, мы оптимизировали сетевую архитектуру, чтобы повысить ее эффективность и скорость. Мы сократили количество сверточных слоев и внедрили эффективные строительные блоки, такие как свертки 1x1, чтобы уменьшить вычислительную сложность без ущерба для точности. Эти оптимизации позволили нам достичь баланса между точностью и производительностью в реальном времени, что сделало Yolo 9000 одной из самых быстрых и точных доступных систем обнаружения объектов.
В целом, благодаря этим улучшениям Yolo 9000 добился значительного увеличения средней точности по сравнению с исходной системой Yolo. Он превосходит другие современные системы обнаружения объектов с точки зрения точности, сохраняя при этом впечатляющую производительность в реальном времени. Мы считаем, что усовершенствования, которые мы сделали в Yolo 9000, окажут значительное влияние на широкий спектр приложений, от автономных транспортных средств до систем видеонаблюдения.
Байесовская оптимизация гиперпараметров
Байесовская оптимизация гиперпараметров
Всем привет, меня зовут Аарон, и сегодня я буду обсуждать байесовскую оптимизацию гиперпараметров. Информация, которой я поделюсь, основана на работе профессора Роджера Гросса из Университета Торонто. Хотя я относительно новичок в этой теме, я считаю важным подчеркнуть важность автоматических методов для настройки гиперпараметров. Недавно я наткнулся на статью DeepMind о языковом моделировании, в которой продемонстрирована важность тщательной настройки гиперпараметров. Их результаты превзошли другие современные модели просто потому, что они вложили больше усилий в оптимизацию гиперпараметров. Исследователям крайне важно уметь настраивать гиперпараметры, чтобы точно оценивать и сравнивать различные модели.
Подводные камни недостаточной настройки гиперпараметров: Настройка гиперпараметров не является присущим человеку навыком. Без надлежащей настройки можно непреднамеренно опубликовать модели, которые на самом деле не превосходят базовые результаты. Чтобы этого избежать, необходимо вкладывать время и силы в оптимизацию гиперпараметров. Более того, наилучших результатов можно добиться только овладев этим навыком. Для начала очень важно подойти к настройке гиперпараметров непредвзято. Вместо того, чтобы делать предвзятые суждения о значениях параметров, рекомендуется изучить весь диапазон возможностей. Из опыта я понял, что преждевременное ограничение пространства параметров может привести к потере времени и неэффективным моделям.
Проблема с поиском по сетке: поиск по сетке, популярный подход к оптимизации гиперпараметров, не рекомендуется. Его недостатки становятся очевидными при рассмотрении практичности процесса. Реальные модели часто имеют множество гиперпараметров, некоторые из которых оказывают большее влияние, чем другие. Если используется поиск по сетке, дубликаты одних и тех же точек могут быть созданы в подпространстве соответствующих гиперпараметров. Эти дубликаты отличаются только несущественными параметрами, что приводит к избыточной работе. Таким образом, поиск по сетке может быть крайне неэффективным при определении того, какие параметры не имеют значения. С другой стороны, случайный поиск предлагает простую альтернативу. Случайным образом выбирая значения гиперпараметров, исследователи могут смягчить эту избыточность и улучшить процесс оптимизации. Расширенные методы существуют, но обычно они предлагают лишь незначительные улучшения по сравнению со случайным поиском. Таким образом, если потратить больше времени на случайный поиск, можно получить сопоставимые результаты.
Советы по эффективной оптимизации гиперпараметров. Помимо использования случайного поиска, существует несколько других стратегий для эффективной оптимизации гиперпараметров. Один из подходов заключается в устранении гиперпараметров, которые можно определить или установить на основе предварительных знаний или других процедур. За счет уменьшения количества параметров процесс оптимизации становится более управляемым. Также стоит отметить, что большинство публикуемых статей часто неправильно настроены. Достижение точной настройки требует проведения многочисленных экспериментов, которые могут занять много времени. Поэтому исследователи должны быть готовы посвятить значительное время для достижения наилучших возможных результатов.
Байесовская оценка гиперпараметров. Теперь давайте углубимся в тему байесовской оценки параметров для настройки гиперпараметров. Гиперпараметры охватывают все переменные, которые не могут быть изучены как часть самой модели, включая размер модели, регуляризацию, скорость обучения и продолжительность обучения, среди прочего. Обычно для выбора параметров используется проверочный набор, и их производительность оценивается соответствующим образом. Однако, поскольку в этом процессе отсутствуют градиенты, он отличается от основной задачи обучения, решаемой с помощью обратного распространения ошибки. Кроме того, из-за вычислительных затрат на оценку каждого эксперимента важно стратегически подходить к выбору комбинаций гиперпараметров.
Байесовская регрессия как инструмент. Байесовская регрессия — это полезный инструмент, который помогает количественно оценить ожидаемую производительность и неопределенность, связанные с различными областями пространства гиперпараметров. Подбирая распределение вероятностей к возможным функциям, байесовская регрессия предлагает более тонкий подход по сравнению с простой подгонкой одной строки к данным. Первоначально при отсутствии наблюдений выборочные функции кажутся разбросанными. Однако по мере того, как проводится больше наблюдений, распределение функций сужается, отражая возросшую достоверность.
Еще одним важным аспектом оптимизации гиперпараметров является необходимость устранения как можно большего количества гиперпараметров. Если есть способ определить значение гиперпараметра на основе некоторых предварительных знаний или с помощью другой процедуры, рекомендуется установить его соответствующим образом. Чем больше у вас гиперпараметров, тем сложнее становится их эффективная оптимизация. Уменьшая количество гиперпараметров, вы упрощаете процесс оптимизации и делаете его более управляемым.
Также стоит отметить, что большинство статей, опубликованных в данной области, настроены неправильно. Достижение правильной настройки требует проведения значительного количества экспериментов, гораздо большего, чем обычно проводят исследователи. Если вы действительно хотите наблюдать закономерности и собирать доказательства в поддержку конкретных значений параметров, будьте готовы потратить значительное количество времени на процесс настройки.
Теперь вернемся к слайдам Роджера Гросса. Основное внимание в презентации уделяется байесовской оценке гиперпараметров для настройки гиперпараметров. Гиперпараметры относятся ко всем переменным, которые нельзя изучить как часть модели, и описывают выбранную модель, например размер модели, регуляризацию, скорость обучения и продолжительность обучения. Выбор соответствующих гиперпараметров имеет решающее значение для достижения оптимальной производительности модели.
Традиционный подход к настройке гиперпараметров, поиск по сетке, не рекомендуется из-за его неэффективности. Поиск по сетке часто приводит к избыточным оценкам комбинаций гиперпараметров и не учитывает релевантность каждого гиперпараметра. Вместо этого рекомендуется более эффективно исследовать пространство гиперпараметров. Случайный поиск может быть простой альтернативой поиску по сетке, но есть и более продвинутые методы, которые мы обсудим.
Докладчик подчеркивает важность того, чтобы начинать с непредвзятости и учитывать весь диапазон возможных значений гиперпараметров. Предвзятые суждения о диапазонах гиперпараметров могут привести к неоптимальным результатам и напрасной трате времени. Крайне важно избегать поиска по сетке в качестве метода поиска гиперпараметров, поскольку он дублирует работу и не может точно определить соответствующие гиперпараметры. Случайный выбор гиперпараметров может быть разумной альтернативой, поскольку он обеспечивает хорошую основу.
Однако более продвинутые методы, такие как байесовская регрессия, могут дать еще лучшие результаты. Байесовская регрессия позволяет моделировать пространство гиперпараметров и оценивать ожидаемую производительность и неопределенность, связанные с каждой настройкой гиперпараметра. Модель регрессии рассматривает все возможные значения гиперпараметров, а не сосредотачивается на отдельных точках, что приводит к более обоснованному принятию решений.
Чтобы выбрать следующий набор гиперпараметров для изучения, докладчик вводит понятие функции сбора данных. Функция сбора количественно определяет ожидаемое улучшение производительности и неопределенность в пространстве гиперпараметров. Он уравновешивает исследование и эксплуатацию, стремясь найти настройки гиперпараметров, которые, вероятно, будут хорошими, но в то же время неисследованными.
Докладчик подчеркивает, что, хотя на слайдах показаны одномерные примеры, пространство гиперпараметров обычно имеет гораздо большую размерность, что затрудняет визуализацию. Байесовскую регрессию можно применять к многомерным пространствам с использованием таких методов, как гауссовский процесс. Существуют различные подходы к моделированию, и выбор должен основываться на таких соображениях, как стоимость вычислений и конкретная проблема.
Для оценки производительности различных методов оптимизации гиперпараметров проводятся эксперименты, и наиболее эффективным считается метод, который обеспечивает наилучшую производительность при наименьшем количестве экспериментов. Сравнения проводятся с предположениями экспертов-людей и случайным поиском, где усовершенствованные методы постоянно превосходят эти базовые показатели.
В заключение, байесовская оптимизация гиперпараметров предлагает мощный подход к повышению производительности модели за счет эффективного изучения пространства гиперпараметров. Это помогает избежать ловушек поиска по сетке и позволяет исследователям принимать более обоснованные решения на основе ожидаемой производительности и оценок неопределенности. Однако важно тщательно учитывать вычислительные затраты, актуальность гиперпараметров и общие цели исследования при выборе подходящего метода оптимизации гиперпараметров.
Помните, что эта презентация основана на выводах Роджера Гросса и содержит ценные рекомендации о важности оптимизации гиперпараметров и преимуществах байесовских методов. Рекомендуется обратиться к оригинальной статье или дальнейшим исследованиям в этой области для более подробного понимания методов и их реализации.
GAN
GAN
Есть несколько соображений при использовании генеративно-состязательных сетей (GAN) для создания изображений. В этом контексте у GAN есть как плюсы, так и минусы. Одним из существенных преимуществ является то, что сети GAN естественным образом обеспечивают соответствие сгенерированного распределения целевому распределению, не требуя сложных функций потерь. Это достигается за счет игры мини-макс между генератором и дискриминатором. GAN предоставляют хороший способ кодировать реалистичные изображения, изучая базовое распределение. Однако на практике часто требуются дополнительные потери при обучении системы.
Существуют различные типы GAN, используемые для разных целей. Условные GAN позволяют генерировать данные на основе условных распределений вероятностей. Это означает, что вместо того, чтобы генерировать из одного распределения вероятностей, генератор может быть обусловлен конкретной информацией. Другие варианты GAN, такие как Pix2Pix и CycleGAN, ориентированы на задачи преобразования изображения в изображение. Эти модели могут преобразовывать изображения из одной области в другую, позволяя выполнять такие задачи, как перенос стиля или синтез изображений.
Обучение GAN может быть сложным, и есть несколько советов, которые помогут улучшить процесс обучения. Важно не сдаваться легко, потому что для сходимости GAN часто требуется несколько итераций. Часто полезно нормализовать входные изображения от -1 до 1, а сглаживание меток можно применить для повышения стабильности обучения. Использование гауссова шума вместо равномерно распределенного шума в качестве входных данных для генератора также может быть полезным. Есть много других советов по обучению GAN, и такие ресурсы, как репозитории GitHub, могут предоставить исчерпывающие списки.
Чтобы проиллюстрировать практическое использование GAN, давайте рассмотрим пример преобразования изображения в изображение с помощью CycleGAN. Эта модель предназначена для перевода изображений из одной области в другую без необходимости использования явно парных обучающих выборок. Вместо этого используется пул изображений из каждого домена, и цель состоит в том, чтобы изучить два преобразования: одно из домена X в домен Y, а другое из домена Y в домен X. Термин согласованности цикла введен, чтобы гарантировать, что применение прямого преобразования и обратные преобразования изображения возвращают исходное изображение. Модель объединяет множественные потери, в том числе потери GAN и потери согласованности цикла, для обучения генераторов и дискриминаторов.
Оценку результатов можно проводить различными методами. Могут быть проведены исследования механического турка, когда людей-оценщиков просят различать реальные и сгенерированные изображения. Кроме того, для измерения точности сгенерированных карт сегментации по сравнению с исходными картами можно использовать определенные метрики оценки, такие как Intersection over Union (IoU).
Стоит отметить, что, хотя GAN показали многообещающие результаты, при их обучении все еще могут возникнуть проблемы. Коллапс режима, когда генератор производит ограниченные вариации, и проблемы с сохранением цвета относятся к числу трудностей, которые могут возникнуть. Исследователи продолжают изучать и улучшать модели GAN для улучшения результатов генерации изображений.
Другой подход, который был изучен для улучшения обучения GAN, называется прогрессивным ростом. При традиционном обучении GAN генератор и дискриминатор обучаются одновременно на изображениях с одинаковым разрешением на протяжении всего процесса обучения. Однако прогрессивное выращивание использует другой подход.
При прогрессивном выращивании обучение начинается с изображений с низким разрешением и постепенно увеличивается с течением времени. Идея этого подхода состоит в том, чтобы позволить моделям сначала изучить базовую структуру, а затем постепенно уточнять детали по мере увеличения разрешения. Это помогает стабилизировать тренировочный процесс и может привести к лучшим результатам.
Во время обучения прогрессивных GAN используются несколько разрешений, и по мере увеличения разрешения к сетям генератора и дискриминатора добавляются новые слои. Модели обучаются иерархически, при этом сначала обучаются слои с более низким разрешением, а затем добавляются и обучаются слои с более высоким разрешением.
Начиная с изображений с низким разрешением, модели могут изучать глобальную структуру и генерировать грубые детали. По мере увеличения разрешения модели могут сосредоточиться на захвате более мелких деталей и создании более реалистичных изображений. Этот пошаговый процесс обучения помогает избежать нестабильности обучения и сбоя режима, которые часто возникают при обучении GAN.
Было показано, что прогрессивный рост эффективен для создания высококачественных изображений в различных областях, таких как лица, ландшафты и объекты. Это позволяет создавать изображения с более реалистичными текстурами, более четкими деталями и лучшим общим визуальным качеством.
Помимо прогрессивного роста, есть и другие приемы и приемы, которые можно использовать для улучшения обучения ГАН. Одним из таких методов является использование методов регуляризации, таких как нормализация веса, спектральная нормализация и штраф за градиент, которые помогают стабилизировать обучение и предотвратить коллапс режима.
Еще одним важным соображением является выбор функций потерь. В то время как состязательная потеря является ключевым компонентом в обучении GAN, она часто дополняется дополнительными функциями потери, чтобы направлять процесс обучения. Эти дополнительные потери могут включать потерю восприятия, потерю сопоставления признаков или потерю реконструкции, в зависимости от конкретной задачи и желаемого результата.
Кроме того, выбор архитектуры, такой как сетевая архитектура, функции активации и алгоритмы оптимизации, также может повлиять на обучение GAN. Экспериментирование и точная настройка этих вариантов часто необходимы для достижения оптимальных результатов.
В целом, обучение GAN — сложная и сложная задача, требующая тщательного учета различных факторов. Хотя GAN продемонстрировали замечательные успехи в создании реалистичных изображений, достижение стабильных и высококачественных результатов по-прежнему остается активной областью исследований. Достижения в методах обучения, методах регуляризации и функциях потерь продолжают раздвигать границы того, чего могут достичь GAN.
Алгоритмы быстрой свертки
Алгоритмы быстрой свертки
Меня зовут Таннер, и Дэн попросил меня выступить на его семинаре по глубокому обучению и практике. Однако я быстро понял, что у меня мало знаний о глубоком обучении. Тем не менее, я решил сосредоточиться на практической стороне темы. Итак, я назвал свое выступление «Как я научился перестать беспокоиться и полюбил CDNN» или «Как мои извилины становятся такими быстрыми?» Я хотел подчеркнуть практическую сторону дела.
Для начала я представил забавный факт, которым участники могли бы поделиться на следующем собрании по глубокому обучению. Оказывается, комнеты на самом деле не выполняют свертки; они выполняют корреляции. Это тонкая разница, которая не оказывает существенного влияния на обсуждение.
Затем я ввел некоторые обозначения, которые буду использовать на протяжении всего выступления. В типичной свертке у вас есть размер пакета (n), представляющий количество изображений, обрабатываемых вместе. Существует также размер ядра, который для простоты будем считать квадратным. Кроме того, есть выходная ширина и высота, которые зависят от входных размеров и размера ядра. Кроме того, есть входные каналы (в) и выходные каналы (г).
Затем я перешел к объяснению наивного алгоритма свертки, который является наиболее простой реализацией. Этот алгоритм состоит из семи вложенных циклов for. Хотя первые четыре цикла можно распараллелить, остальные циклы (с пятого по седьмой) представляют собой проблему, поскольку они изменяют одно и то же выходное значение. Даже при использовании графического процессора распараллеливание этих циклов не является тривиальным из-за связанного доступа к памяти.
Чтобы проиллюстрировать концепцию, я предоставил небольшой пример ввода 4x4 со сверткой 3x3, в результате чего получается вывод 2x2. Для каждого выходного элемента требуется девять умножений, а для вычисления всех четырех выходных значений требуется 36 умножений.
Затем я ввел матричную форму задачи Теплица, которая представляет вычисление свертки в матричной форме. Эта форма демонстрирует экономию параметров, достигнутую за счет разделения веса и наличия множества нулей из-за выборочного взаимодействия весов. Однако это матричное представление создает проблемы с памятью для больших входных и выходных данных.
Чтобы решить эту проблему, я обсудил альтернативный подход, используемый Cafe, где входные данные реплицируются вместо ядра. Создавая матричное представление входных данных, вычисление свертки может быть эффективно выполнено с использованием матричного умножения. Преимущество этого подхода заключается в том, что его можно передать библиотекам, таким как CuBLAS, которые могут распараллелить вычисления и использовать оптимизированное оборудование.
Я также выделил метод потоковой передачи, который делит вычисления на более мелкие фрагменты, что позволяет накладываться между вычислениями и передачей данных. Такой подход помогает уменьшить ограничения памяти и повышает общую производительность.
Двигаясь дальше, я обсудил прогресс, достигнутый в компьютерном зрении, пересматривая статьи 1980-х годов. Вдохновившись методами обработки сигналов, в частности алгоритмическим снижением мощности, исследователи смогли повысить скорость сверток.
Я объяснил концепцию теории минимальной фильтрации, которая утверждает, что одномерная свертка с размером фильтра (k) и выходной шириной (w) может быть достигнута всего за w + k - 1 умножений. Это уменьшение количества умножений может быть получено путем изменения порядка вычислений и введения промежуточных значений, которые позволяют выполнять больше сложений вместо умножений.
Я привел пример алгоритма Вайнера-Грасмана, который показывает, как можно организовать одномерную свертку для минимизации умножений. Применяя этот алгоритм, мы можем уменьшить количество умножений, необходимых для данной свертки.
Эти концепции также могут быть распространены на 2D-свертки, где минимальная 1D-свертка может быть вложена в минимальную 2D-свертку. Я продемонстрировал это вложение и объяснил, как требуются определенные матрицы для различных входных данных и размеров ядра.
В этом конкретном сценарии, когда у нас есть свертка три на три и вход четыре на четыре, матрицы для подхода алгоритмического сокращения будут выглядеть следующим образом:
Матрица:
[ 0 1 1 0 0 -1 -1 0 ]
[ 0 1 -1 0 0 -1 1 0 ]
[ 0 0 0 1 -1 -1 1 0 ]
Матрица G:
[0 1 -1 0]
[-1 0 0 1]
[0 -1 1 0]
Матрица Б:
[ 0 1 1 0 ]
[ 0 1 -1 0 ]
[ 0 0 0 1 ]
С этими матрицами мы можем вычислить результат, используя умножение и сложение матриц. Переставляя вычисления таким образом, мы уменьшаем количество необходимых умножений.
Таким образом, подход с алгоритмическим снижением силы позволяет нам выполнять свертку, используя меньшее количество умножений, что может привести к значительному повышению скорости. Используя свойства операции свертки и применяя методы обработки сигналов, мы можем добиться более быстрых и эффективных вычислений.
Стоит отметить, что эти методы — лишь беглый взгляд на обширную область глубокого обучения и сверточных нейронных сетей. Существует множество других оптимизаций и улучшений, которые были сделаны для повышения скорости и эффективности сверток, таких как использование специализированного оборудования, такого как графические процессоры или TPU, реализация методов распараллеливания и изучение различных алгоритмических подходов.
В заключение следует сказать, что глубокое обучение и сверточные нейронные сети произвели революцию в области компьютерного зрения и стали важными инструментами для широкого круга приложений. Понимание основных принципов и методов, таких как алгоритмическое снижение сложности, может помочь нам оптимизировать и улучшить производительность моделей глубокого обучения, что позволит в будущем добиться еще более впечатляющих результатов.
Глубокое обучение с подкреплением
Глубокое обучение с подкреплением
Прежде чем мы начнем, давайте проведем быстрый опрос, чтобы узнать, кто здесь активно работает с глубоким обучением менее года. Поднимите руку, если вы попадаете в эту категорию. А как насчет тех, кто работает с глубоким обучением менее полугода? Большой! И, наконец, кто из вас использует глубокое обучение дольше, больше года? Отлично, у нас также есть несколько опытных специалистов.
А теперь я хотел бы начать с небольшого рассказа о моем путешествии. Я работаю над глубоким обучением около недели, это было примерно в то время, когда Даниэль инициировал эту группу. Помню, он призывал всех представлять свои работы, и, хотя мне тогда особо нечего было показать, я все равно решил поучаствовать. Перенесемся в сегодняшний день, и я могу с гордостью сказать, что добился значительного прогресса всего за одну неделю. Хочу поделиться своим опытом и тем, чего я добился за это время. Это будет интересно для тех, кто плохо знаком с глубоким обучением, а также для тех, кому интересно узнать о PyTorch.
Итак, чем я занимался последнюю неделю? Для начала я начал с ознакомления с основами глубокого обучения на простом примере CIFAR-10. Для тех, кто не знает, CIFAR-10 — это набор данных, состоящий из десяти различных классов изображений. Он служит простым введением в глубокое обучение. Цель состоит в том, чтобы научить нейронную сеть предсказывать класс изображения. Я проведу вас через некоторый код, чтобы объяснить процесс и выделить то, что мы на самом деле делаем.
Давайте посмотрим на код. Первое, что я хочу отметить, это то, насколько он лаконичен. Этот файл содержит всего 140 строк кода Python, что впечатляет, учитывая, что он охватывает все, что нам нужно для обучения работе с CIFAR-10. Раньше я работал с низкоуровневым C и CUDA, поэтому знакомство с PyTorch стало откровением. Структура кода проста. У нас есть некоторые базовые преобразования данных, набор поездов и загрузчик поездов, которые удобно предоставляются модулем факельного зрения. Этот модуль позволяет нам легко загрузить набор данных CIFAR-10. Мы определяем нашу сеть, которая состоит из сверточных и полносвязных слоев. PyTorch позаботится об обратном распространении и предоставляет встроенные оптимизаторы. С помощью всего нескольких строк кода мы можем начать обучение модели на CIFAR-10.
Двигаясь дальше, я хочу обсудить обучение с подкреплением и его применение в глубоком обучении. Обучение с подкреплением отличается от традиционных задач классификации или регрессии, поскольку оно включает в себя интерактивную среду и агентов, которые предпринимают действия для максимизации вознаграждения. Вместо того, чтобы помечать обучающие данные, мы получаем сигналы вознаграждения, основанные на наших действиях в окружающей среде. Чтобы продемонстрировать эту концепцию, давайте рассмотрим пример DQN (Deep Q-Network) с использованием среды Cartpole.
Среда Cartpole имитирует шест, балансирующий на тележке, и цель состоит в том, чтобы удерживать шест в вертикальном положении как можно дольше. Мы получаем награду, когда шест остается сбалансированным, и штраф, когда он падает. Это классическая задача обучения с подкреплением. В коде мы используем память воспроизведения для хранения прошлого опыта и выборки из него во время обучения. Это помогает преодолеть проблему коррелированных наблюдений, которые могут нарушить процесс обратного распространения. Наша сетевая архитектура определяется аналогично примеру CIFAR-10, но теперь мы сосредоточимся на прогнозировании будущих вознаграждений с учетом пары состояние-действие. Мы выбираем действия на основе предполагаемых вознаграждений и соответствующим образом обновляем нашу модель.
Наконец, я хочу поделиться своим быстрым примером, над которым я работал только вчера. Я создал простую среду, в которой игрок переходит к награде. Игрок получает награду в зависимости от своего расстояния до цели.
В этом примере я создал среду на основе сетки, в которой игрок перемещается к награде. Цель игрока - достичь цели и получить высокую награду, избегая препятствий и штрафов. Текущее положение игрока представлено координатами (x, y) на сетке.
Чтобы реализовать это, я использовал двумерный массив для представления среды. Каждая ячейка в массиве соответствует позиции в сетке и содержит значение, указывающее тип этой ячейки (например, препятствие, награда, штраф, пустое место). Изначально игрок случайным образом размещается в окружающей среде, а целевое положение устанавливается на определенную координату.
Затем я определил нейронную сеть, которая принимает текущую позицию игрока в качестве входных данных и предсказывает наилучшее действие (т. е. движение вверх, вниз, влево или вправо) для достижения цели. Сеть обучается с использованием варианта алгоритма Q-обучения, где Q-значения представляют собой ожидаемые вознаграждения за каждое действие в заданном состоянии.
Во время обучения игрок исследует окружающую среду, совершая действия и получая немедленные награды в зависимости от своего положения. Эти вознаграждения используются для обновления значений Q и улучшения прогнозов сети. Тренировочный процесс продолжается до тех пор, пока игрок последовательно не достигнет целевого положения и не получит высокие награды.
После завершения обучения мы можем протестировать обученную сеть, позволив игроку перемещаться по среде с использованием изученной политики. Игрок использует прогнозы сети для выбора лучших действий на каждом этапе, постепенно приближаясь к цели.
Этот пример демонстрирует применение глубокого обучения с подкреплением в пользовательской среде. Он демонстрирует, как нейронная сеть может научиться ориентироваться в сложном пространстве, принимать решения на основе вознаграждений и штрафов и достигать определенной цели.
Изучение интерпретируемых представлений
Изучение интерпретируемых представлений
Здравствуйте, меня зовут Арун, и в этой презентации я буду обсуждать тему изучения интерпретируемых представлений в глубоких сетях. Глубокие нейронные сети оказались очень успешными в различных областях, таких как компьютерное зрение, робототехника и обработка естественного языка. Однако одним из их недостатков является отсутствие интерпретируемости. В отличие от более простых моделей, глубокие сети нелегко понять, просто изучив их активацию. Это создает проблему, когда мы хотим получить представление о том, что на самом деле изучает сеть.
Во многих случаях промежуточные представления в глубоких сетях не имеют смысла и не поддаются интерпретации. Хотя мы можем визуализировать веса сверточных слоев и получить некоторое представление после обучения, в большинстве случаев эти сети рассматриваются как аппроксиматоры черного ящика. Но что, если мы заботимся об интерпретируемости?
В этой презентации я сосредоточусь на подходе к структурированию глубоких сетей для создания интерпретируемых представлений. Включив предварительные знания о проблемной области в структуру сети, мы можем добиться лучшей интерпретируемости, что часто приводит к улучшению обобщения и эффективности данных.
Существуют различные способы структурирования глубоких сетей для улучшения интерпретируемости. Я рассмотрю пять или шесть статей, в которых исследуется эта идея. Первый подход предполагает явное введение определенных операций в сетевую архитектуру. Например, сверточные нейронные сети (CNN) оказались успешными в анализе изображений, используя локальные операции над участками изображения. Включая сверточные слои, мы можем уменьшить пространство параметров и получить содержательные представления. Однако важно отметить, что сеть может по-прежнему обучаться функциям, для которых не проводилась явная подготовка.
Другой подход заключается в включении преобразований данных в структуру сети. Например, преобразования твердого тела можно использовать для исправления и выравнивания объектов в сцене. Явно моделируя эти преобразования, мы можем улучшить способность сети понимать базовую структуру данных. Кроме того, интеграция динамики и физического моделирования в глубокие сети также может улучшить интерпретируемость. Используя такие методы, как рендеринг с помощью OpenGL, мы можем имитировать реалистичные взаимодействия и улучшить понимание сети физического мира.
Кроме того, я расскажу о работе по структурированию учебного процесса, чтобы стимулировать более интерпретируемые представления. Это включает в себя присвоение значения промежуточным представлениям и явное обучение сети прогнозированию определенных атрибутов или свойств данных. Включив такую структуру в процесс обучения, мы можем направить сеть на изучение более значимых представлений.
Чтобы проиллюстрировать эти концепции, я приведу несколько примеров. Одна статья посвящена капсульным сетям, целью которых является кодирование информации более высокого уровня об объектах в сцене. Комбинируя выходные данные капсул, которые распознают объекты и предсказывают свойства объектов, мы можем получать более точные и интерпретируемые результаты.
В другой недавней статье представлена архитектура сети пространственного преобразователя, которая учится преобразовывать входные данные в каноническое представление. Прогнозируя параметры преобразования и применяя их к входным данным, сеть корректирует вариации и выравнивает данные для упрощения обработки и классификации.
Наконец, я расскажу о своей собственной работе по моделированию динамики сцены. Явным образом включив априорные законы физики и моделируя движение твердого тела с помощью поворотов и перемещений, мы можем улучшить способность сети точно предсказывать взаимодействие объектов.
В заключение, структурируя глубокие сети для создания интерпретируемых представлений, мы можем получить ценную информацию об их работе и улучшить их производительность в различных задачах. Включение предварительных знаний, использование конкретных операций и интеграция динамики и преобразований — все это стратегии, которые могут улучшить интерпретируемость и привести к лучшему обобщению и эффективности данных.
Рекуррентные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети
Автор углубляется в сложную работу рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сетей долговременной кратковременной памяти (LSTM), проливая свет на их значение и функциональность. RNN, в отличие от обычных нейронных сетей, которые можно представить в виде ориентированных ациклических графов, содержат циклы в своей графовой структуре. Эта циклическая природа требует учета временной последовательности входных данных при обработке данных. Основное внимание автора сосредоточено на RNN временных рядов, которые эффективно обрабатывают входные данные в течение нескольких временных шагов.
Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, автор представляет увлекательный пример задачи под названием «Найди Бильбо». В этом сценарии обычная нейронная сеть сталкивается с трудностями при поиске Бильбо на третьем и четвертом изображениях из-за частичного перекрытия деревом. Однако люди могут использовать временную информацию, чтобы сделать вывод, что Бильбо, вероятно, находится за деревом. Рекуррентные нейронные сети с присущими им возможностями памяти предлагают решение этой проблемы. Автор продолжает объяснять, как рекуррентная нейронная сеть может разворачиваться во времени, позволяя передавать информацию от одного временного шага к другому. Эта функция позволяет сети сохранять информацию о местонахождении Бильбо.
Обучение рекуррентной нейронной сети включает обратное распространение градиентов во времени. Однако этот процесс может привести к взрыву или исчезновению градиентов, особенно когда сеть развертывается на множестве временных шагов. Чтобы решить эту проблему, автор вводит сети LSTM. Сети LSTM специально разработаны для смягчения проблемы взрывающихся или исчезающих градиентов. Они используют специализированные внутренние структуры, известные как шлюзы, которые эффективно контролируют поток информации и обновляют память сети. Далее автор объясняет четыре фундаментальных ворот LSTM: ворота забывания, входные ворота, блочные входные данные и выходные ворота. Эти ворота сотрудничают, чтобы выборочно забыть и запомнить информацию в памяти сети.
Кроме того, автор упоминает несколько часто используемых вариантов LSTM. К ним относятся включение явного рекуррентного состояния, которое позволяет LSTM рассматривать предыдущее рекуррентное состояние в качестве входных данных, и использование глазков, которые позволяют гейтам учитывать текущее состояние ячейки при принятии решений.
Переключая передачу, автор начинает подробное объяснение LSTM, особо подчеркивая их полезность при обнаружении и отслеживании воды. Хотя рекуррентная сеть может не быть обязательной для обнаружения воды, поскольку вода легко различима, проблема отслеживания значительно выигрывает от временной информации, предлагаемой LSTM. Повторяющийся характер LSTM позволяет собирать и сохранять информацию с течением времени, что оказывается бесценным для отслеживания таких объектов, как вода, с динамическими отражениями и преломлениями.
Автор переходит к представлению результатов исследований, в которых сравнивается производительность различных сетей в контексте задач обнаружения и отслеживания. Полученные данные демонстрируют, что обычная сверточная нейронная сеть (CNN) без повторения демонстрирует меньшую точность в обнаружении и отслеживании воды по сравнению с рекуррентной сетью LSTM. Автор также упоминает другую сеть, которая одновременно учитывает несколько кадров, но не имеет повторения. Хотя эта сеть превосходит обычную CNN, она все еще не соответствует точности, достигнутой LSTM.
Расширяя тему, автор предлагает дополнительные сведения об инициализации состояния ячейки или повторяющегося состояния в LSTM. Обычно эти состояния инициализируются нулями. Однако альтернативные варианты включают их инициализацию средним состоянием ячейки из обучающих данных или использование знаний, специфичных для предметной области, для целей инициализации.
Затем текст переходит к другому иллюстративному примеру, углубляясь в работу Дэниела и его творение «re3». Эта работа связана с отслеживанием объектов в видео. Автор объясняет используемую сетевую архитектуру с двумя внутренними уровнями LSTM. Включая обрезки изображений, окружающих объект на предыдущем и текущем временных шагах, сеть эффективно отслеживает движение объекта во времени. Автор подчеркивает замечательную способность LSTM обрабатывать изменения внешнего вида, окклюзии и изменения освещения, что делает его мощным инструментом для отслеживания объектов.
Завершая обсуждение, автор отмечает, что производительность сетей на основе LSTM зависит от конкретных требований данной задачи. В то время как эти сети оказываются полезными для задач, связанных с объектами с различным внешним видом, более простые сетевые архитектуры могут быть достаточными для других случаев.
Таким образом, текст представляет собой всестороннее исследование рекуррентных нейронных сетей, в частности сетей LSTM. Он разъясняет их назначение, механизмы и преимущества, а также проливает свет на их применение в обнаружении и отслеживании воды, а также в задачах отслеживания объектов. Кроме того, автор подчеркивает удобство реализации LSTM с использованием PyTorch, подчеркивая его простоту по сравнению с другими фреймворками.
Распределенное глубокое обучение
Распределенное глубокое обучение
Сегодня завершающая презентация нашего совместного путешествия, и я хотел бы погрузиться в увлекательный мир распределенного глубокого обучения. Хотя эта тема возбудила мое любопытство, я должен признаться, что до сих пор не исследовал ее подробно. Однако я считаю, что стоит обсудить компромиссы и практические последствия распределенного глубокого обучения, поскольку оно обладает огромным потенциалом для ускорения процессов обучения. Пожалуйста, имейте в виду, что хотя я и обладаю некоторыми знаниями о системах и написал значительное количество кода, я не являюсь экспертом в этой области. Поэтому могут быть сложности, которые я не могу полностью понять, когда речь идет о реальных распределенных системах. С учетом сказанного давайте приступим к исследованию распределенного глубокого обучения.
Когда мы говорим о распределенном глубоком обучении, наша основная цель — повысить скорость и эффективность. Однако есть несколько связанных, но разных факторов, которые мы учитываем при оптимизации для более быстрого обучения. Эти факторы включают минимизацию времени обучения, максимизацию пропускной способности, максимизацию параллелизма, минимизацию передачи данных, максимизацию размеров пакетов и минимизацию задержки. Каждый из этих аспектов способствует созданию более быстрых и эффективных моделей глубокого обучения.
Минимизация времени обучения и максимизация размеров пакетов — тесно взаимосвязанные понятия. Увеличение размера пакета позволяет увеличить скорость обучения, что в конечном итоге ускоряет обучение. Чтобы проиллюстрировать этот момент, давайте представим, что вы начинаете с одного графического процессора и небольшого размера пакета, скажем, 100 изображений. Когда мы пытаемся увеличить размер пакета, например, до 200 изображений, мы сталкиваемся с ограничениями в отношении памяти графического процессора. Решение заключается в использовании нескольких машин или графических процессоров. Распределяя сетевые параметры по нескольким графическим процессорам, каждый из которых обрабатывает пакет размером 100, мы можем распараллелить прямой и обратный проходы. После этого мы синхронизируем градиенты и соответствующим образом обновляем модели. Например, Facebook разработал специальное оборудование, способное вместить 256 графических процессоров, что позволило им обучить ImageNet на модели ResNet-50 всего за один час. Хотя для большинства приложений такая экстремальная масштабируемость может не понадобиться, понимание принципов и связанных с этим компромиссов может быть полезным для будущих начинаний или стажировок в этой области.
Далее давайте шаг за шагом рассмотрим концепцию оптимизации эффективности. Мы обсудим возможные подводные камни и предложим рекомендации для достижения корректности и скорости.
Нормализация функции потерь. Крайне важно нормализовать функцию потерь относительно общего размера партии. При репликации сети на нескольких компьютерах или графических процессорах суммирование или усреднение градиентов дает разные результаты. Обеспечивая правильную нормализацию функции потерь, мы поддерживаем согласованность между различными размерами партий, способствуя точному и эффективному обучению.
Перетасовка данных. При распределении данных между несколькими работниками или машинами перетасовка становится необходимой. Без перетасовки мини-пакеты могут коррелироваться в течение длительного периода времени, что снижает эффективность обучения. Перетасовывая данные в начале каждой эпохи, мы обеспечиваем случайность и предотвращаем влияние похожих шаблонов на последовательные мини-пакеты.
Пакетная нормализация. Пакетная нормализация создает уникальные проблемы в распределенной среде. Для решения этих проблем рекомендуется выполнять пакетную нормализацию статистики для мини-пакетов, обычно ограниченную размером пакета графического процессора. Такой подход обеспечивает параллелизм без ущерба для преимуществ, получаемых от распределения рабочей нагрузки. Исследователи широко изучили этот вопрос, и я рекомендую обратиться к их работе для более подробного понимания.
Обработка ошибок и мониторинг прогресса. При реализации распределенного глубокого обучения важно иметь надежные механизмы обработки ошибок и системы мониторинга прогресса. С увеличением сложности и масштаба распределенных систем могут возникать ошибки и узкие места. Внедряя надежные инструменты обработки ошибок и мониторинга, мы можем смягчить потенциальные проблемы и обеспечить бесперебойную работу.
Особенности системы. Каждая распределенная система уникальна.
Давайте продолжим изучение системных соображений в распределенном глубоком обучении:
а. Накладные расходы на связь: связь между различными машинами или графическими процессорами является важным фактором в распределенном глубоком обучении. Время, необходимое для передачи данных и синхронизации, может повлиять на общую скорость обучения. Крайне важно оптимизировать шаблоны связи и свести к минимуму ненужное перемещение данных. Такие методы, как сжатие градиента, квантование градиента и разрежение градиента, могут помочь уменьшить накладные расходы на связь и повысить эффективность.
б. Сетевая архитектура. Выбор сетевой архитектуры также может повлиять на производительность распределенного глубокого обучения. Некоторые архитектуры по своей природе больше подходят для распределенного обучения, в то время как другие могут потребовать модификации или дополнительных методов для достижения эффективного распараллеливания. Понимание характеристик выбранной архитектуры и ее совместимости с распределенным обучением важно для получения оптимальных результатов.
в. Разделение данных и балансировка нагрузки. При распределении данных между несколькими рабочими процессами важно разделять данные таким образом, чтобы равномерно сбалансировать рабочую нагрузку. Неравномерное распределение данных может привести к дисбалансу нагрузки и замедлению обучения. Такие методы, как параллелизм данных, параллелизм моделей и гибридный параллелизм, можно использовать для эффективного распределения рабочей нагрузки и достижения балансировки нагрузки.
д. Отказоустойчивость. Распределенные системы подвержены сбоям, и крайне важно внедрить механизмы отказоустойчивости для обеспечения надежности. Такие методы, как создание контрольных точек и автоматическое восстановление, помогают корректно справляться со сбоями и возобновлять обучение без существенных сбоев.
е. Масштабируемость. По мере роста размера распределенной системы масштабируемость становится критическим фактором. Система должна быть способна эффективно обрабатывать растущее число машин или графических процессоров без существенного снижения производительности. Обеспечение масштабируемости требует тщательного проектирования системы, распределения ресурсов и оптимизации связи.
ф. Синхронизация и согласованность. В распределенном глубоком обучении важно синхронизировать модели и градиенты между разными рабочими для обеспечения согласованности. Такие методы, как синхронное обучение, асинхронное обучение и отложенные обновления, можно использовать для баланса между скоростью конвергенции и согласованностью. Выбор метода синхронизации зависит от конкретных требований обучающей задачи и архитектуры системы.
г. Управление ресурсами. Эффективное управление ресурсами имеет решающее значение в распределенном глубоком обучении для эффективного использования доступных ресурсов. Это включает в себя управление памятью графического процессора, оптимизацию использования графического процессора и динамическое выделение ресурсов в зависимости от рабочей нагрузки. Такие методы, как параллелизм моделей и накопление градиентов, могут помочь преодолеть ограничения памяти графического процессора и максимально использовать ресурсы.
В заключение, распределенное глубокое обучение предлагает значительные возможности для ускорения обучения и повышения эффективности. Однако это также создает проблемы, которые необходимо решить для достижения оптимальных результатов. Принимая во внимание такие факторы, как размер пакета, нормализация, перетасовка, накладные расходы на связь, особенности системы, отказоустойчивость, масштабируемость, синхронизация и управление ресурсами, мы можем справиться со сложностями распределенного глубокого обучения и полностью раскрыть его потенциал.
Введение в когнитивные вычисления и искусственный интеллект
Введение в когнитивные вычисления и искусственный интеллект
Я доктор Сопер, и я рад приветствовать вас на первом видео из этой обширной серии, посвященной когнитивным вычислениям и искусственному интеллекту (ИИ). Эта серия призвана предоставить знания и идеи людям, заинтересованным в получении дополнительной информации об этих захватывающих областях. Независимо от того, есть ли у вас какие-либо предварительные знания об искусственном интеллекте или системах когнитивных вычислений, в этой серии будут рассмотрены основы и заложен прочный фундамент.
Хотя многие из нас сталкивались с искусственным интеллектом в научно-фантастических книгах или блокбастерах, в этой серии видео мы сосредоточимся на реальности, а не на вымысле. В нашем путешествии мы углубимся в истинную природу когнитивных вычислений и искусственного интеллекта. Мы рассмотрим их определения, различные типы систем, доступных сегодня, их функциональные возможности, реальные приложения и преобразующее влияние, которое они будут оказывать на различные аспекты нашей жизни.
Одним из увлекательных аспектов этой серии является то, что мы также узнаем, как использовать Python и Jupyter Notebook для создания ИИ и когнитивных систем, которые мы обсуждаем. Этот практический опыт, несомненно, станет одной из самых приятных частей серии, поскольку мы занимаемся практической реализацией.
Итак, приступим к нашему образовательному приключению!
Поскольку этот начальный урок служит введением в искусственный интеллект и когнитивные вычисления, крайне важно дать определение этим терминам. Проще говоря, искусственный интеллект относится к интеллекту, демонстрируемому машинами. Он включает в себя искусственные устройства, которые воспринимают окружающую среду, предпринимают действия или принимают решения для достижения своих целей. Что отличает системы искусственного интеллекта, так это их способность учиться независимо, без необходимости четких инструкций. Вместо этого они могут самостоятельно определять наиболее эффективный подход к решению проблем или выполнению задач.
С другой стороны, когнитивные вычисления относятся к системам искусственного интеллекта, которые выполняют задачи или предоставляют услуги, которые традиционно предназначались исключительно для человеческого познания. Хотя все системы когнитивных вычислений считаются искусственным интеллектом, не все системы ИИ обладают когнитивными способностями. Когнитивные вычисления включают в себя широкий спектр приложений, таких как обнаружение аномалий, анализ настроений, языковой перевод, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, распознавание изображений и видео и многое другое.
В этой серии мы рассмотрим и реализуем четыре различных типа моделей искусственного интеллекта, которые служат основой для различных систем когнитивных вычислений.
Во-первых, мы углубимся в Thompson Sampling, относительно простую модель искусственного интеллекта, которая помогает системам решать дилемму разведки-эксплуатации. Эти системы могут автономно учиться выбирать действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение.
Далее мы углубимся в Q-обучение, которое подпадает под понятие обучения с подкреплением. В Q-обучении агент работает в среде, характеризующейся состояниями и возможными действиями. Эти системы могут автоматически определять оптимальную политику, которой руководствуются при принятии решений в любом заданном состоянии.
Третья модель, которую мы рассмотрим, — это глубокое обучение, основанное на искусственных нейронных сетях. Эти сети, подобные человеческому мозгу, состоят из взаимосвязанных узлов или нейронов. Глубокие нейронные сети служат основой для многочисленных интригующих систем искусственного интеллекта и когнитивных систем, в том числе связанных с распознаванием речи, машинным переводом, медицинской диагностикой и многим другим. Они даже продемонстрировали способности в таких задачах, как видеоигры, создание иллюстраций и сочинение музыки.
Наконец, мы изучим глубокие сверточные нейронные сети. Эти сети используют специализированную математическую операцию, известную как свертка, что позволяет им преуспеть в обработке визуальной информации из изображений и видео.
Как же ИИ и когнитивные вычисления произведут революцию в мире? Возможности почти безграничны! Ожидается, что к 2030 году эти технологии принесут в мировую экономику около 16 триллионов долларов. Потенциальные выгоды для предприятий, правительств и частных лиц многочисленны.
В энергетическом секторе искусственный интеллект и когнитивные вычисления оптимизируют потребление и распределение энергии, эффективно сокращая глобальное потребление энергии. В сфере здравоохранения эти технологии помогут в разработке новых лекарств и вакцин, диагностике заболеваний и оказании индивидуальной медицинской помощи. В сфере транспорта и логистики беспилотные автомобили с искусственным интеллектом значительно сократят количество аварий и пробок на дорогах, а также произведут революцию в доставке электронной коммерции. Образование выиграет от персонализированного и оптимизированного обучения с использованием ИИ и когнитивных вычислений. Безопасность и защита будут повышены благодаря способности ИИ снижать уровень преступности, повышать общественную безопасность и бороться с мошенничеством и кражей личных данных. Сектор занятости будет использовать ИИ для определения наилучших совпадений между кандидатами и должностями, повышая удовлетворенность работой. Умные дома и домашние роботы будут автоматизировать задачи, контролировать устройства и предоставлять роботов-помощников, способствуя независимому образу жизни пожилых людей и людей с ограниченными возможностями. ИИ и когнитивные вычисления также произведут революцию в сфере развлечений и общения, рекомендуя опыт и помогая людям находить новых друзей и социальные круги. Экологические инициативы выиграют от улучшенной обработки отходов, переработки и сокращения загрязнения, обеспечиваемых ИИ. В бизнесе ИИ будет автоматизировать процессы, оптимизировать прибыль, способствовать инновациям и улучшать процесс принятия решений.
Эти примеры лишь касаются поверхности, поскольку искусственный интеллект и когнитивные вычисления будут продолжать открывать бесчисленное множество преобразующих приложений. У них есть потенциал для улучшения процесса принятия решений, расширения человеческого интеллекта и высвобождения когнитивных ресурсов для других задач. В ближайшем будущем когнитивные машины и ИИ органично интегрируются в нашу жизнь, став такими же незаменимыми, как смартфоны, интернет или электричество. Мы будем удивляться, как мы раньше обходились без них.
В нашем следующем уроке мы рассмотрим Jupyter Notebooks, мощный инструмент, который будет использоваться в сочетании с Python на протяжении всей этой серии для создания и реализации моделей ИИ, которые мы обсуждали ранее. Даже если вы не знакомы с Jupyter Notebooks или Python, будьте уверены, что вы приобретете значительный опыт работы с этими инструментами по ходу нашего путешествия.
Надеюсь, этот вводный урок о когнитивных вычислениях и искусственном интеллекте был для вас информативным и интересным. До следующего раза, хорошего дня!
Ваш набор инструментов для искусственного интеллекта — работа с Jupyter Notebooks
Ваш набор инструментов для искусственного интеллекта — работа с Jupyter Notebooks
Я доктор Соупер, и сегодня я имею удовольствие представить вам ваш инструментарий искусственного интеллекта. Наше основное внимание будет сосредоточено на невероятно полезной и удобной технологии под названием Jupyter Notebooks.
Но прежде чем мы углубимся в детали, давайте рассмотрим, что вы можете ожидать узнать в этом уроке.
К концу этого видео вы будете иметь четкое представление о:
На протяжении этого урока мы отправимся в практическое путешествие по созданию, обучению и тестированию искусственной нейронной сети. Вы будете приятно удивлены тем, насколько прост процесс!
Для начала давайте обсудим, почему так важно иметь набор инструментов ИИ.
Эта серия видеороликов о когнитивных вычислениях и искусственном интеллекте выходит за рамки теории и концепций. Вы узнаете, как создавать различные типы моделей ИИ!
Чтобы построить любую модель искусственного интеллекта или когнитивных вычислений, нам нужен набор инструментов. Эти инструменты включают в себя вычислительные ресурсы, такие как процессоры, память и хранилище для наших файлов. Нам также нужна среда разработки, в которой мы можем работать над нашими проектами ИИ. Наконец, нам нужен набор инструкций для передачи желаемых действий компьютеру.
Что касается инструментов, мы будем изучать язык программирования Python на протяжении всей этой серии, начиная со следующего видео.
Что касается вычислительных ресурсов и среды разработки, Jupyter Notebooks, размещенные в облаке, могут предоставить как наши проекты искусственного интеллекта, так и когнитивные вычисления.
Теперь давайте рассмотрим, что такое ноутбуки Jupyter.
Блокнот Jupyter — это интерактивная веб-среда, состоящая из упорядоченного набора ячеек. Каждая ячейка в Jupyter Notebook может содержать текст, программный код, математические формулы, изображения или другие мультимедийные элементы.
Эта универсальность позволяет хранить все ваши заметки, код, диаграммы, визуализации и выходные данные ваших моделей искусственного интеллекта и когнитивных вычислений в одном месте.
Блокноты Jupyter используют ядра для запуска программного кода и поддержания текущего состояния вашего проекта. Одной из самых впечатляющих особенностей Jupyter Notebooks является возможность одновременного запуска одной ячейки. Сервер ноутбука автоматически отслеживает текущее состояние проекта в памяти.
Эта функция позволяет вам писать код в одной ячейке, выполнять его и наблюдать за результатами. Затем вы можете приступить к написанию дополнительного кода в последующих ячейках, получая доступ и используя результаты из предыдущих ячеек. Этот поэтапный подход позволяет постепенно создавать и улучшать проект без необходимости перезапускать все заново каждый раз, когда вы вносите изменения.
Еще одним примечательным аспектом Jupyter Notebooks является их поддержка нескольких языков программирования, таких как Julia, Python и R. Название «Jupyter» на самом деле происходит от комбинации этих трех языков.
Теперь вы можете задаться вопросом, почему ноутбуки Jupyter предпочтительнее других платформ разработки.
Несмотря на то, что доступны альтернативные подходы, ноутбуки Jupyter предлагают множество преимуществ для проектов искусственного интеллекта и когнитивных вычислений:
Теперь, когда мы понимаем преимущества использования Jupyter Notebook, давайте обсудим, как создать их бесплатно в Google Cloud и Microsoft Cloud.
И Google Cloud, и Microsoft Cloud предлагают услуги Jupyter Notebook как часть своих облачных платформ. Эти сервисы предоставляют предварительно настроенную среду для создания и запуска Jupyter Notebooks.
В Google Cloud вы можете использовать Google Colab (сокращение от Colaboratory), бесплатную среду Jupyter Notebook, работающую на инфраструктуре Google. Он предоставляет доступ к GPU и TPU для ускоренных вычислений машинного обучения.
Чтобы создать блокнот Jupyter в Google Colab, вы можете просто перейти на веб-сайт Google Colab (colab.research.google.com), войти в свою учетную запись Google и создать новый блокнот. Вы можете создать пустой блокнот или открыть существующий блокнот с Google Диска или GitHub.
Точно так же в Microsoft Cloud вы можете использовать Azure Notebooks — бесплатную службу Jupyter Notebook, предоставляемую Microsoft. Записные книжки Azure предлагают среду для совместной работы над проектами по науке о данных и машинному обучению.
Чтобы создать блокнот Jupyter в блокнотах Azure, вы можете войти на веб-сайт блокнотов Azure (notebooks.azure.com) с помощью своей учетной записи Майкрософт. Оттуда вы можете создать новый проект, который по умолчанию будет включать Jupyter Notebook.
И Google Colab, и блокноты Azure предоставляют знакомый интерфейс Jupyter Notebook с необходимыми вычислительными ресурсами для запуска ваших моделей ИИ. Вы можете устанавливать дополнительные библиотеки, загружать наборы данных и беспрепятственно сотрудничать с другими.
В следующей части этого урока мы рассмотрим практический пример и продемонстрируем, как эффективно использовать Jupyter Notebooks для разработки и выполнения проектов искусственного интеллекта и когнитивных вычислений.
Оставайтесь с нами, и давайте продолжим наше путешествие в мир ИИ и Jupyter Notebooks!