Жидкие нейронные сети: определение, приложения и проблемы

Нейронная сеть (НС) представляет собой обучение с помощью машины алгоритм, который имитирует структуру и операционные возможности человеческого мозга для распознавания закономерностей из обучающих данных. Через свою сеть взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию, нейронные сети могут выполнять сложные задачи, такие как Признание лица, Изучение естественного языкаи прогнозный анализ без помощи человека.

Несмотря на то, что нейронные сети являются мощным инструментом искусственного интеллекта, они имеют определенные ограничения, такие как:

1. Они требуют значительного количества помеченных обучающих данных.
2. Они обрабатывают данные непоследовательно, что делает их неэффективными при обработке данных в реальном времени.

Поэтому группа исследователей из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) представила Жидкие нейронные сети или LNN — тип нейронной сети, которая учится на работе, а не только на этапе обучения». 

Давайте подробно рассмотрим LNN ниже.

Что такое ликвидные нейронные сети (LNN)? - Глубокое погружение

A Жидкая нейронная сеть является непрерывным во времени Рекуррентная нейронная сеть (RNN) который последовательно обрабатывает данные, сохраняет память о прошлых входных данных, регулирует свое поведение на основе новых входных данных и может обрабатывать входные данные переменной длины для расширения возможностей понимания задач NN. 

Архитектура LNN отличается от традиционных нейронных сетей своей способностью эффективно обрабатывать непрерывные данные или данные временных рядов. Если доступны новые данные, LNN могут изменить количество нейронов и соединений на слой.

Пионеры Liquid Neural Network, Рамин Хасани, Матиас Лехнер, и другие взяли вдохновение из микроскопическая нематода C.elegans, червь длиной 1 мм с исчерпывающе структурированной нервной системой, позволяющей ему выполнять сложные задачи, такие как поиск пищи, сон и изучение окружающей среды.

«В его нервной системе всего 302 нейрона». говорит Хасани, «однако это может генерировать неожиданно сложную динамику».  

LNN имитируют взаимосвязанные электрические соединения или импульсы червя, чтобы прогнозировать поведение сети с течением времени. Сеть выражает состояние системы в любой момент времени. Это отход от традиционного подхода NN, который представляет состояние системы в определенное время.

Следовательно, у Liquid Neural Networks есть две ключевые особенности:

1. Динамическая архитектура: Его нейроны более выразительны, чем нейроны обычной нейронной сети, что делает LNN более интерпретируемыми. Они могут эффективно обрабатывать последовательные данные в реальном времени.
2. Непрерывное обучение и адаптивность: LNN адаптируются к изменяющимся данным даже после обучения, более точно имитируя мозг живых организмов по сравнению с традиционными NN, которые перестают изучать новую информацию после этапа обучения модели. Следовательно, LNN не требуют огромных объемов помеченных обучающих данных для получения точных результатов.

Поскольку нейроны LLM предлагают богатые связи, которые могут передавать больше информации, они меньше по размеру по сравнению с обычными NN. Следовательно, исследователям становится легче объяснить, как LNN приняла решение. Кроме того, меньший размер модели и меньшее количество вычислений могут сделать их масштабируемыми на уровне предприятия. Кроме того, эти сети более устойчивы к шуму и помехам во входном сигнале по сравнению с НС.

3 основных варианта использования ликвидных нейронных сетей

Liquid Neural Networks блестяще работают в случаях использования, которые включают непрерывные последовательные данные, такие как:

1. Обработка данных временных рядов и прогнозирование

Исследователи сталкиваются с несколькими проблемы при моделировании данных временных рядов, включая временные зависимости, нестационарность и шум в данных временных рядов.

Liquid Neural Networks специально созданы для обработки и прогнозирования данных временных рядов. По словам Хасани, данные временных рядов имеют решающее значение и вездесущи для правильного понимания мира. «Реальный мир состоит из последовательностей. Даже наше восприятие — вы не воспринимаете образы, вы воспринимаете последовательности изображений». говорит он.

2. Обработка изображений и видео

LNN могут выполнять задачи обработки изображений и машинного зрения, такие как отслеживание объектов, сегментация изображений и распознавание. Их динамическая природа позволяет им постоянно совершенствоваться на основе сложности окружающей среды, закономерностей и временной динамики.

Например, исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что дроны могут управляться небольшой моделью LNN с 20,000 XNUMX параметрами который работает лучше в навигации в ранее невидимых средах, чем другие нейронные сети. Эти превосходные навигационные возможности можно использовать для создания более точных автономных транспортных средств.

3. Понимание естественного языка

Благодаря своей адаптивности, возможностям обучения в реальном времени и динамической топологии, Liquid Neural Networks очень хорошо понимают длинные текстовые последовательности на естественном языке.

Рассмотрим анализ настроений, задачу НЛП, целью которой является понимание лежащих в основе эмоция за текстом. Способность LNN учиться на данных в реальном времени помогает им анализировать развивающийся диалект и новые фразы, что позволяет проводить более точный анализ тональности. Подобные возможности могут оказаться полезными и при машинном переводе.

Ограничения и проблемы ликвидных нейронных сетей

Хотя Liquid Neural Networks вытеснили традиционные нейронные сети, которые были негибкими, работали по фиксированным шаблонам и не зависели от контекста. Но они также имеют некоторые ограничения и проблемы.

1. Проблема исчезающего градиента

Как и другие непрерывные во времени модели, LNN могут столкнуться с проблемой исчезновения градиента при обучении градиентному спуску. В глубоких нейронных сетях проблема исчезновения градиента возникает, когда градиенты, используемые для обновления весов нейронных сетей, становятся чрезвычайно малыми. Эта проблема не позволяет нейронным сетям достичь оптимальных весов. Это может ограничить их способность эффективно изучать долгосрочные зависимости.

2. Настройка параметров

Как и другие нейронные сети, LNN также требуют настройки параметров. Настройка параметров требует много времени и средств для Liquid Neural Networks. LNN имеют несколько параметров, включая выбор ОДУ (обыкновенные дифференциальные уравнения) решатель, параметры регуляризации и сетевую архитектуру, которые необходимо настроить для достижения наилучшей производительности.

Поиск подходящих настроек параметров часто требует итеративного процесса, который требует времени. Если настройка параметров неэффективна или выполнена неправильно, это может привести к неоптимальной реакции сети и снижению производительности. Однако исследователи пытаются решить эту проблему, выясняя, насколько меньше нейронов требуется для выполнения той или иной задачи.

3. Отсутствие литературы

Liquid Neural Networks имеет ограниченную литературу по реализации, применению и преимуществам. Ограниченное количество исследований затрудняет понимание максимального потенциала и ограничений LNN. Они менее широко признаны, чем сверточные нейронные сети (CNN), RNN или архитектура преобразователя. Исследователи все еще экспериментируют с его потенциальными вариантами использования.

Нейронные сети превратились из MLP (многослойный персептрон) в жидкие нейронные сети. LNN более динамичны, адаптивны, эффективны и надежны, чем традиционные нейронные сети, и имеют множество потенциальных вариантов использования.

Мы строим на плечах гигантов; по мере того, как ИИ продолжает быстро развиваться, мы увидим новые современные методы, которые решают проблемы и ограничения существующих методов с дополнительными преимуществами.

Для получения дополнительной информации, связанной с ИИ, посетите объединить.ай