Què és una xarxa neuronal profunda?
Una xarxa neuronal profunda (DNN) és un tipus de xarxa neuronal artificial (ANN) caracteritzada per múltiples capes de nodes, o neurones, que permeten modelar patrons complexos en dades. És un concepte fonamental en el camp de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic, especialment en el desenvolupament de models sofisticats que poden realitzar tasques com el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural i molt més. Entendre les xarxes neuronals profundes és important per aprofitar eines com TensorBoard per a la visualització de models, ja que proporciona informació sobre el funcionament intern d'aquests models.
Arquitectura de xarxes neuronals profundes
L'arquitectura d'una xarxa neuronal profunda consta d'una capa d'entrada, múltiples capes ocultes i una capa de sortida. Cada capa està formada per nodes, o neurones, que estan interconnectats per pesos. La profunditat d'una xarxa fa referència al nombre de capes ocultes que conté. Les capes entre les capes d'entrada i de sortida s'encarreguen de transformar les dades d'entrada en un format que la capa de sortida pugui utilitzar per fer prediccions o classificacions.
- Capa d'entrada: Aquesta és la primera capa de la xarxa, on les dades s'introdueixen al model. El nombre de neurones d'aquesta capa correspon al nombre de característiques de les dades d'entrada.
- Capes ocultes: Aquestes capes realitzen càlculs sobre les dades d'entrada. Cada neurona d'una capa oculta rep inputs de les neurones de la capa anterior, les processa i passa la sortida a les neurones de la capa posterior. La complexitat dels patrons que pot aprendre una xarxa neuronal augmenta amb el nombre de capes ocultes.
- Capa de sortida: Aquesta és la capa final de la xarxa, on es produeixen els resultats dels càlculs. El nombre de neurones d'aquesta capa correspon al nombre de sortides desitjades. Per exemple, en una tasca de classificació binària, podria haver-hi una única neurona amb una funció d'activació sigmoide per produir una probabilitat.
Funcions d'activació
Les funcions d'activació introdueixen no linealitats a la xarxa, la qual cosa li permet aprendre patrons complexos. Les funcions d'activació habituals inclouen:
- Funció sigmoide: Assigna els valors d'entrada a un rang entre 0 i 1, el que el fa adequat per a tasques de classificació binària. Tanmateix, pot patir el problema del gradient de desaparició.
- ReLU (Unitat lineal rectificada): Definit com 
, s'utilitza àmpliament per la seva senzillesa i capacitat per mitigar el problema del gradient de desaparició. Variants com Leaky ReLU i Parametric ReLU aborden algunes limitacions de la ReLU estàndard.
- Funció Tanh: Assigna els valors d'entrada a un rang entre -1 i 1. Sovint s'utilitza en capes ocultes, ja que proporciona gradients més forts que la funció sigmoide.
Formació de xarxes neuronals profundes
Entrenar una xarxa neuronal profunda implica optimitzar els pesos de les connexions entre neurones per minimitzar la diferència entre les sortides previstes i reals. Aquest procés s'aconsegueix normalment mitjançant retropropagació i descens del gradient.
- Retropropagació: Aquest és un algorisme per calcular el gradient de la funció de pèrdua respecte a cada pes per la regla de la cadena, permetent que la xarxa aprengui de l'error que comet.
- Descens Gradient: Aquest algorisme d'optimització ajusta els pesos de manera iterativa per minimitzar la funció de pèrdua. Variants com ara Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam i RMSprop ofereixen diferents enfocaments per actualitzar els pesos en funció de la magnitud i la direcció del gradient.
Reptes a les xarxes neuronals profundes
Les xarxes neuronals profundes poden ser difícils d'entrenar a causa de problemes com ara l'ajustament excessiu, els gradients de desaparició/explosió i la necessitat de grans quantitats de dades etiquetades.
- Abastament excessiu: es produeix quan un model aprèn massa bé les dades d'entrenament, capturant sorolls i valors atípics, la qual cosa redueix el seu rendiment en dades no vistes. Tècniques com l'abandonament, l'aturada precoç i la regularització s'utilitzen per combatre el sobreajustament.
- Gradients que desapareixen/exploten: Aquests problemes sorgeixen quan els gradients es fan massa petits o massa grans, dificultant el procés d'aprenentatge. Tècniques com ara el retall de degradat, la normalització per lots i la inicialització acurada dels pesos ajuden a mitigar aquests problemes.
- Requisits de dades: Les xarxes neuronals profundes solen requerir grans conjunts de dades per generalitzar-se bé. L'augment de dades i l'aprenentatge de transferència són estratègies utilitzades per millorar el rendiment del model quan les dades són limitades.
TensorBoard per a la visualització de models
TensorBoard és un conjunt d'eines de visualització per a TensorFlow, un marc popular d'aprenentatge profund. Proporciona un conjunt d'eines de visualització per ajudar a comprendre, depurar i optimitzar les xarxes neuronals profundes.
- Escalars: Feu un seguiment i visualitzeu valors escalars com ara la pèrdua i la precisió al llarg del temps, cosa que ajuda a controlar el procés d'entrenament.
- Gràfics: Visualitzeu el gràfic computacional del model, proporcionant informació sobre l'arquitectura i el flux de dades a través de la xarxa.
- Histogrames: Mostra la distribució de pesos, biaixos i altres tensors, que ajuda a entendre com canvien aquests valors durant l'entrenament.
- Visualitzador d'incrustació: visualitzeu dades d'alta dimensió, com ara incrustacions de paraules en un espai de dimensions inferiors, que poden revelar patrons i relacions a les dades.
- imatges: visualitzeu imatges passant per la xarxa, cosa que és especialment útil en tasques que involucren dades d'imatge.
Exemple pràctic
Penseu en una xarxa neuronal profunda dissenyada per a la classificació d'imatges mitjançant el conjunt de dades CIFAR-10, que consta de 60,000 imatges en color de 32 × 32 en 10 classes diferents. La xarxa podria tenir una arquitectura amb una capa d'entrada de 3072 neurones (32 × 32 píxels x 3 canals de color), diverses capes convolucionals per a l'extracció de característiques, seguides de capes completament connectades i una capa de sortida amb 10 neurones corresponents a les 10 classes.
Durant l'entrenament, TensorBoard es pot utilitzar per controlar les mètriques de pèrdua i precisió, visualitzar l'arquitectura de la xarxa i inspeccionar la distribució de pesos i biaixos. Aquesta informació és molt valuosa per diagnosticar problemes com el sobreajustament, on la precisió de l'entrenament és alta, però la precisió de validació és baixa, cosa que indica que el model no s'està generalitzant bé.
Les xarxes neuronals profundes són eines potents del conjunt d'eines d'aprenentatge automàtic, capaços de modelar patrons complexos en dades. La seva implementació exitosa requereix una comprensió completa de la seva arquitectura, processos de formació i reptes potencials. Eines com TensorBoard ofereixen informació essencial sobre la formació i el rendiment d'aquests models, permetent als professionals perfeccionar i optimitzar els seus dissenys de manera eficaç.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Heu esmentat molts tipus d'algorismes com ara regressió lineal, arbres de decisió. Tot això són xarxes neuronals?
- Quines són les mètriques d'avaluació del rendiment d'un model?
- Què és la regressió lineal?
- És possible combinar diferents models de ML i crear una IA mestra?
- Quins són alguns dels algorismes més comuns utilitzats en l'aprenentatge automàtic?
- Com crear una versió del model?
- Com aplicar els 7 passos de ML en un context d'exemple?
- Com es pot aplicar l'aprenentatge automàtic a les dades de permisos de construcció?
- Per què es van suspendre les taules AutoML i què les succeeix?
- Quina és la tasca d'interpretar els doodles dibuixats pels jugadors en el context de la IA?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning