Течни невронни мрежи: дефиниция, приложения и предизвикателства

Невронната мрежа (NN) е a машинно обучение алгоритъм, който имитира структурата и оперативните способности на човешкия мозък за разпознаване на модели от данни за обучение. Чрез своята мрежа от взаимосвързани изкуствени неврони, които обработват и предават информация, невронните мрежи могат да изпълняват сложни задачи като Разпознаване на лице, Разбиране на естествен езики прогнозен анализ без човешка помощ.

Въпреки че са мощен AI инструмент, невронните мрежи имат определени ограничения, като например:

1. Те изискват значително количество етикетирани данни за обучение.
2. Те обработват данни непоследователно, което ги прави неефективни при обработката на данни в реално време.

Ето защо група изследователи от Лабораторията за компютърни науки и изкуствен интелект (CSAIL) на MIT въведе "Течни невронни мрежи или LNN – тип невронна мрежа, която се учи по време на работа, не само по време на фазата на обучение.“ 

Нека разгледаме подробно LNN по-долу.

Какво представляват течните невронни мрежи (LNN)? – Дълбоко гмуркане

A Течна невронна мрежа е непрекъснато във времето Повтаряща се невронна мрежа (RNN) който обработва данни последователно, запазва паметта на минали входове, коригира поведението си въз основа на нови входове и може да обработва входове с променлива дължина, за да подобри възможностите за разбиране на задачите на NN. 

Архитектурата на LNN се различава от традиционните невронни мрежи поради способността си да обработва непрекъснати или времеви серии данни ефективно. Ако има нови данни, LNN могат да променят броя на невроните и връзките на слой.

Пионерите на Liquid Neural Network, Рамин Хасани, Матиас Лехнер, а други са взели вдъхновение от микроскопична нематода C.elegans, дълъг 1 mm червей с изчерпателно структурирана нервна система, която му позволява да изпълнява сложни задачи като намиране на храна, сън и обучение от околната среда.

„Има само 302 неврона в нервната си система,“ казва Хасани, „все пак може да генерира неочаквано сложна динамика.“  

LNN имитират взаимосвързаните електрически връзки или импулси на червея, за да предвидят поведението на мрежата във времето. Мрежата изразява състоянието на системата във всеки един момент. Това е отклонение от традиционния NN подход, който представя състоянието на системата в определен момент.

Следователно течните невронни мрежи имат две ключови характеристики:

1. Динамична архитектура: Невроните му са по-експресивни от невроните на обикновената невронна мрежа, което прави LNN по-интерпретируеми. Те могат ефективно да обработват последователни данни в реално време.
2. Непрекъснато обучение и адаптивност: LNN се адаптират към променящите се данни дори след обучение, имитирайки мозъка на живите организми по-точно в сравнение с традиционните NN, които спират да научават нова информация след фазата на обучение на модела. Следователно LNN не изискват огромни количества етикетирани данни за обучение, за да генерират точни резултати.

Тъй като LLM невроните предлагат богати връзки, които могат да изразят повече информация, те са по-малки по размер в сравнение с обикновените NN. Следователно за изследователите става по-лесно да обяснят как LNN е стигнал до решение. Освен това по-малък размер на модела и по-малко изчисления могат да ги направят мащабируеми на корпоративно ниво. Освен това тези мрежи са по-устойчиви на шум и смущения във входния сигнал в сравнение с NN.

3 основни случая на употреба на течни невронни мрежи

Течните невронни мрежи блестят в случаи на употреба, които включват непрекъснати последователни данни, като например:

1. Обработка на данни и прогнозиране на времеви редове

Изследователите са изправени пред няколко предизвикателства при моделиране на данни от времеви редове, включително времеви зависимости, нестационарност и шум в данните от времеви редове.

Течните невронни мрежи са специално създадени за обработка и прогнозиране на данни от времеви серии. Според Хасани данните от времеви редове са от решаващо значение и са повсеместни за правилното разбиране на света. „Реалният свят е свързан с поредици. Дори нашето възприятие - вие не възприемате изображения, вие възприемате поредици от изображения," той казва.

2. Обработка на изображения и видео

LNN могат да изпълняват задачи, базирани на обработка на изображения и зрение, като проследяване на обекти, сегментиране на изображения и разпознаване. Тяхната динамична природа им позволява непрекъснато да се подобряват въз основа на сложността на околната среда, моделите и времевата динамика.

Например изследователи от MIT откриха това дроновете могат да се ръководят от малък LNN модел с 20,000 XNUMX параметъра който се представя по-добре при навигиране в невиждани досега среди от други невронни мрежи. Тези отлични навигационни способности могат да се използват при изграждането на по-точни автономни превозни средства.

3. Разбиране на естествен език

Благодарение на своята адаптивност, възможности за обучение в реално време и динамична топология, течните невронни мрежи са много добри в разбирането на дълги текстови последователности на естествен език.

Помислете за анализ на настроението, NLP задача, която има за цел да разбере основата емоция зад текст. Способността на LNN да се учат от данни в реално време им помага да анализират развиващия се диалект и нови фрази, позволявайки по-точен анализ на настроенията. Подобни възможности могат да се окажат полезни и при машинен превод.

Ограничения и предизвикателства на течните невронни мрежи

Въпреки че Liquid Neural Networks изместиха традиционните невронни мрежи, които бяха негъвкави, работещи по фиксирани модели и независими от контекста. Но те също имат някои ограничения и предизвикателства.

1. Проблем с изчезващия градиент

Подобно на други модели с непрекъснато време, LNN могат да изпитат проблема с изчезващия градиент, когато се обучават с градиентно спускане. В дълбоките невронни мрежи проблемът с изчезващия градиент възниква, когато градиентите, използвани за актуализиране на теглата на невронните мрежи, станат изключително малки. Този проблем пречи на невронните мрежи да достигнат оптималните тегла. Това може да ограничи способността им да научат ефективно дългосрочните зависимости.

2. Настройка на параметри

Подобно на други невронни мрежи, LNN също включват предизвикателството за настройка на параметри. Настройката на параметрите отнема време и е скъпа за течните невронни мрежи. LNN имат множество параметри, включително избор на ODE (Обикновени диференциални уравнения) решаващ инструмент, параметри за регулиране и мрежова архитектура, които трябва да бъдат коригирани, за да се постигне най-добра производителност.

Намирането на подходящи настройки на параметри често изисква итеративен процес, който отнема време. Ако настройката на параметъра е неефективна или не е извършена правилно, това може да доведе до неоптимална реакция на мрежата и намалена производителност. Изследователите обаче се опитват да преодолеят този проблем, като разберат колко по-малко неврони са необходими за изпълнение на определена задача.

3. Липса на литература

Liquid Neural Networks имат ограничена литература за внедряване, приложение и ползи. Ограничените изследвания правят разбирането на максималния потенциал и ограниченията на LNN предизвикателство. Те са по-малко разпознати от конволюционните невронни мрежи (CNN), RNN или трансформаторната архитектура. Изследователите все още експериментират с потенциалните случаи на употреба.

Невронните мрежи са еволюирали от MLP (Multi-Layer Perceptron) до Liquid Neural Networks. LNN са по-динамични, адаптивни, ефективни и стабилни от традиционните невронни мрежи и имат много потенциални случаи на употреба.

Ние градим на рамото на гиганти; тъй като изкуственият интелект продължава да се развива бързо, ще видим нови най-съвременни техники, които се справят с предизвикателствата и ограниченията на настоящите техники с допълнителни предимства.

За повече съдържание, свързано с AI, посетете обединявам.ai