Technologies et applications d'apprentissage adaptatif et multitâches en apprentissage profond mises en œuvre à l'aide de Java

Le Deep Learning est une méthode d'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre de manière autonome les caractéristiques des données en établissant des réseaux neuronaux multicouches, permettant ainsi d'acquérir des compétences et des tâches. Afin de rendre l'apprentissage profond plus efficace et plus flexible dans les applications pratiques, l'apprentissage profond a été plus largement utilisé avec le soutien des technologies d'apprentissage adaptatif et d'apprentissage multitâche.

Le langage Java est de plus en plus utilisé dans le domaine de l'apprentissage profond, grâce à l'environnement de développement pratique et facile à utiliser et aux excellentes performances fournies par la plateforme Java. Ci-dessous, nous présenterons comment utiliser Java pour mettre en œuvre des technologies d'apprentissage adaptatif et d'apprentissage multitâche dans le deep learning, et illustrerons leurs applications à travers des cas pratiques.

1. Technologie d'apprentissage adaptatif

La technologie d'apprentissage adaptatif signifie que les réseaux neuronaux d'apprentissage en profondeur peuvent apprendre de nouvelles fonctionnalités et connaissances de manière indépendante et s'adapter à de nouveaux environnements et tâches. Plus précisément, les techniques d'apprentissage adaptatif comprennent : l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage incrémentiel et l'apprentissage par transfert. Présentons-les séparément ci-dessous.

(1) Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé signifie que le réseau neuronal peut apprendre de manière autonome les caractéristiques et la connaissance des données sans données d'étiquette. Dans le langage Java, on peut utiliser le framework DL4J (Deep Learning for Java) pour mettre en œuvre un apprentissage non supervisé. Le framework DL4J fournit des algorithmes d'apprentissage non supervisés couramment utilisés, tels que AutoEncoder et Restricted Boltzmann Machines (RBM), etc. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour extraire des fonctionnalités et réduire la dimensionnalité des données.

Par exemple, nous pouvons utiliser le framework DL4J pour implémenter un auto-encodeur simple pour un apprentissage non supervisé. Voici le code Java :

// 导入相关库
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.deeplearning4j.nn.api.Layer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.ComputationGraphConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.AutoEncoder;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;

// 构建自编码器
ComputationGraphConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .learningRate(0.01)
    .graphBuilder()
    .addInputs("input")
    .addLayer("encoder", new AutoEncoder.Builder()
        .nIn(inputSize)
        .nOut(encodingSize)
        .build(), "input")
    .addLayer("decoder", new AutoEncoder.Builder()
        .nIn(encodingSize)
        .nOut(inputSize)
        .build(), "encoder")
    .setOutputs("decoder")
    .build();
ComputationGraph ae = new ComputationGraph(conf);
ae.init();

// 训练自编码器
INDArray input = Nd4j.rand(batchSize, inputSize);
ae.fit(new INDArray[]{input}, new INDArray[]{input});

Le code ci-dessus définit un réseau neuronal d'auto-encodeur et est entraîné à l'aide de données générées par des nombres aléatoires. Pendant le processus de formation, l'auto-encodeur apprendra de manière autonome les caractéristiques des données et utilisera les fonctionnalités apprises pour reconstruire les données d'entrée.

(2) Apprentissage incrémental

L'apprentissage incrémentiel signifie que le réseau neuronal peut continuellement mettre à jour ses propres caractéristiques et connaissances tout en recevant continuellement de nouvelles données, et peut s'adapter rapidement à de nouveaux environnements et tâches. Dans le langage Java, nous pouvons utiliser le framework DL4J pour mettre en œuvre un apprentissage incrémental. Le framework DL4J fournit des algorithmes d'apprentissage incrémentiel couramment utilisés, tels que la descente de gradient stochastique (SGD en abrégé) et l'estimation du moment adaptatif (Adam en abrégé).

Par exemple, nous pouvons utiliser le framework DL4J pour implémenter un réseau neuronal simple pour un apprentissage incrémentiel. Vous trouverez ci-dessous le code Java :

// 导入相关库
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.deeplearning4j.nn.api.Layer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.ComputationGraphConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.api.Model;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions.LossFunction;

// 构建神经网络
NeuralNetConfiguration.Builder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .updater(new Adam())
    .seed(12345)
    .list()
    .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(numInputs).nOut(numHiddenNodes)
        .activation(Activation.RELU)
        .build())
    .layer(new OutputLayer.Builder().nIn(numHiddenNodes).nOut(numOutputs)
        .activation(Activation.SOFTMAX)
        .lossFunction(LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
        .build())
    .backpropType(BackpropType.Standard);

// 初始化模型
Model model = new org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork(builder.build());
model.init();

// 训练模型
DataSet dataSet = new DataSet(inputs, outputs);
model.fit(dataSet);

Le code ci-dessus définit un modèle de réseau neuronal simple et est entraîné à l'aide de données générées par des nombres aléatoires. Au cours du processus de formation, le réseau neuronal recevra de nouvelles données et mettra continuellement à jour ses propres fonctionnalités et connaissances.

(3) Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert fait référence à l'utilisation de connaissances et de modèles existants pour apprendre et appliquer de nouvelles connaissances et de nouveaux modèles à de nouvelles tâches. Dans le langage Java, nous pouvons utiliser le framework DL4J pour mettre en œuvre l'apprentissage par transfert. Le framework DL4J fournit des algorithmes d'apprentissage par transfert couramment utilisés, tels que l'apprentissage par transfert feedforward et l'apprentissage par transfert LSTM.

Par exemple, nous pouvons utiliser le framework DL4J pour implémenter un modèle simple d'apprentissage par transfert feed-forward afin de résoudre le problème de classification d'images. Voici le code Java :

// 导入相关库
import org.deeplearning4j.nn.conf.ComputationGraphConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.inputs.InputType;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.FineTuneConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.TransferLearning;
import org.deeplearning4j.zoo.PretrainedType;
import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions.LossFunction;

// 载入VGG16模型
VGG16 vgg16 = (VGG16) PretrainedType.VGG16.pretrained();
ComputationGraph pretrained = vgg16.init();
System.out.println(pretrained.summary());

// 构建迁移学习模型
FineTuneConfiguration fineTuneConf = new FineTuneConfiguration.Builder()
    .learningRate(0.001)
    .build();
ComputationGraphConfiguration conf = new TransferLearning.GraphBuilder(pretrained)
    .fineTuneConfiguration(fineTuneConf)
    .setInputTypes(InputType.convolutional(224, 224, 3))
    .removeVertexAndConnections("predictions")
    .addLayer("fc", new DenseLayer.Builder()
        .nIn(4096).nOut(numClasses).activation("softmax").build(), "fc7")
    .addLayer("predictions", new OutputLayer.Builder()
        .nIn(numClasses).nOut(numClasses).lossFunction(LossFunction.MCXENT).activation("softmax").build(), "fc")
    .build();
ComputationGraph model = new ComputationGraph(conf);
model.init();

// 训练迁移学习模型
DataSetIterator trainData = getDataIterator("train");
DataSetIterator testData = getDataIterator("test");
for (int i = 0; i < numEpochs; i++) {
    model.fit(trainData);
    ...
}

Le code ci-dessus charge d'abord les poids pré-entraînés du modèle VGG16, puis utilise la classe TransferLearning pour créer un nouveau modèle d'apprentissage par transfert. Le modèle utilise les 7 premières couches convolutives de VGG16 comme extracteurs de caractéristiques, puis ajoute une couche entièrement connectée et une couche de sortie pour la classification des images. Au cours du processus de formation, nous avons utilisé un itérateur de données pour charger et traiter les données de formation et les données de test, et avons formé le modèle à plusieurs itérations.

2. Technologie d'apprentissage multitâche

La technologie d'apprentissage multitâche signifie que le réseau neuronal peut apprendre plusieurs tâches en même temps et peut améliorer l'effet d'apprentissage en partageant et en transférant des connaissances. Dans le langage Java, nous pouvons utiliser le framework DL4J pour mettre en œuvre un apprentissage multitâche. Le framework DL4J fournit des algorithmes d'apprentissage multitâches couramment utilisés, tels que l'apprentissage conjoint (Multi-Task Learning, appelé MTL) et l'apprentissage multitâche par transfert (Transfer Multi-Task Learning, appelé TMTL).

Par exemple, nous pouvons utiliser le framework DL4J pour implémenter un modèle MTL simple afin de résoudre des problèmes de régression et de classification robustes. Voici le code Java :

// 导入相关库
import org.deeplearning4j.nn.conf.ComputationGraphConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.inputs.InputType;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multitask.MultiTaskNetwork;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions.LossFunction;

// 构建MTL模型
ComputationGraphConfiguration.GraphBuilder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(12345)
    .updater(new Adam(0.0001))
    .graphBuilder()
    .addInputs("input")
    .setInputTypes(InputType.feedForward(inputShape))
    .addLayer("dense1", new DenseLayer.Builder()
        .nIn(inputSize)
        .nOut(hiddenSize)
        .activation(Activation.RELU)
        .build(), "input")
    .addLayer("output1", new OutputLayer.Builder()
        .nIn(hiddenSize)
        .nOut(outputSize1)
        .lossFunction(LossFunction.MSE)
        .build(), "dense1")
    .addLayer("output2", new OutputLayer.Builder()
        .nIn(hiddenSize)
        .nOut(outputSize2)
        .lossFunction(LossFunction.MCXENT)
        .activation(Activation.SOFTMAX)
        .build(), "dense1")
    .setOutputs("output1", "output2");

// 初始化MTL模型
MultiTaskNetwork model = new MultiTaskNetwork(builder.build());
model.init();

// 训练MTL模型
DataSetIterator dataSet = getDataSetIterator();
for (int i = 0; i < numEpochs; i++) {
    while(dataSet.hasNext()) {
        DataSet batch = dataSet.next();
        model.fitMultiTask(batch);
    }
    ...
}

Le code ci-dessus définit un modèle MTL simple, qui utilise une couche cachée partagée et deux couches de sortie indépendantes pour des tâches de régression et de classification robustes. Au cours du processus de formation, nous avons utilisé un itérateur de données pour charger et traiter les données de formation, et formé le modèle pour plusieurs itérations.

En résumé, l'apprentissage adaptatif et la technologie d'apprentissage multitâche sont d'une grande importance pour l'application de l'apprentissage profond. Grâce au framework DL4J fourni par la plateforme Java, nous pouvons facilement mettre en œuvre ces technologies et obtenir de meilleurs résultats dans des applications pratiques.

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