Leerbronnen en praktische gids voor neurale netwerken: van theorie naar praktijk, om je snel op weg te helpen

Neurale netwerken zijn een van de kerntechnologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie en hebben de afgelopen jaren een snelle ontwikkeling doorgemaakt. Van beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking tot reinforcement learning, de toepassingen van neurale netwerken zijn doorgedrongen tot alle aspecten van ons leven. Dit artikel is gebaseerd op de discussie over "Neural" op X/Twitter en verzamelt een reeks praktische leerbronnen en praktische vaardigheden, bedoeld om lezers te helpen snel aan de slag te gaan en de relevante kennis van neurale netwerken te beheersen.

I. Versterk de theoretische basis: soorten neurale netwerken, activeringsfuncties en onderliggende architectuur

Voordat je diep in de praktijk duikt, is het essentieel om de basisconcepten van neurale netwerken te begrijpen.

1. Soorten neurale netwerken:

Er zijn veel soorten neurale netwerken en elk netwerk heeft zijn eigen specifieke toepassingsscenario's. Hieronder staan ​​enkele veel voorkomende soorten neurale netwerken:

• Feedforward Neural Networks (FNN): De meest basale neurale netwerkstructuur, informatie wordt unidirectioneel doorgegeven, vaak gebruikt voor classificatie- en regressietaken.
• Convolutional Neural Networks (CNN): Bedreven in het verwerken van beeldgegevens, het extraheren van beeldkenmerken via convolutionele kernels, veel gebruikt in beeldherkenning, objectdetectie en andere gebieden.
• Recurrent Neural Networks (RNN): Geschikt voor het verwerken van sequentiële gegevens, zoals tekst, spraak, enz., met een geheugenfunctie, die de temporele informatie in de reeks kan vastleggen.
• Long Short-Term Memory (LSTM): Een speciaal type RNN dat het probleem van verdwijnende gradiënten oplost dat vaak voorkomt bij traditionele RNN's bij het verwerken van lange reeksen, en uitstekende prestaties levert op het gebied van machinevertaling, tekstgeneratie, enz.
• Generative Adversarial Networks (GAN): Bestaat uit een generator en een discriminator, genereert realistische afbeeldingen, tekst en andere gegevens door middel van adversarial training, en wordt veel gebruikt in beeldgeneratie, stijltransfer en andere gebieden.
• Autoencoders: Gebruikt voor dimensiereductie, kenmerkextractie en gegevensreconstructie, door invoergegevens te comprimeren tot een laagdimensionale representatie en vervolgens invoergegevens te reconstrueren vanuit de laagdimensionale representatie.
• Transformer Networks: Aangedreven door een aandachtmechanisme, met sterke parallelle rekenkracht, en uitstekende prestaties in taken voor natuurlijke taalverwerking, zoals BERT, GPT, enz.

Het begrijpen van de kenmerken en toepasselijke scenario's van verschillende soorten neurale netwerken kan je helpen een geschikt model te kiezen om praktische problemen op te lossen.

2. Activeringsfuncties:

Activeringsfuncties zijn een essentieel onderdeel van neurale netwerken. Ze introduceren niet-lineaire kenmerken in neuronen, waardoor neurale netwerken complexe functies kunnen aanpassen. Veel voorkomende activeringsfuncties zijn onder meer:

• Sigmoid: Comprimeert de invoerwaarde tussen 0 en 1, vaak gebruikt voor binaire classificatieproblemen.
• ReLU (Rectified Linear Unit): Wanneer de invoerwaarde groter is dan 0, is de uitvoer gelijk aan de invoerwaarde; wanneer de invoerwaarde kleiner is dan 0, is de uitvoer 0. ReLU heeft de voordelen van een hoge rekensnelheid en het verlichten van verdwijnende gradiënten, en is momenteel een van de meest gebruikte activeringsfuncties.
• Tanh (Hyperbolic Tangent): Comprimeert de invoerwaarde tussen -1 en 1, vaak gebruikt in recurrent neurale netwerken.
• Leaky ReLU: Lost het probleem op dat neuronen niet worden geactiveerd wanneer de invoerwaarde kleiner is dan 0 in ReLU. Wanneer de invoerwaarde kleiner is dan 0, is de uitvoer een zeer kleine helling.
• Softmax: Converteert meerdere invoerwaarden naar een kansverdeling, vaak gebruikt voor multiclassificatieproblemen.

Het kiezen van een geschikte activeringsfunctie kan de prestaties van het neurale netwerk aanzienlijk verbeteren.

3. Begrijp de onderliggende architectuur:

Het concept van "AI Stack" dat Suryanshti777 op X/Twitter noemde, is erg belangrijk. Het legt de hiërarchische structuur van de ontwikkeling van AI-technologie uit:

Classical AI → Machine Learning → Neural Networks → Deep Learning → Generative AI → Agentic AI

Het begrijpen van deze hiërarchische relatie kan je helpen de relaties en verschillen tussen verschillende AI-technologieën beter te begrijpen. Theoretische kennis is belangrijk, maar de praktijk is de enige manier om de waarheid te testen. Hieronder staan enkele aanbevolen YouTube-kanalen en online cursussen van hoge kwaliteit om je te helpen de overstap te maken van theorie naar praktijk.

1. Aanbevolen YouTube-kanalen:

• Andrej Karpathy: Richt zich op moderne, praktische lezingen over deep learning, die op een eenvoudige manier worden uitgelegd en geschikt zijn voor ontwikkelaars met een basiskennis.
• Yannic Kilcher: Interpreteert AI-papers in detail om je te helpen de nieuwste onderzoeksontwikkelingen te begrijpen, geschikt voor onderzoekers en gevorderde ontwikkelaars.
• AI Explained: Legt AI-concepten uit op een begrijpelijke manier, geschikt voor beginners.
• CodeEmporium: Biedt stapsgewijze handleidingen voor AI-codering, waarbij je stap voor stap leert hoe je verschillende AI-modellen implementeert.
• 3Blue1Brown: Legt neurale netwerken uit door middel van visualisaties om je te helpen de interne werking van neurale netwerken te begrijpen.

2. Aanbevolen online cursussen:

Raadpleeg de link die tut_ml deelde op X/Twitter en kies een neurale netwerkcursus die bij je past. Daarnaast bieden platforms zoals Coursera, edX en Udacity ook een schat aan neurale netwerkcursussen, zoals:

• Coursera: Deep Learning Specialization (by deeplearning.ai): Gegeven door Andrew Ng, een expert op het gebied van deep learning, met uitgebreide en diepgaande inhoud, geschikt voor het systematisch leren van deep learning.
• edX: MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning: Gegeven door MIT-professoren, behandelt de basiskennis en geavanceerde toepassingen van deep learning.

III. Optimalisatie van modeltraining: ervaringen en praktische tips

_avichawla deelde 16 tips voor het optimaliseren van modeltraining op X/Twitter, deze ervaringen zijn cruciaal voor het verbeteren van de modelprestaties. Hieronder staan enkele belangrijke tips:

1. Data Preprocessing (Gegevensvoorverwerking):
   • Standardization (Standaardisatie): Schaal de gegevens zodat het gemiddelde 0 is en de standaarddeviatie 1, waardoor de dimensionale verschillen tussen verschillende kenmerken worden geëlimineerd.
   • Normalization (Normalisatie): Schaal de gegevens tussen 0 en 1, geschikt voor situaties waarin de gegevens niet gelijkmatig verdeeld zijn.
   • Handling Missing Values (Omgaan met ontbrekende waarden): Vul ontbrekende waarden in met het gemiddelde, de mediaan of de modus, of gebruik meer geavanceerde imputatiemethoden.
2. Model Selection (Modelselectie):
   • Kies het juiste neurale netwerkmodel op basis van het type taak.
   • Probeer verschillende modelarchitecturen, zoals het verhogen van het aantal netwerklagen, het wijzigen van de grootte van de convolutiekern, enz.
3. Hyperparameter Tuning (Hyperparameter afstemming):
   • Learning Rate (Leersnelheid): Regelt de snelheid van de modeltraining, te groot kan leiden tot oscillatie, te klein kan leiden tot een te trage trainingssnelheid.
   • Batch Size (Batchgrootte): Het aantal samples dat per iteratie wordt gebruikt, beïnvloedt de stabiliteit en snelheid van de modeltraining.
   • Optimizer (Optimalisator): Het kiezen van de juiste optimalisator, zoals Adam, SGD, enz., kan de modelconvergentie versnellen.
   • Regularization (Regularisatie): Voorkomt overaanpassing van het model, zoals L1 regularisatie, L2 regularisatie, Dropout, enz.
4. Monitoring Training Progress (Bewaking van het trainingsproces):
   • Learning Curves (Leercurves): Observeer de verliesfunctie en nauwkeurigheid van de trainings- en validatiesets om te bepalen of het model over- of onderaangepast is.
   • Gebruik tools zoals TensorBoard om het trainingsproces te visualiseren: Bewaak de trainingsstatus van het model in realtime, wat handig is voor debugging en optimalisatie.
5. Data Augmentation (Gegevensaugmentatie):
   • Verhoog de diversiteit van de trainingsgegevens door rotatie, translatie, schaling, bijsnijden, enz., om het generalisatievermogen van het model te verbeteren.
6. Early Stopping (Vroegtijdig stoppen):
   • Stop de training vroegtijdig wanneer de prestaties op de validatieset niet langer verbeteren om overaanpassing van het model te voorkomen.
7. Gebruik GPU om de training te versnellen: De training van deep learning-modellen vereist veel computerbronnen, het gebruik van een GPU kan de trainingssnelheid aanzienlijk verhogen.## IV. Blijf op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen: van Neural Dust tot quantum computing

Naast basiskennis en praktische vaardigheden is het ook belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van neurale netwerken.

• Neural Dust: VelcoDar noemde op X/Twitter "Neural Dust", een nieuwe hersen-computerinterface-technologie die minuscule draadloze sensoren in de hersenen implanteert om zeer nauwkeurige neurale signaalregistratie te realiseren. Deze technologie heeft een enorm potentieel en kan worden gebruikt voor de behandeling van neurologische aandoeningen, het verbeteren van menselijke cognitieve vaardigheden, enz.
• Quantum computing: NeuralSpace_ publiceert regelmatig informatie over quantum computing, wat aangeeft dat de ontwikkeling van quantum computing mogelijk nieuwe doorbraken kan brengen in neurale netwerken, zoals snellere trainingssnelheden, krachtigere computerkracht, enz. Hoewel quantum computing zich momenteel nog in een vroeg stadium van ontwikkeling bevindt, is het de moeite waard om het in de gaten te houden.
• AGI (Artificial General Intelligence): Uit de AI Stack die door Suryanshti777 wordt voorgesteld, blijkt dat het uiteindelijke doel is om Agentic AI te realiseren, oftewel algemene kunstmatige intelligentie. Neurale netwerken zijn een belangrijke hoeksteen voor het realiseren van AGI. Daarom helpt het volgen van de nieuwste ontwikkelingen in neurale netwerken ons om de ontwikkelingsrichting van AGI beter te begrijpen.

V. Casestudies: toepassingen van neurale netwerken in verschillende vakgebieden

Neurale netwerken worden al veel gebruikt in verschillende vakgebieden. Hier zijn enkele typische toepassingsvoorbeelden:

• Beeldherkenning: CNN's worden veel gebruikt op het gebied van beeldherkenning, zoals gezichtsherkenning, objectdetectie, beeldclassificatie, enz.
• Natuurlijke taalverwerking: LSTM- en Transformer-netwerken worden veel gebruikt op het gebied van natuurlijke taalverwerking, zoals machinevertaling, tekstgeneratie, sentimentanalyse, enz.
• Gezondheidszorg: Neurale netwerken worden gebruikt op het gebied van ziektediagnose, medicijnontwikkeling, genbewerking, enz. Door bijvoorbeeld medische beeldgegevens te analyseren, kunnen artsen worden geholpen bij het diagnosticeren van ziekten; door de eiwitstructuur te voorspellen, kan het medicijnontwikkelingsproces worden versneld.
• Financiële sector: Neurale netwerken worden gebruikt op het gebied van risicobeoordeling, kredietscores, fraudedetectie, enz.

VI. Samenvatting

Neurale netwerken zijn een belangrijk onderdeel van het gebied van kunstmatige intelligentie. Het beheersen van de relevante kennis en vaardigheden van neurale netwerken is essentieel voor het werken in AI-gerelateerde functies. Dit artikel biedt een praktische leerbron en praktische handleiding door de discussie over "Neural" op X/Twitter te organiseren, in de hoop lezers te helpen snel aan de slag te gaan en de relevante kennis van neurale netwerken te beheersen.Leren is een continu proces, en ik hoop dat lezers door het lezen van dit artikel de juiste richting vinden om neurale netwerken te leren, en voortdurend verkennen en oefenen, om uiteindelijk een uitstekende AI-engineer te worden.