I 5 migliori modelli di rete neurale per il deep learning e le loro applicazioni
Le reti neurali sono una serie di algoritmi che identificano le relazioni sottostanti in un insieme di dati. Questi algoritmi sono fortemente basati sul modo in cui opera un cervello umano. Queste reti possono adattarsi al cambiamento di input e generare il miglior risultato senza la necessità di riprogettare i criteri di output. In un certo senso, queste reti neurali sono simili ai sistemi dei neuroni biologici.
Il deep learning è una parte importante del machine learning e gli algoritmi di deep learning si basano su reti neurali . Esistono diverse architetture di rete neurale con caratteristiche differenti, adatte per applicazioni particolari. Qui, esploreremo alcune delle architetture più importanti, in particolare nel contesto del deep learning.
Multilayer Perceptron (MLP)
Multilayer Perceptron (MLP) è una classe di reti neurali artificiali feed-forward . Il termine perceptron si riferisce in particolare a un singolo modello di neurone che è un precursore di una rete neurale più ampia.
Un MLP è costituito da tre livelli principali di nodi: un livello di input, un livello nascosto e un livello di output. Nello strato nascosto e in quello di output, ogni nodo è considerato come un neurone che utilizza una funzione di attivazione non lineare. MLP utilizza una tecnica di apprendimento supervisionato chiamata backpropagation per la formazione. Quando una rete neurale viene inizializzata, vengono impostati i pesi per ogni neurone. La backpropagation aiuta a regolare i pesi dei neuroni per ottenere un output più vicino al previsto.
Gli MLP sono ideali per progetti che coinvolgono set di dati tabulari, problemi di previsione di classificazione e problemi di previsione di regressione.
Rete neurale di convoluzione CNN
Il modello della rete neurale di convoluzione (CNN) elabora i dati che hanno uno schema a griglia come le immagini. È progettato per apprendere automaticamente le gerarchie spaziali delle caratteristiche. La CNN comprende tipicamente tre tipi di livelli, noti anche come blocchi: convoluzione, pool e livelli completamente connessi.
I layer di convoluzione e pooling eseguono l’estrazione delle feature e queste feature estratte vengono mappate nell’output finale dal layer completamente connesso. La CNN è più adatta per l’elaborazione delle immagini.
Alcune delle aree di applicazione della CNN riguardano il riconoscimento delle immagini, la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento dei volti.
Reti neurali ricorrenti RNN
In Recurrent Neural Networks (RNN), l’output del passaggio precedente viene restituito come input al passaggio corrente. Lo strato nascosto nella RNN abilita questo sistema di feedback. Questo stato nascosto può memorizzare alcune informazioni sui passaggi precedenti in una sequenza.
La ‘memoria’ in RNN aiuta il modello a ricordare tutte le informazioni che sono state calcolate. A sua volta, utilizza questi stessi parametri per ciascuno degli input per produrre l’output, riducendo così la complessità dei parametri.
RNN è uno dei tipi di reti neurali più utilizzati , principalmente per la sua maggiore capacità di apprendimento e per la sua capacità di eseguire compiti complessi come l’apprendimento della scrittura a mano o il riconoscimento del linguaggio. Alcuni degli altri campi in cui RNN trova l’applicazione sono: problemi di previsione, traduzione automatica, tag video, riepilogo del testo e persino composizione musicale.
Rete di credenze profonde Deep Belief Networks (DBN)
I Deep Belief Networks (DBN) utilizzano le probabilità e l’apprendimento senza supervisione per generare l’output. I DBN sono costituiti da variabili latenti binarie, livelli non orientati e livelli diretti. I DBN sono diversi dagli altri modelli poiché ogni livello è regolato in ordine e ognuno di essi apprende l’intero input.
Nei DBN, il livello nascosto di ogni sottorete è un livello visibile per quello successivo. Questa composizione consente una rapida procedura di addestramento senza supervisione strato per strato in cui la divergenza contrastiva viene applicata a ciascuna sottorete, a partire dallo strato visibile più basso. Gli algoritmi di apprendimento avidi vengono utilizzati per addestrare i DBN. L’apprendimento richiede uno strato alla volta. Quindi, ogni livello riceve diverse versioni dei dati e ogni livello utilizza l’output del livello precedente come input.
I DBN trovano le principali applicazioni nel riconoscimento delle immagini, nel riconoscimento video e nei dati di motion capture.
la Macchina di Boltzmann con restrizioni RBM
La Boltzmann Machine (RBM) è una rete neurale generativa e non deterministica (stocastica) che apprende la distribuzione di probabilità sul suo insieme di input. Gli RBM sono reti neurali superficiali a due strati che costituiscono gli elementi costitutivi delle reti di credenze profonde. Il primo livello in un RBM è chiamato livello visibile o di input, e il secondo è chiamato livello nascosto. Consiste in un’unità simile a un neurone chiamata nodo; i nodi sono collegati tra loro attraverso i livelli ma non all’interno dello stesso livello.
Gli RBM vengono generalmente utilizzati nella creazione di applicazioni come la riduzione della dimensionalità, i sistemi di raccomandazione e la modellazione di argomenti. Tuttavia, negli ultimi anni le reti generative del contraddittorio stanno lentamente sostituendo gli RBM.
