Périphériques technologiques
IA
Comprendre la méthode de formation des auto-encodeurs : commencer par l'exploration architecturale
Comprendre la méthode de formation des auto-encodeurs : commencer par l'exploration architecturale
Les données bruyantes sont l'un des problèmes courants de l'apprentissage automatique, et les encodeurs automatiques sont une méthode efficace pour résoudre ces problèmes. Cet article présentera la structure et la méthode de formation correcte des auto-encodeurs.
Un auto-encodeur est un réseau neuronal artificiel d'apprentissage non supervisé utilisé pour apprendre l'encodage des données. Son objectif est de capturer les caractéristiques clés de l'image d'entrée en entraînant le réseau et en le convertissant en une représentation de faible dimension, souvent utilisée pour le traitement de réduction de dimensionnalité.
Architecture d'Autoencoder
Autoencoder se compose de 3 parties :
1 Encodeur : un module qui compresse les données d'entrée de l'ensemble de test de validation dans une représentation codée, qui est généralement plus grande que l'entrée. données Plusieurs ordres de grandeur plus petits.
2. Goulot d'étranglement : Le module qui contient une représentation compressée des connaissances et constitue donc la partie la plus importante du réseau.
3. Décodeur : Un module qui aide le réseau à « décompresser » la représentation des connaissances et à reconstruire les données à partir de leur forme codée. Le résultat est ensuite comparé à la vérité terrain.
L'architecture entière ressemble à ceci, comme indiqué ci-dessous :
La relation entre l'encodeur, le goulot d'étranglement et le décodeur
Encodeur
L'encodeur est un ensemble de blocs convolutifs suivi d'un module de mise en pool, qui compresse l'entrée du modèle dans une partie compacte appelée goulot d'étranglement.
Après le goulot d'étranglement se trouve le décodeur, qui consiste en une série de modules de suréchantillonnage pour restaurer les fonctionnalités compressées sous forme d'image. Dans le cas d'un simple auto-encodeur, la sortie devrait être la même que l'entrée à bruit réduit.
Cependant, pour les auto-encodeurs variationnels, il s'agit d'une toute nouvelle image formée à partir des informations fournies par le modèle en entrée.
Bottleneck
En tant que partie la plus importante du réseau neuronal, il limite le flux d'informations de l'encodeur vers le décodeur, ne laissant passer que les informations les plus importantes.
Étant donné que le goulot d'étranglement est conçu pour capturer les informations sur les caractéristiques possédées par l'image, nous pouvons dire que le goulot d'étranglement aide à former la représentation des connaissances de l'entrée. La structure codeur-décodeur nous aide à extraire plus d'informations de l'image sous forme de données et à établir des corrélations utiles entre les différentes entrées du réseau.
Le goulot d'étranglement de la représentation compressée en entrée empêche en outre le réseau neuronal de mémoriser l'entrée et de surajuster les données. Plus le goulot d’étranglement est petit, plus le risque de surapprentissage est faible. Mais de très petits goulots d'étranglement limitent la quantité d'informations pouvant être stockées, ce qui augmente le risque de fuite d'informations importantes hors de la couche de pooling de l'encodeur.
Decoder
Enfin, le décodeur est un ensemble de blocs de suréchantillonnage et de convolution utilisés pour reconstruire la sortie du goulot d'étranglement.
Étant donné que l'entrée du décodeur est une représentation de connaissances compressée, le décodeur agit comme un "décompresseur" et reconstruit l'image à partir de ses propriétés latentes.
Après avoir compris les résultats et les relations de l'auto-encodeur, voyons comment entraîner correctement l'auto-encodeur.
Comment entraîner un auto-encodeur ?
Il y a 4 hyperparamètres qui doivent être définis avant d'entraîner l'auto-encodeur :
1. Taille du code
La taille du code ou la taille du goulot d'étranglement est l'hyperparamètre le plus important pour régler l'auto-encodeur. La taille du goulot d'étranglement détermine la quantité de données qui doivent être compressées. Cela peut également être utilisé comme terme de régularisation.
2. Nombre de couches
Comme pour tous les réseaux de neurones, un hyperparamètre important pour le réglage des auto-encodeurs est la profondeur de l'encodeur et du décodeur. Alors que les profondeurs plus élevées augmentent la complexité du modèle, les profondeurs plus faibles traitent plus rapidement.
3. Nombre de nœuds par couche
Le nombre de nœuds par couche définit le poids que nous utilisons pour chaque couche. En règle générale, le nombre de nœuds diminue avec chaque couche suivante dans un auto-encodeur, car l'entrée de chacune de ces couches devient plus petite d'une couche à l'autre.
4. Perte de reconstruction
La fonction de perte que nous utilisons pour entraîner l'auto-encodeur dépend fortement des types d'entrée et de sortie auxquels nous voulons que l'auto-encodeur s'adapte. Si nous traitons de données d'image, les fonctions de perte de reconstruction les plus populaires sont la fonction de perte MSE et la fonction de perte L1. Nous pouvons également utiliser l'entropie croisée binaire comme perte de reconstruction si l'entrée et la sortie sont dans la plage [0,1], comme dans l'ensemble de données MNIST.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens
Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
