Обучение, основанное на ошибках

Обучение, основанное на ошибках, — это тип метода обучения с подкреплением . модели Этот метод настраивает параметры на основе разницы между предлагаемыми и фактическими результатами. Эти модели выделяются тем, что они зависят от обратной связи с окружающей средой, а не от явных ярлыков или категорий. Они основаны на идее, что овладение языком предполагает минимизацию ошибки прогнозирования (MPSE). Используя эти ошибки прогнозирования, модели последовательно уточняют ожидания и уменьшают сложность вычислений. Обычно эти алгоритмы управляются алгоритмом GeneRec.

Обучение, основанное на ошибках, широко применяется в когнитивных науках и компьютерном зрении . Эти методы также нашли успешное применение в обработке естественного языка (НЛП), включая такие области, как маркировка частей речи , анализ распознавание названного объекта (NER), машинный перевод (МП), распознавание речи (СР) и диалоговые системы .

определение

Модели обучения, основанные на ошибках, — это модели, которые полагаются на обратную связь об ошибках прогнозирования для корректировки ожиданий или параметров модели. Ключевые компоненты обучения, основанного на ошибках, включают в себя следующее:

• Набор $S$ состояний, представляющих различные ситуации, с которыми может столкнуться учащийся.
• Набор $A$ действий, которые учащийся может предпринять в каждом состоянии.
• Функция прогнозирования $P(s,a)$ который дает текущий прогноз учащегося о результате действий $a$ в штате $s$.
• Функция ошибки $E(o,p)$ который сравнивает фактический результат $o$ с предсказанием $p$ и выдает значение ошибки.
• Правило обновления $U(p,e)$ это корректирует прогноз $p$ в свете ошибки $e$.

Алгоритмы

Алгоритмы обучения, управляемые ошибками, относятся к категории алгоритмов обучения с подкреплением , которые используют несоответствие между реальными и ожидаемыми результатами системы для регулирования параметров системы. Эти алгоритмы, обычно применяемые в контролируемом обучении, снабжены набором пар ввода-вывода для облегчения процесса обобщения.

Широко используемый алгоритм обучения обратного распространения ошибки известен как GeneRec , обобщенный алгоритм рециркуляции, в основном используемый для предсказания генов в последовательностях ДНК . Многие другие алгоритмы обучения, основанные на ошибках, созданы на основе альтернативных версий GeneRec.

Приложения

наука

См. Также: Когнитивная наука

Более простые модели обучения, основанного на ошибках, эффективно фиксируют сложные когнитивные явления человека и предвидят неуловимое поведение. Они обеспечивают гибкий механизм моделирования процесса обучения мозга, охватывающий восприятие , внимание , память и принятие решений . Используя ошибки в качестве направляющих сигналов, эти алгоритмы умело адаптируются к меняющимся требованиям и целям окружающей среды, фиксируя статистические закономерности и структуру.

Более того, когнитивная наука привела к созданию новых алгоритмов обучения, основанных на ошибках, которые являются биологически приемлемыми и эффективными в вычислительном отношении . Эти алгоритмы, в том числе сети глубокого убеждения , импульсные нейронные сети и резервуарные вычисления , следуют принципам и ограничениям мозга и нервной системы. Их основная цель — выявить возникающие свойства и динамику нейронных цепей и систем.

Компьютерное зрение

См. Также: Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это сложная задача, которая включает в себя понимание и интерпретацию визуальных данных, таких как изображения или видео.

В контексте обучения, основанного на ошибках, модель компьютерного зрения учится на ошибках, которые она допускает в процессе интерпретации. При возникновении ошибки модель обновляет свои внутренние параметры, чтобы избежать повторения той же ошибки в будущем. Этот повторяющийся процесс обучения на ошибках помогает со временем улучшить производительность модели.

Чтобы НЛП преуспело в компьютерном зрении, оно использует методы глубокого обучения. Эту форму компьютерного зрения иногда называют нейрокомпьютерным зрением (NCV), поскольку в ней используются нейронные сети. Таким образом, NCV интерпретирует визуальные данные на основе статистического подхода, метода проб и ошибок и может обрабатывать контекст и другие тонкости визуальных данных.

языка

См. также: Обработка естественного языка.

Маркировка частей речи

См. также: Маркировка частей речи.

Маркировка части речи (POS) является важнейшим компонентом обработки естественного языка (NLP). Это помогает устранить двусмысленность человеческого языка на разных уровнях анализа. Кроме того, его выходные данные (размеченные данные) могут использоваться в различных приложениях НЛП, таких как извлечение информации , поиск информации , ответы на вопросы , распознавание речи , преобразование текста в речь, частичный синтаксический анализ и исправление грамматики.

Разбор

См. также: Маркировка частей речи.

Синтаксический анализ в НЛП предполагает разбиение текста на более мелкие части ( фразы ) на основе грамматических правил. Если предложение не может быть разобрано, оно может содержать грамматические ошибки.

В контексте обучения на основе ошибок синтаксический анализатор учится на ошибках, которые он допускает в процессе анализа. При возникновении ошибки анализатор обновляет свою внутреннюю модель, чтобы избежать повторения той же ошибки в будущем. Этот итеративный процесс обучения на ошибках помогает со временем улучшить производительность анализатора.

В заключение отметим, что обучение, основанное на ошибках, играет решающую роль в повышении точности и эффективности анализаторов НЛП, позволяя им учиться на своих ошибках и соответствующим образом адаптировать свои внутренние модели.

Распознавание именованных объектов (NER)

См. также: Распознавание именованного объекта.

NER — это задача идентификации и классификации объектов (таких как люди, места, организации и т. д.) в тексте. Обучение, основанное на ошибках, может помочь модели учиться на ложноположительных и ложноотрицательных результатах, а также улучшить ее отзыв и точность (NER).

В контексте обучения, основанного на ошибках, значение NER весьма велико. Традиционные методы маркировки последовательностей идентифицируют вложенные объекты слой за слоем. Если при распознавании внутренней сущности возникает ошибка , это может привести к неправильной идентификации внешней сущности, что приводит к проблеме, известной как распространение ошибок вложенных сущностей.

Именно здесь роль NER становится решающей в обучении, основанном на ошибках. Точно распознавая и классифицируя объекты, он может помочь свести к минимуму эти ошибки и повысить общую точность процесса обучения. Кроме того, методы NER, основанные на глубоком обучении, оказались более точными, поскольку они способны собирать слова, что позволяет им лучше понимать семантические и синтаксические отношения между различными словами.

Машинный перевод

См. также: Машинный перевод

Машинный перевод — это сложная задача, включающая преобразование текста с одного языка на другой. В контексте обучения на основе ошибок модель машинного перевода учится на ошибках, которые она допускает в процессе перевода. При возникновении ошибки модель обновляет свои внутренние параметры, чтобы избежать повторения той же ошибки в будущем. Этот итеративный процесс обучения на ошибках помогает со временем улучшить производительность модели.

Распознавание речи

См. также: Распознавание речи.

Распознавание речи — сложная задача, которая включает в себя преобразование устной речи в письменный текст. В контексте обучения на основе ошибок модель распознавания речи учится на ошибках, которые она допускает в процессе распознавания. При возникновении ошибки модель обновляет свои внутренние параметры, чтобы избежать повторения той же ошибки в будущем. Этот итеративный процесс обучения на ошибках помогает со временем улучшить производительность модели.

Диалоговые системы

См. Также: Диалоговые системы

Диалоговые системы — популярная задача НЛП, поскольку они имеют многообещающее применение в реальной жизни. Это также сложные задачи, поскольку здесь задействовано множество задач НЛП, заслуживающих изучения.

В контексте обучения, основанного на ошибках, диалоговая система учится на ошибках, которые она допускает в процессе диалога. При возникновении ошибки модель обновляет свои внутренние параметры, чтобы избежать повторения той же ошибки в будущем. Этот итеративный процесс обучения на ошибках помогает со временем улучшить производительность модели.

Преимущества

Обучение, основанное на ошибках, имеет ряд преимуществ перед другими типами алгоритмов машинного обучения:

• Они могут учиться на обратной связи и исправлять свои ошибки, что делает их адаптивными и устойчивыми к шуму и изменениям данных.
• Они могут обрабатывать большие и многомерные наборы данных , поскольку не требуют явного проектирования функций или предварительных знаний о распределении данных.
• Они могут добиться высокой точности и производительности, поскольку могут изучить сложные и нелинейные зависимости между входными и выходными данными.

Ограничения

Хотя обучение, основанное на ошибках, имеет свои преимущества, их алгоритмы также имеют следующие ограничения:

• Они могут страдать от переоснащения , что означает, что они запоминают данные обучения и не могут обобщить новые и невидимые данные. Это можно смягчить, используя методы регуляризации , такие как добавление штрафного члена к функции потерь или уменьшение сложности модели.

• Они могут быть чувствительны к выбору функции ошибок , скорости обучения , инициализации весов и других гиперпараметров , которые могут повлиять на сходимость и качество решения. Это требует тщательной настройки и экспериментирования или использования адаптивных методов, которые автоматически настраивают гиперпараметры.

• Они могут быть дорогостоящими и трудоемкими в вычислительном отношении , особенно для нелинейных и глубоких моделей, поскольку требуют нескольких итераций (повторений) и вычислений для обновления весов системы. Эту проблему можно облегчить, используя параллельные и распределенные вычисления или используя специализированное оборудование, такое как графические процессоры или TPU.