Umetna inteligenca
Tekoče nevronske mreže: definicija, aplikacije in izzivi
Nevronska mreža (NN) je a strojno učenje algoritem, ki posnema strukturo in operativne zmožnosti človeških možganov za prepoznavanje vzorcev iz podatkov o usposabljanju. Prek mreže med seboj povezanih umetnih nevronov, ki obdelujejo in prenašajo informacije, lahko nevronske mreže opravljajo kompleksne naloge, kot so npr. Prepoznavanje obraza, Razumevanje naravnega jezika, in napovedna analiza brez človeške pomoči.
Kljub temu, da so nevronske mreže močno orodje AI, imajo določene omejitve, kot so:
- Zahtevajo veliko količino označenih podatkov o usposabljanju.
- Podatke obdelujejo nezaporedno, zaradi česar so neučinkoviti pri obdelavi podatkov v realnem času.
Zato je skupina raziskovalcev v Laboratoriju za računalništvo in umetno inteligenco MIT (CSAIL) predstavila "Tekoče nevronske mreže ali LNN – vrsta nevronske mreže, ki se uči med delom, ne samo med fazo usposabljanja.«
Spodaj podrobno raziščimo LNN.
Kaj so tekoče nevronske mreže (LNN)? – Globok potop
A Tekoča nevronska mreža je časovno neprekinjen Ponavljajoča se nevronska mreža (RNN) ki zaporedno obdeluje podatke, hrani spomin na pretekle vnose, prilagaja svoje vedenje glede na nove vnose in lahko obravnava vnose spremenljive dolžine za izboljšanje zmožnosti razumevanja nalog NN.
Arhitektura LNN se razlikuje od tradicionalnih nevronskih mrež zaradi svoje zmožnosti učinkovite obdelave neprekinjenih ali časovnih vrst podatkov. Če so na voljo novi podatki, lahko LNN spremenijo število nevronov in povezav na sloj.
Pionirji tekoče nevronske mreže, Ramin Hasani, Mathias Lechner, in drugi so vzeli navdih Iz mikroskopska ogorčica C.elegans, 1 mm dolg črv z izčrpno strukturiranim živčnim sistemom, ki mu omogoča opravljanje kompleksnih nalog, kot so iskanje hrane, spanje in učenje iz okolice.
"V živčnem sistemu ima samo 302 nevrona," pravi Hasani, "vendar lahko ustvari nepričakovano zapleteno dinamiko."
LNN-ji posnemajo medsebojno povezane električne povezave ali impulze črva za napovedovanje vedenja omrežja skozi čas. Omrežje izraža stanje sistema v danem trenutku. To je odmik od tradicionalnega pristopa NN, ki predstavlja stanje sistema v določenem času.
Zato imajo tekoče nevronske mreže dve ključni značilnosti:
- Dinamična arhitektura: Njegovi nevroni so bolj ekspresivni kot nevroni navadne nevronske mreže, zaradi česar so LNN-ji bolj razumljivi. Lahko učinkovito obravnavajo zaporedne podatke v realnem času.
- Nenehno učenje in prilagodljivost: LNN se prilagajajo spreminjajočim se podatkom tudi po usposabljanju, pri čemer natančneje posnemajo možgane živih organizmov v primerjavi s tradicionalnimi NN, ki se prenehajo učiti novih informacij po fazi usposabljanja modela. Zato LNN ne potrebujejo velikih količin označenih podatkov o usposabljanju za ustvarjanje natančnih rezultatov.
Ker nevroni LLM ponujajo bogate povezave, ki lahko izrazijo več informacij, so manjši v primerjavi z običajnimi NN. Zato je raziskovalcem lažje razložiti, kako je LNN sprejel odločitev. Poleg tega jih lahko zaradi manjše velikosti modela in manjših izračunov naredijo razširljive na ravni podjetja. Poleg tega so ta omrežja bolj odporna na hrup in motnje vhodnega signala v primerjavi z NN.
3 glavni primeri uporabe tekočih nevronskih mrež
Tekoče nevronske mreže blestijo v primerih uporabe, ki vključujejo neprekinjene zaporedne podatke, kot so:
1. Obdelava in napovedovanje časovnih vrst podatkov
Raziskovalci se soočajo z več izzivi med modeliranjem podatkov časovnih vrst, vključno s časovnimi odvisnostmi, nestacionarnostjo in šumom v podatkih časovnih vrst.
Tekoče nevronske mreže so namensko izdelane za obdelavo in napovedovanje časovnih vrst podatkov. Po Hasanijevem mnenju so podatki o časovni vrsti ključni in vseprisotni za pravilno razumevanje sveta. »Resnični svet se vrti okoli sekvenc. Celo naše zaznavanje – ne zaznavate slik, zaznavate zaporedje slik,« on reče.
2. Obdelava slik in videa
LNN-ji lahko izvajajo naloge, ki temeljijo na obdelavi slik in vidu, kot so sledenje predmetom, segmentacija slik in prepoznavanje. Njihova dinamična narava jim omogoča, da se nenehno izboljšujejo na podlagi kompleksnosti okolja, vzorcev in časovne dinamike.
To so na primer ugotovili raziskovalci na MIT drone lahko vodi majhen model LNN z 20,000 parametri ki deluje bolje pri krmarjenju po prej nevidnih okoljih kot druge nevronske mreže. Te odlične navigacijske zmogljivosti je mogoče uporabiti pri izdelavi natančnejših avtonomnih vozil.
3. Razumevanje naravnega jezika
Zaradi svoje prilagodljivosti, zmožnosti učenja v realnem času in dinamične topologije so tekoče nevronske mreže zelo dobre pri razumevanju dolgih zaporedij besedil v naravnem jeziku.
Razmislite o analizi razpoloženja, nalogi NLP, katere namen je razumeti osnovo čustvo za besedilom. Sposobnost LNN-jev, da se učijo iz podatkov v realnem času, jim pomaga analizirati razvijajoče se narečje in nove fraze, kar omogoča natančnejšo analizo razpoloženja. Podobne zmogljivosti se lahko izkažejo za koristne tudi pri strojnem prevajanju.
Omejitve in izzivi tekočih nevronskih mrež
Čeprav so Liquid Neural Networks premagale tradicionalne nevronske mreže, ki so bile neprilagodljive, delovale so po fiksnih vzorcih in so bile neodvisne od konteksta. Vendar imajo tudi nekatere omejitve in izzive.
1. Problem izginjajočega gradienta
Tako kot pri drugih časovno zveznih modelih lahko tudi LNN-ji naletijo na problem izginjajočega gradienta, ko se učijo s spuščanjem po gradientu. V globokih nevronskih mrežah se problem izginjajočega gradienta pojavi, ko gradienti, ki se uporabljajo za posodobitev uteži nevronskih mrež, postanejo izjemno majhni. Ta težava preprečuje, da bi nevronske mreže dosegle optimalne uteži. To lahko omeji njihovo sposobnost učinkovitega učenja dolgotrajne odvisnosti.
2. Nastavitev parametrov
Tako kot druge nevronske mreže tudi LNN vključujejo izziv prilagajanja parametrov. Uravnavanje parametrov je za tekoče nevronske mreže dolgotrajno in drago. LNN-ji imajo več parametrov, vključno z izbiro ODE (navadne diferencialne enačbe) reševalec, parametri regularizacije in arhitektura omrežja, ki jih je treba prilagoditi za doseganje najboljše zmogljivosti.
Iskanje ustreznih nastavitev parametrov pogosto zahteva ponavljajoč se postopek, ki zahteva čas. Če je nastavitev parametrov neučinkovita ali nepravilno izvedena, lahko povzroči neoptimalen odziv omrežja in zmanjšano zmogljivost. Vendar pa raziskovalci poskušajo premagati to težavo tako, da ugotovijo, koliko manj nevronov je potrebnih za izvedbo določene naloge.
3. Pomanjkanje literature
Liquid Neural Networks imajo omejeno literaturo o implementaciji, uporabi in koristih. Zaradi omejenih raziskav je razumevanje največjega potenciala in omejitev LNN-jev izziv. So manj splošno priznane kot konvolucijske nevronske mreže (CNN), RNN ali transformatorska arhitektura. Raziskovalci še vedno eksperimentirajo z možnimi primeri uporabe.
Nevronske mreže so se razvile iz MLP (Multi-Layer Perceptron) v Liquid Neural Networks. LNN so bolj dinamične, prilagodljive, učinkovite in robustne od tradicionalnih nevronskih mrež in imajo veliko možnih primerov uporabe.
Gradimo na plečih velikanov; ker se umetna inteligenca še naprej hitro razvija, bomo videli nove najsodobnejše tehnike, ki obravnavajo izzive in omejitve trenutnih tehnik z dodatnimi prednostmi.
Za več vsebin, povezanih z umetno inteligenco, obiščite združiti.ai
