Семь лучших научных работ, которые выдержали испытание временем и помогут вам создавать удивительные проекты
Исследовательские работы являются неотъемлемой частью изучения нескольких новых методологий, которые внедряются и обнаруживаются в мире искусственного интеллекта (ИИ). Все ученые и исследователи данных собираются вместе на общей платформе, чтобы поделиться своей кропотливой работой и знаниями, чтобы помочь еще больше расширить процветающее сообщество ИИ и достичь еще больших высот.
Благодаря тоннам исследований и инноваций, проводимых опытными специалистами каждый день, общий опыт обновления с использованием новейших технологий может быть ошеломляющим. Это особенно актуально для новичка, который только пытается погрузиться в мир глубокого обучения. Может быть трудно понять, какие исследовательские работы являются лучшей отправной точкой для разработки новых проектов и получения интуитивного понимания предмета.
В этой статье мы рассмотрим семь лучших исследовательских работ, которые должны прочитать разработчики, и исследовательские работы по науке о данных, которые должны прочитать разработчики и энтузиасты по науке о данных. Эти исследовательские работы выдержали испытание временем и заложили основу для многих реализаций, которые уже реализованы или еще будут реализованы в будущем.
Для глубокого обучения всегда лучше иметь собственное устройство или систему для решения сложных задач. Прежде чем перейти к этой статье, я бы посоветовал изучить некоторые из лучших сборок ПК для глубокого обучения в различных ценовых диапазонах по следующей ссылке на статью, приведенной ниже.
Начало работы с исследовательскими работами для глубокого обучения:
Область глубокого обучения огромна. Есть несколько вариантов исследовательских работ на выбор, поскольку каждая из представленных работ представляет новую концепцию или методологию, которая полезна для сообщества специалистов по науке о данных и искусственного интеллекта. В этом разделе статьи мы рассмотрим семь наиболее полезных и интригующих научных работ, выдержавших испытание временем.
1. Ренет:
Исследовательская работа: Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений
Авторы: Каймин Хэ, Сянюй Чжан, Шаоцин Рен, Цзянь Сунь
Обзор:
Существует несколько моделей трансферного обучения, которые используются исследователями данных для достижения оптимальных результатов в конкретной задаче. Модель AlexNet была первой, представленной для победы в конкурсе обработки изображений в 2012 году, и с тех пор модели трансферного обучения, такие как VGG-16, стали наиболее влиятельными элементами глубокого обучения.
В этой статье мы сосредоточимся на архитектуре ResNet, потому что сети ResNet удается добиться небольших улучшений, чем у ее аналогов. Еще одна важная причина для рассмотрения сети ResNet заключается в том, что она имеет множество вариаций в зависимости от типа и количества остаточных блоков, которые вы планируете включить. Некоторые структуры ResNet: ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, и т. д.
Архитектура ResNet использует остаточные блоки. Эта концепция весьма важна, поскольку решает некоторые проблемы других более мелких сетей, которые страдают от проблем с исчезновением или взрывом градиентов. Остаточные блоки передаются для вычисления суммы выходных данных предыдущего блока с текущим и более глубоким слоем в модели.
Значимость (Зачем читать эту статью?):
Трансферное обучение является важной частью глубокого обучения. Мы можем использовать полученную информацию из одной модели и использовать данные для создания другой пользовательской модели поверх нее для выполнения многочисленных задач. Даже не создавая пользовательскую архитектуру, мы можем использовать исходную модель трансферного обучения для выполнения конкретной задачи. Использование моделей трансферного обучения избавляет от необходимости каждый раз создавать и строить свою собственную модель с нуля.
2. ЙОЛО:
Исследование: Вы только посмотрите один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени
Авторы: Джозеф Редмон, Сантош Диввала, Росс Гиршик, Али Фархади
Обзор:
Обнаружение объектов (наряду с распознаванием лиц) всегда было важным моментом моделей глубокого обучения. С момента появления модели YOLO мы смогли решить сложную проблему обнаружения объектов, создав ограничивающую рамку вокруг определенных важных объектов, которые модель пытается определить. Сеть YOLO использует ряд сверточных нейронных сетей для обучения обнаружению объектов в режиме реального времени во время обучения.
Модель YOLO постоянно улучшалась и развивалась с момента ее первоначального выпуска в 2015 году. Мы вносили существенные улучшения в каждый из этих методов с каждой версией, например YOLO-v2 и YOLO-v3. Самая последняя версия YOLO на момент написания этой статьи — это механизм YOLO-v6. Каждая из этих архитектур постоянно совершенствовалась, чтобы вносить дополнительные усовершенствования для повышения эффективности задач обнаружения объектов.
Значимость (Зачем читать эту статью?):
Компьютерное зрение — одно из самых популярных направлений искусственного интеллекта. Модель глубокого обучения, которая может решить эти сложные проблемы компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов в реальном времени и распознавание лиц, очень ценна. YOLO — один из лучших методов решения задачи обнаружения объектов с высокой точностью. Если зрители заинтересованы в освоении основ компьютерного зрения, я бы порекомендовал зрителям ознакомиться со следующим руководством, представленным ниже.
3. Ю-Нет:
Исследование: U-Net: сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений
Авторы:Олаф Роннебергер, Филипп Фишер и Томас Брокс
Обзор:
Задача сегментации включает в себя объединение похожих частей изображения в кластер. Все одинаковые классы классифицируются и сегментируются в определенный объект. С помощью сегментации изображений можно устранить большую часть сложностей изображения, что позволяет пользователю выполнять дальнейшие вычисления для обработки и анализа изображения.
Как только сегментация выполняется на изображении, она открывает множество возможностей для более эффективной интерпретации данных. Одной из таких моделей, которая эффективно выполняет эту задачу, является сеть U-Net. Архитектура модели U-Net, которая включает в себя сеть типа кодировщика и декодера, принимает входное изображение, которое необходимо сегментировать.
В зависимости от количества классов и конкретного типа задачи изображение, которое передается по сети, проходит несколько этапов свертки, понижения дискретизации и, наконец, повышения дискретизации для выполнения конкретной задачи. Сеть также использует пропущенные соединения, чтобы избежать каких-либо проблем с ухудшением качества и передавать полезную информацию на каждом этапе понижения дискретизации до этапа повышения дискретизации.
Значимость (Зачем читать эту статью?):
U-Net — это революционный документ для сегментации различных типов проблем компьютерного зрения. Большое количество задач, особенно в области обработки медицинских изображений, используют архитектуру U-Net. Было несколько вариантов, созданных на основе сети U-Net, которые также полезны для проектов сегментации. Когда у нас есть модель U-Net для сегментации определенного типа изображения, мы можем использовать это изображение для дальнейшего анализа и вычислений.
4. Пакетная нормализация:
Исследовательский документ: Пакетная нормализация: ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига
Авторы:Сергей Иоффе, Кристиан Сегеди
Обзор:
В глубоком обучении часто полезно нормализовать данные. Рассмотрим набор данных MNIST. В наборе данных MNIST, когда мы получаем значения изображений в градациях серого цифр 0–9 в виде массивов numpy, у нас есть диапазон значений от 0 до 255. Часто рекомендуется стандартизировать и нормализовать эти элементы данных в диапазоне значений от 0 до 1 плавающих переменных.
Слои пакетной нормализации выполняют несколько схожие действия, когда мини-пакетное среднее значение и мини-пакетная дисперсия вычисляются для соответствующей нормализации данных. Слой пакетной нормализации помогает ускорить процесс обучения, а также снижает значимость инициализации весов. Эти слои также помогают упорядочить обучение модели и немного решить проблемы переобучения.
Значимость (Зачем читать эту статью?):
Уровни пакетной нормализации являются неотъемлемой частью большинства современных архитектур глубокого обучения. При построении сложной нейронной сети любого типа слой пакетной нормализации можно рассматривать как объект с высокой полезностью. Эти слои принимают входные данные от одного из слоев и сопоставляют их с другим слоем, нормализуя данные для ускорения вычислений за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига. Эти слои пакетной нормализации особенно полезны для сверточных нейронных сетей, где они позволяют каждому из слоев функционировать более независимо.
5. Трансформеры:
Исследование: Внимание — это все, что вам нужно
Авторы:Ашиш Васвани, Ноам Шазир, Ники Пармар, Якоб Ушкорейт, Ллион Джонс, Эйдан Н. Гомес, Лукаш Кайзер, Илья Полосухин
Обзор:
Использование простых рекуррентных нейронных сетей для решения сложных задач часто приводит к нескольким серьезным проблемам для очень сложных задач. Двумя основными недостатками были взрывные и исчезающие градиенты, когда важная информация терялась во время более длительных последовательностей передачи данных. Модели долговременной памяти (LSTM) смогли исправить большинство элементарных проблем с RNN. Используя эти сети LSTM в моделях последовательностей последовательностей, мы смогли добиться очень успешных результатов в широком спектре задач обработки естественного языка.
Сеть преобразователей использует соединение архитектуры типа кодировщика и декодера с механизмом внимания. Уровень внимания обеспечивает взаимосвязь между декодером и кодировщиком, позволяя ему получать доступ к скрытым состояниям. Этот процесс позволяет модели иметь более высокий вес по отношению к конкретным объектам (например, ключевым словам в предложениях). Существуют различные типы механизмов внимания, такие как точечное внимание, внимание к самому себе и многоголовое внимание.
Значимость (Зачем читать эту статью?):
Трансформеры — одни из лучших инструментов глубокого обучения, которые чрезвычайно полезны для решения широкого круга задач обработки естественного языка. Эти преобразователи могут выполнять сложные языковые задачи, начиная от машинного перевода с одного языка на другой, систем ответов на вопросы, чат-ботов, задач классификации текста и многого другого. Возможности преобразователей безграничны, и эта исследовательская работа служит отличной концептуальной базовой платформой для любой другой исследовательской работы, вдохновленной ею, такой как Generative Pre-trained Transformer (GPT) и Bidirectional Представления кодера из моделей трансформаторов (BERT).
6. Генеративно-состязательные сети (GAN):
Исследовательская работа: Генеративно-состязательные сети
Авторы: Иэн Дж. Гудфеллоу, Жан Пуже-Абади, Мехди Мирза, Бинг Сюй, Дэвид Уорд-Фарли, Шерджил Озейр, Аарон Курвиль, Йошуа Бенжио
Обзор:
Одной из наиболее популярных исследовательских работ, первоначально представленных в 2014 году Яном Гудфеллоу и его командой, были генеративно-состязательные сети. Эти архитектурные фреймворки глубокого обучения чрезвычайно эффективны при создании совершенно новых данных. Функциональность этих состязательных сетей использует сеть генератора и дискриминатора, где две архитектуры конкурируют друг с другом, чтобы улучшить общие результаты.
Генератор пытается сгенерировать уникальные данные, которые выглядят как настоящие образцы изображений. С другой стороны, дискриминатор пытается обнаружить сгенерированные образцы и классифицировать их как настоящие или поддельные. Обе эти две сети обучаются одновременно в постоянном непрерывном цикле. Как только генератор сможет обойти систему проверки дискриминаторов и генерировать реалистичные изображения, у нас будет полностью обученная генеративно-состязательная сеть. Эта модель может генерировать уникальные данные с нуля для определенного типа данных.
Значимость (Зачем читать эту статью?):
Существует несколько итераций и вариаций генеративно-состязательных сетей, таких как DCGAN, Cycle GAN, SRGAN, W-GAN и многие другие. Эти архитектуры сегодня являются одними из наиболее часто используемых элементов для генерации новых данных в области глубокого обучения. Сейчас, когда генеративные сети набирают большую популярность, чем раньше, прогресс, ожидающий эту отрасль, огромен. Настоятельно рекомендуется начать со следующей исследовательской работы, чтобы идти в ногу с непрерывным развитием этих генеративных архетипов.
7. Автоэнкодеры:
Исследовательская работа: Автоэнкодеры
Авторы:Дор Банк, Ноам Кенигштейн, Раджа Гириес
Обзор:
Автоэнкодеры — это еще один тип генеративной сети, который полезен для многих приложений. Автоэнкодеры используют сеть типа кодировщика и декодера вместе со скрытым пространственным пространством. Стадия кодировщика автокодировщиков принимает входные данные, которые могут быть интерпретированы сетью в скрытом пространстве измерений, содержащем векторы. Эти векторы, содержащиеся в скрытом пространстве, имеют сжатый характер.
Следовательно, автоэнкодеры полезны для задач уменьшения размерности, когда исходное изображение определенного размера сжимается в скрытое размерное пространство. С помощью этого сжатого скрытого размерного пространства декодер может реконструировать то же изображение с меньшим размерным пространством. Восстановленное изображение похоже на исходное изображение, но имеет меньшие векторы по сравнению с исходным изображением.
Значимость (Зачем читать эту статью?):
У автоэнкодеров есть множество приложений, которые используются учеными данных и исследователями глубокого обучения. Помимо приложений для уменьшения размерности, как мы обсуждали ранее, эти автоэнкодеры также полезны для таких задач, как шумоподавление изображения, извлечение признаков и обнаружение аномалий. Помимо упомянутых приложений, разновидность автоэнкодеров, называемых вариационными автоэнкодерами, полезна для генерации изображений, подобных GAN. Следовательно, можно с уверенностью сказать, что эти автоэнкодеры обладают огромным потенциалом в области глубокого обучения.
Заключение:
Исследования формализовали любопытство. Он тыкает и подглядывает с целью.
— Зора Нил Херстон
Исследования и инновации являются неотъемлемыми столпами развития и обучения. Современное качество исследований поднялось, чтобы достичь больших высот. Каждый из них содержит большое количество знаний, которыми может просветиться человек. Качество исследовательских работ высокого уровня особенно актуально для глубокого обучения, которое включает в себя массу исследований и временных затрат.
В этой статье мы разобрались в основных аспектах семи лучших исследовательских работ, выдержавших испытание временем. Следовательно, они являются ресурсным активом для всех начинающих специалистов по данным, чтобы узнать больше и изучить их дальше. Мы также поняли значение этих исследовательских работ и конкретных концепций, которые они охватывают. Прежде чем погрузиться в миллионы вариантов исследовательских работ по конкретным темам, я рекомендую ознакомиться с ними, чтобы получить более полное представление о предмете глубокого обучения.
Если вы хотите получать уведомления о моих статьях, как только они появляются, перейдите по следующей ссылке, чтобы подписаться на рекомендации по электронной почте. Если вы хотите поддержать других авторов и меня, подпишитесь на ссылку ниже.
Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с различными пунктами, изложенными в этой статье, не стесняйтесь, дайте мне знать в комментариях ниже. Я постараюсь вернуться к вам с ответом как можно скорее.
Ознакомьтесь с некоторыми другими моими статьями по теме, затронутой в этой статье, которые, возможно, вам также понравится читать!
Всем спасибо, что дочитали до конца. Надеюсь, всем вам понравилось читать статью. Желаю всем прекрасного дня!
