Пионеры глубокого обучения: обзор 10 лучших исследовательских работ по глубокому обучению!

Взгляд на прорыв в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения.

Глубокое обучение похоже на черный ящик, который имитирует работу человеческого мозга, позволяя машинам учиться и принимать решения на основе данных без явного программирования. — Аарафат Ислам.

Глубокое обучение – это область машинного обучения, в которой основное внимание уделяется использованию нейронных сетей для моделирования и решения сложных задач. За последние несколько лет глубокое обучение стало популярной темой исследований и привело к многочисленным прорывам в самых разных областях, включая компьютерное зрение, распознавание речи и обработку естественного языка. Вот 10 лучших исследовательских работ по глубокому обучению, каждая с кратким описанием и примером темы статьи:

1. Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей (Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Джеффри Хинтон, 2012 г.) — в этом документе представлена ​​архитектура глубокой сверточной нейронной сети (DCNN), которая выиграла конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge в 2012 году. Авторы продемонстрировали, что глубокое обучение может превзойти традиционные методы компьютерного зрения в крупномасштабных задачах распознавания изображений, что делает его краеугольным камнем нынешней революции глубокого обучения.
2. Deep Residual Learning for Image Recognition (Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun, 2015) — в этом документе представлена ​​архитектура остаточной сети (ResNet), которая произвела революцию в области глубокого обучения, сделав возможным обучение чрезвычайно глубоких нейронных сетей. Авторы показали, что ResNets может превзойти традиционные нейронные сети в различных задачах компьютерного зрения и с тех пор стала стандартной архитектурой в этой области.
3. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (Джейкоб Девлин, Минг-Вей Чанг, Кентон Ли и Кристина Тутанова, 2018 г.)— BERT — это предварительно обученная модель глубокого обучения для обработки естественного языка, использующая архитектуру Transformer. В этой статье был представлен BERT и показано, что он может превзойти предыдущие модели в широком диапазоне задач обработки естественного языка, включая анализ тональности, ответы на вопросы и классификацию текста.
4. Convolutional Sequence to Sequence Learning (Jonas Gehring, Michael Auli, David Grangier, Denis Yarats, and Yann N. Dauphin, 2017) — В этом документе представлена ​​сверточная последовательность- to-sequence (ConvS2S), архитектура нейронной сети, которая использует сверточные слои для обработки последовательных данных, таких как речь или текст. Авторы показали, что ConvS2S может превзойти традиционные рекуррентные нейронные сети в различных задачах обработки естественного языка.
5. Mask R-CNN (Кайминг Хе, Джорджия Гкиоксари, Петр Доллар, Росс Гиршик) — в этой статье представлен подход к сегментации экземпляров, который является значительным улучшением по сравнению с традиционным обнаружение объекта. Он расширяет Faster R-CNN, добавляя ветвь для прогнозирования маски объекта параллельно с существующей ветвью для распознавания ограничивающей рамки. Авторы использовали ResNet-101-FPN в качестве магистральной архитектуры.
6. Генеративно-состязательные сети (Ян Гудфеллоу, Жан Пуже-Абади, Мехди Мирза, Бинг Сюй, Дэвид Уорд-Фарли, Шерджил Озейр, Аарон Курвиль, Йошуа Бенжио) — это В статье представлена ​​концепция генеративно-состязательных сетей (GAN), мощного метода глубокого обучения для создания новых данных, подобных заданному набору данных. Он состоит из двух сетей: генератора, создающего поддельные образцы, и дискриминатора, определяющего, являются ли образцы настоящими или поддельными. Две сети конкурируют друг с другом, заставляя генератор генерировать все более реалистичные образцы и изображения, что делает их популярным инструментом для увеличения данных, передачи стилей и других задач.
7. YOLO (You Only Look Once) (Джозеф Редмон, Сантош Диввала, Росс Гиршик, Али Фархади) — в этой статье представлен алгоритм обнаружения объектов, способный обрабатывать все изображение за один прямой проход сверточной нейронной сети. Он разработан, чтобы быть быстрым, для обработки изображения на графическом процессоре требуется всего около 40–70 мс. Он превосходит другие алгоритмы обнаружения объектов как по скорости, так и по точности, что делает его популярным выбором для обнаружения объектов в реальном времени.
8. Внимание — это все, что вам нужно (Ашиш Васвани, Ноам Шазир, Ники Пармар, Якоб Ушкорейт, Ллион Джонс, Айдан Н. Гомес, Лукаш Кайзер, Илья Полосухин) — это статья представляет Transformer, архитектуру нейронной сети, основанную на внимании, которая хорошо подходит для таких задач, как машинный перевод. Он заменяет традиционную архитектуру рекуррентной нейронной сети (RNN) механизмом внимания, позволяющим сети выборочно фокусироваться на наиболее важных частях входных данных. Эта архитектура стала очень популярной в последние годы, и многие современные модели для различных задач NLP были построены на архитектуре Transformer.
9. Сверточные нейронные сети (LeCun Yann, et al.)— В этом документе представлен обзор сверточных нейронных сетей (ConvNets), которые представляют собой тип архитектуры нейронной сети. -подходит для задач классификации изображений. В нем описывается, как работают ConvNets, как их обучают и как их можно применять для решения широкого круга задач компьютерного зрения. Авторы также предоставляют доказательства эффективности ConvNets для задач классификации изображений.
10. Долговременная кратковременная память (Хохрайтер, Зепп и Юрген Шмидхубер) — в этом документе представлена ​​архитектура долговременной кратковременной памяти (LSTM), разновидность рекуррентной нейронной памяти. Сеть (RNN), предназначенная для преодоления проблемы исчезающего градиента, от которой страдают традиционные RNN. LSTM позволяют информации сохраняться в сети в течение длительных периодов времени, что делает их хорошо подходящими для таких задач, как моделирование языка и распознавание речи. Авторы приводят доказательства эффективности LSTM для ряда задач и обсуждают различные модификации архитектуры, которые были предложены за годы, прошедшие после публикации статьи.

В заключение можно сказать, что глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. В 10 лучших исследовательских работах по глубокому обучению, перечисленных в этой статье, представлен обзор ключевых вкладов, которые повлияли на развитие этой области. От прорывной производительности AlexNet в наборе данных ImageNet до способности ResNets обучать более глубокие нейронные сети и способности GAN генерировать реалистичные изображения — эти документы представляют собой один из самых важных вкладов в глубокое обучение за последние годы. Они служат свидетельством невероятного прогресса, достигнутого в этой области, и служат ориентиром для будущих исследований и разработок. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по информатике, специалистом по данным или просто человеком, проявляющим большой интерес к искусственному интеллекту и машинному обучению, эти документы обязательны к прочтению всем, кто хочет понять передовые достижения исследований в области глубокого обучения.

✨ проверьте наличие других интересных статей