Tekuté neurónové siete: definícia, aplikácie a výzvy

Neurónová sieť (NN) je a strojové učenie algoritmus, ktorý napodobňuje štruktúru ľudského mozgu a operačné schopnosti rozpoznávať vzory z tréningových dát. Prostredníctvom svojej siete prepojených umelých neurónov, ktoré spracúvajú a prenášajú informácie, môžu neurónové siete vykonávať zložité úlohy ako napr rozpoznanie tváre, Porozumenie prirodzenému jazykua prediktívna analýza bez ľudskej pomoci.

Napriek tomu, že ide o výkonný nástroj AI, neurónové siete majú určité obmedzenia, ako napríklad:

1. Vyžadujú značné množstvo označených tréningových údajov.
2. Spracúvajú údaje nesekvenčne, čo ich robí neefektívnymi pri manipulácii s údajmi v reálnom čase.

Preto skupina výskumníkov z Laboratória počítačovej vedy a umelej inteligencie (CSAIL) MIT predstavila "Tekuté neurónové siete alebo LNN – typ neurónovej siete, ktorá sa učí v práci, nielen počas tréningovej fázy.“ 

Pozrime sa podrobnejšie na LNN nižšie.

Čo sú tekuté neurónové siete (LNN)? – Hlboký ponor

A Tekutá neurónová sieť je časovo spojitý Rekurentná neurónová sieť (RNN) ktorý spracováva údaje sekvenčne, uchováva si pamäť minulých vstupov, upravuje svoje správanie na základe nových vstupov a dokáže spracovať vstupy s premenlivou dĺžkou na zlepšenie schopností NN porozumieť úlohám. 

Architektúra LNN sa líši od tradičných neurónových sietí vďaka svojej schopnosti efektívne spracovávať spojité dáta alebo dáta z časových radov. Ak sú k dispozícii nové údaje, LNN môžu zmeniť počet neurónov a spojení na vrstvu.

Priekopníci Liquid Neural Network, Ramin Hasani, Mathias Lechner, a iní vzali inšpirácie z mikroskopické háďatko C.elegans, 1 mm dlhý červ s dokonale štruktúrovaným nervovým systémom, ktorý mu umožňuje vykonávať zložité úlohy, ako je hľadanie potravy, spánok a učenie sa z okolia.

"V nervovom systéme má iba 302 neurónov," hovorí Hasani, "Môže to však vytvoriť neočakávane zložitú dynamiku."  

LNN napodobňujú prepojené elektrické spojenia alebo impulzy červa, aby predpovedali správanie siete v priebehu času. Sieť vyjadruje stav systému v danom momente. Toto je odklon od tradičného prístupu NN, ktorý prezentuje stav systému v konkrétnom čase.

Preto majú tekuté neurónové siete dve kľúčové vlastnosti:

1. Dynamická architektúra: Jeho neuróny sú výraznejšie ako neuróny bežnej neurónovej siete, vďaka čomu sú LNN lepšie interpretovateľné. Dokážu efektívne spracovať sekvenčné dáta v reálnom čase.
2. Neustále učenie a adaptabilita: LNN sa prispôsobujú meniacim sa údajom aj po tréningu, čím presnejšie napodobňujú mozog živých organizmov v porovnaní s tradičnými NN, ktoré sa po fáze modelového tréningu prestávajú učiť nové informácie. Preto LNN nevyžadujú veľké množstvo označených tréningových údajov na generovanie presných výsledkov.

Keďže neuróny LLM ponúkajú bohaté spojenia, ktoré môžu vyjadrovať viac informácií, majú menšiu veľkosť v porovnaní s bežnými NN. Preto je pre výskumníkov jednoduchšie vysvetliť, ako LNN dospela k rozhodnutiu. Menšia veľkosť modelu a menší počet výpočtov ich môžu urobiť škálovateľnými na podnikovej úrovni. Okrem toho sú tieto siete v porovnaní s NN odolnejšie voči šumu a rušeniu vo vstupnom signáli.

3 hlavné prípady použitia tekutých neurónových sietí

Tekuté neurónové siete žiaria v prípadoch použitia, ktoré zahŕňajú nepretržité sekvenčné údaje, ako napríklad:

1. Spracovanie a predpovedanie údajov časových radov

Výskumníci čelia viacerým výzvy pri modelovaní údajov časových radov vrátane časových závislostí, nestacionárnosti a šumu v údajoch časových radov.

Tekuté neurónové siete sú určené na spracovanie a predikciu údajov v časových radoch. Údaje z časových radov sú podľa Hasaniho kľúčové a všadeprítomné pre správne pochopenie sveta. „Skutočný svet je celý o sekvenciách. Dokonca aj naše vnímanie – nevnímate obrázky, vnímate sekvencie obrázkov,“ on hovorí.

2. Spracovanie obrazu a videa

LNN môžu vykonávať spracovanie obrazu a úlohy založené na videní, ako je sledovanie objektu, segmentácia obrazu a rozpoznávanie. Ich dynamická povaha im umožňuje neustále sa zlepšovať na základe zložitosti prostredia, vzorcov a časovej dynamiky.

Zistili to napríklad výskumníci z MIT drony môžu byť navádzané malým modelom LNN s 20,000 XNUMX parametrami ktorá funguje lepšie pri navigácii v predtým nevidených prostrediach ako iné neurónové siete. Tieto vynikajúce navigačné schopnosti možno využiť pri stavbe presnejších autonómnych vozidiel.

3. Pochopenie prirodzeného jazyka

Vďaka svojej prispôsobivosti, schopnostiam učenia sa v reálnom čase a dynamickej topológii sú tekuté neurónové siete veľmi dobré v pochopení dlhých textových sekvencií prirodzeného jazyka.

Zvážte analýzu sentimentu, úlohu NLP, ktorej cieľom je pochopiť podstatu emócie za textom. Schopnosť LNN učiť sa z údajov v reálnom čase im pomáha analyzovať vyvíjajúci sa dialekt a nové frázy, čo umožňuje presnejšiu analýzu sentimentu. Podobné funkcie sa môžu ukázať ako užitočné aj pri strojovom preklade.

Obmedzenia a výzvy tekutých neurónových sietí

Hoci tekuté neurónové siete vytlačili tradičné neurónové siete, ktoré boli neflexibilné, pracujú na pevných vzorcoch a sú nezávislé od kontextu. Majú však aj určité obmedzenia a výzvy.

1. Problém miznúceho gradientu

Rovnako ako iné časovo-kontinuálne modely, LNN môžu zažiť problém miznúceho gradientu, keď sú trénované s gradientovým zostupom. V hlbokých neurónových sieťach nastáva problém miznúceho gradientu, keď sa gradienty používané na aktualizáciu váh neurónových sietí stanú extrémne malými. Tento problém bráni neurónovým sieťam dosiahnuť optimálne váhy. To môže obmedziť ich schopnosť efektívne sa učiť dlhodobé závislosti.

2. Ladenie parametrov

Rovnako ako iné neurónové siete, aj LNN zahŕňajú výzvu ladenia parametrov. Ladenie parametrov je pre Liquid Neural Networks časovo náročné a nákladné. LNN majú viacero parametrov vrátane výberu ODE (obyčajné diferenciálne rovnice) riešiteľ, parametre regularizácie a sieťovú architektúru, ktoré je potrebné upraviť na dosiahnutie najlepšieho výkonu.

Nájdenie vhodných nastavení parametrov si často vyžaduje opakovaný proces, ktorý si vyžaduje čas. Ak je ladenie parametrov neefektívne alebo nesprávne vykonané, môže to viesť k suboptimálnej odozve siete a zníženiu výkonu. Výskumníci sa však snažia tento problém prekonať tým, že zisťujú, o koľko menej neurónov je potrebných na vykonanie konkrétnej úlohy.

3. Nedostatok literatúry

Liquid Neural Networks majú obmedzenú literatúru o implementácii, aplikácii a výhodách. Obmedzený výskum sťažuje pochopenie maximálneho potenciálu a obmedzení LNN. Sú menej uznávané ako konvolučné neurónové siete (CNN), RNN alebo architektúra transformátorov. Výskumníci stále experimentujú s jeho prípadnými prípadmi použitia.

Neurónové siete sa vyvinuli z MLP (Multi-Layer Perceptron) na tekuté neurónové siete. LNN sú dynamickejšie, prispôsobivejšie, efektívnejšie a robustnejšie ako tradičné neurónové siete a majú veľa potenciálnych prípadov použitia.

Staviame na ramene obrov; keďže AI sa naďalej rýchlo vyvíja, uvidíme nové najmodernejšie techniky, ktoré riešia výzvy a obmedzenia súčasných techník s ďalšími výhodami.

Pre viac obsahu súvisiaceho s AI navštívte zjednotiť.ai