Будущее технологии нейронных сетей

В сегодняшнюю цифровую эпоху мы можем быть первыми, кто осознал лучшее понимание мира природы и эволюции человеческого мозга, но нам еще предстоит пройти долгий путь. В этой статье мы решаем эту задачу, изучая эволюцию биологическим путем. Сначала мы изучаем биологическую эволюцию в том виде, в каком мы развили один нейрон за миллионы лет. Затем мы изучаем эволюцию человеческого мозга с помощью нейронов. Наконец, в этой статье будут рассмотрены различные изменения и развитие человеческого мозга в одной и той же среде, что также может быть использовано для биологического понимания эволюции.

Сложность нейронных сетей за последние несколько десятилетий выросла в геометрической прогрессии, что позволяет нам выполнять сложные нелинейные выводы и рассуждения на больших моделях. В этой работе исследуется использование алгоритма оптимизации для большой задачи классификации сети на основе классификатора. Он оценивает производительность нескольких других сетей, а именно сетей с глубоким подключением и SVM. В частности, мы показываем, что наш алгоритм превосходит другие современные (например, CNN) по точности классификации, показывая, что это лучше всего обученная CNN для этой задачи. Затем мы представляем новый алгоритм оптимизации для решения задачи классификации, которую мы решаем с помощью оптимизированного алгоритма. Наконец, мы применяем оптимизацию к двум стандартным моделям нейронных сетей: Image Net. Это дает алгоритм, который намного быстрее и надежнее, чем некоторые современные модели на основе CNN. Наконец, мы оцениваем наш алгоритм на установленном наборе данных сетевой классификации, где он обеспечивает сравнимую или даже лучшую точность классификации, чем обе модели CNN.

Эксперименты на реальных данных демонстрируют эффективность предложенного подхода и показывают, что модель превосходит предыдущие современные методы для решения задачи. Глубокие нейронные сети, или, шире, модели обучения с глубокими встраиваниями, позволяют использовать широкий спектр приложений на разных уровнях: от биомедицинских данных до языкового моделирования. В этой работе мы изучаем осуществимость и производительность моделей обучения на структурированных данных и неструктурированных языковых моделях и сравниваем их производительность с новой моделью, называемой обобщенной моделью с глубокими вложениями. Этот подход основан на использовании глубокого внедрения, которое кодирует и обновляет слои данных, и мы показываем, что глубокое внедрение может быть ключевым компонентом процесса обучения. Мы также изучаем качество встраивания контролируемого обучения и оцениваем обучающую способность глубоких вложений в нескольких наборах данных.

Архитектуры глубоких нейронных сетей (CNN) являются многообещающими инструментами для анализа человеческого языка как на английском, так и на других иностранных языках. Однако они в значительной степени ограничены случаями неанглоязычных признаков уровня английского слова и ограничены только случаем словесной информации на английском языке. В нескольких публикациях изучалось использование неанглийских представлений функций на уровне слов для англоязычных статей Википедии.

Тем не менее, для этой цели по-прежнему можно использовать представление функций на уровне слов, поскольку недавно мы наблюдали успех использования английских функций на уровне слов в языковом моделировании для англоязычных статей Википедии. Мы предлагаем новый способ обучения на основе представления функций на уровне слов с использованием функций английской Википедии.

Наш подход основан на том факте, что соответствия признаков слов не имеют форму слова, в отличие от пространств вложений слов. Идея состоит в том, чтобы вставлять слова, используя пространство для встраивания слов, а затем учиться на них. Мы демонстрируем метод на задаче машинного перевода, которая использовала японский текст для извлечения информации. Есть много возможностей и разработок, которые появятся в нейронных технологиях в ближайшем будущем.