Pembelajaran adaptif dan teknologi pembelajaran berbilang tugas dan aplikasi dalam pembelajaran mendalam dilaksanakan menggunakan Java

Pembelajaran Mendalam ialah kaedah Pembelajaran Mesin, yang membolehkan komputer mempelajari ciri-ciri data secara bebas dengan mewujudkan rangkaian neural berbilang lapisan, dengan itu mencapai keupayaan untuk mempelajari kemahiran dan tugasan. Untuk menjadikan pembelajaran mendalam lebih cekap dan fleksibel dalam aplikasi praktikal, pembelajaran mendalam telah digunakan secara meluas dengan sokongan pembelajaran adaptif dan teknologi pembelajaran berbilang tugas.

Bahasa Jawa semakin digunakan dalam bidang pembelajaran mendalam, berkat persekitaran pembangunan yang mudah dan mudah digunakan serta prestasi cemerlang yang disediakan oleh platform Java. Di bawah ini kami akan memperkenalkan cara menggunakan Java untuk melaksanakan pembelajaran adaptif dan teknologi pembelajaran berbilang tugas dalam pembelajaran mendalam, dan menggambarkan aplikasinya melalui kes praktikal.

1. Teknologi pembelajaran adaptif

Teknologi pembelajaran adaptif bermakna rangkaian saraf pembelajaran mendalam boleh mempelajari ciri dan pengetahuan baharu secara bebas, serta boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran dan tugasan baharu. Secara khusus, teknik pembelajaran adaptif termasuk: pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran tambahan, dan pembelajaran pemindahan. Mari perkenalkan mereka secara berasingan di bawah.

(1) Pembelajaran tanpa pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan bermakna rangkaian saraf boleh belajar secara autonomi ciri dan pengetahuan data tanpa data label. Dalam bahasa Java, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J (Deep Learning for Java) untuk melaksanakan pembelajaran tanpa pengawasan. Rangka kerja DL4J menyediakan beberapa algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang biasa digunakan, seperti AutoEncoder dan Mesin Boltzmann Terhad (RBM), dll. Algoritma ini boleh digunakan untuk mengekstrak ciri dan mengurangkan dimensi data .

Sebagai contoh, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J untuk melaksanakan pengekod automatik mudah untuk pembelajaran tanpa pengawasan. Berikut ialah kod 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});

Kod di atas mentakrifkan rangkaian neural autoencoder dan dilatih menggunakan data yang dijana oleh nombor rawak. Semasa proses latihan, pengekod automatik akan mempelajari ciri data secara autonomi dan menggunakan ciri yang dipelajari untuk membina semula data input.

(2) Pembelajaran tambahan

Pembelajaran tambahan bermakna rangkaian saraf boleh mengemas kini ciri dan pengetahuannya secara berterusan sambil terus menerima data baharu, dan boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran dan tugasan baharu. Dalam bahasa Java, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J untuk melaksanakan pembelajaran tambahan. Rangka kerja DL4J menyediakan beberapa algoritma pembelajaran tambahan yang biasa digunakan, seperti Stochastic Gradient Descent (pendek kata SGD) dan Adaptive Moment Estimation (pendek kata Adam).

Sebagai contoh, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J untuk melaksanakan rangkaian saraf mudah untuk pembelajaran tambahan. Berikut ialah kod 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);

Kod di atas mentakrifkan model rangkaian saraf mudah dan menggunakan data yang dijana oleh nombor rawak untuk latihan. Semasa proses latihan, rangkaian saraf akan menerima data baharu dan sentiasa mengemas kini ciri dan pengetahuannya sendiri.

(3) Memindahkan pembelajaran

Memindahkan pembelajaran merujuk kepada menggunakan pengetahuan dan model sedia ada untuk mempelajari dan menggunakan pengetahuan dan model baharu pada tugasan baharu. Dalam bahasa Java, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J untuk melaksanakan pembelajaran pemindahan. Rangka kerja DL4J menyediakan beberapa algoritma pembelajaran pemindahan yang biasa digunakan, seperti pembelajaran pemindahan suapan dan pembelajaran pemindahan LSTM.

Sebagai contoh, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J untuk melaksanakan model pembelajaran pemindahan suapan ke hadapan yang mudah untuk menyelesaikan masalah klasifikasi imej. Berikut ialah kod 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);
    ...
}

Kod di atas mula-mula memuatkan pemberat pra-latihan model VGG16, dan kemudian menggunakan kelas TransferLearning untuk membina model pembelajaran pemindahan baharu. Model ini menggunakan 7 lapisan konvolusi pertama VGG16 sebagai pengekstrak ciri, dan kemudian menambah lapisan bersambung sepenuhnya dan lapisan output untuk pengelasan imej. Semasa proses latihan, kami menggunakan lelaran data untuk memuatkan dan memproses data latihan dan data ujian, dan melatih model berbilang lelaran.

2. Teknologi pembelajaran pelbagai tugas

Teknologi pembelajaran pelbagai tugas bermakna rangkaian saraf boleh mempelajari pelbagai tugas pada masa yang sama dan boleh meningkatkan kesan pembelajaran dengan berkongsi dan memindahkan pengetahuan. Dalam bahasa Java, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J untuk melaksanakan pembelajaran berbilang tugas. Rangka kerja DL4J menyediakan beberapa algoritma pembelajaran berbilang tugas yang biasa digunakan, seperti pembelajaran bersama (Pembelajaran Berbilang Tugas, dirujuk sebagai Bahasa Ibunda) dan pemindahan pembelajaran berbilang tugas (Pembelajaran Berbilang Tugasan Pemindahan, dirujuk sebagai TMTL).

Sebagai contoh, kita boleh menggunakan rangka kerja DL4J untuk melaksanakan model MTL mudah untuk menyelesaikan masalah regresi dan pengelasan yang teguh. Berikut ialah kod 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);
    }
    ...
}

Kod di atas mentakrifkan model MTL ringkas, yang menggunakan lapisan tersembunyi yang dikongsi dan dua lapisan keluaran bebas untuk tugasan regresi dan pengelasan yang mantap. Semasa proses latihan, kami menggunakan lelaran data untuk memuatkan dan memproses data latihan, dan melatih model untuk berbilang lelaran.

Ringkasnya, pembelajaran adaptif dan teknologi pembelajaran berbilang tugas adalah sangat penting untuk penerapan pembelajaran mendalam. Menggunakan rangka kerja DL4J yang disediakan oleh platform Java, kami boleh melaksanakan teknologi ini dengan mudah dan mencapai hasil yang lebih baik dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran adaptif dan teknologi pembelajaran berbilang tugas dan aplikasi dalam pembelajaran mendalam dilaksanakan menggunakan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!