መጪው ጊዜ እዚህ ነው። እናም በዚህ የወደፊት ማሽኖች በዙሪያቸው ያለውን ዓለም ሰዎች በሚያደርጉት መንገድ ይገነዘባሉ። ኮምፒውተሮች መኪና መንዳት፣ በሽታዎችን መመርመር እና ስለ ወደፊቱ ጊዜ በትክክል መተንበይ ይችላሉ።
ይህ የሳይንስ ልብወለድ ሊመስል ይችላል, ነገር ግን ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች እውን እያደረጉት ነው.
እነዚህ የተራቀቁ ስልተ ቀመሮች ምስጢሮችን እየገለጹ ነው። ሰው ሰራሽ እውቀት, ኮምፒውተሮች እራሳቸውን እንዲማሩ እና እንዲያዳብሩ ያስችላቸዋል. በዚህ ልኡክ ጽሁፍ፣ ወደ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ግዛት ውስጥ እንገባለን።
እና፣ በህይወታችን ላይ ለውጥ ለማምጣት ያላቸውን ትልቅ አቅም እንመረምራለን። የሰው ልጅን የወደፊት እጣ ፈንታ እየቀየረ ስላለው ቴክኖሎጂ ለመማር ይዘጋጁ።
ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ምንድናቸው?
በሁለት ምስሎች መካከል ያለውን ልዩነት መለየት ያለብህን ጨዋታ ተጫውተህ ታውቃለህ?
ግን አስደሳች ነው ፣ እሱ ደግሞ ከባድ ሊሆን ይችላል ፣ አይደል? ኮምፒውተር ያንን ጨዋታ እንዲጫወት እና በእያንዳንዱ ጊዜ እንዲያሸንፍ ማስተማር መቻልህን አስብ። ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ይህንን ያከናውናሉ!
ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ብዙ ቁጥር ያላቸውን ምስሎች ሊመረምሩ እና የሚያመሳስላቸውን ነገር ሊወስኑ ከሚችሉ እጅግ በጣም ዘመናዊ ማሽኖች ጋር ተመሳሳይ ናቸው። ምስሎቹን በመበተን እና እያንዳንዳቸውን ለየብቻ በማጥናት ይህንን ያከናውናሉ.
ከዚያም ስርዓተ-ጥለትን ለመለየት የተማሩትን ይተገብራሉ እና ከዚህ በፊት አይተው ስለማያውቁ ትኩስ ምስሎች ትንበያ ይሰጣሉ።
ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ውስብስብ ንድፎችን እና ባህሪያትን ከግዙፍ የውሂብ ስብስቦች መማር እና ማውጣት የሚችሉ ሰው ሰራሽ የነርቭ አውታረ መረቦች ናቸው። እነዚህ ሞዴሎች ውፅዓት ለማመንጨት ገቢ መረጃዎችን የሚተነትኑ እና የሚቀይሩ ከበርካታ የተገናኙ አንጓዎች ወይም የነርቭ ሴሎች የተገነቡ ናቸው።
ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች እንደ ምስል መለየት፣ የንግግር ማወቂያ፣ የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት እና ሮቦቲክስ ላሉ ትልቅ ትክክለኛነት እና ትክክለኛነት ለሚፈልጉ ስራዎች በጣም ተስማሚ ናቸው።
ከራስ-መንዳት መኪናዎች እስከ የህክምና ምርመራ፣ የአማካሪ ስርዓቶች እና በሁሉም ነገር ጥቅም ላይ ውለዋል ትንበያ ትንታኔዎች.
በጥልቅ የመማሪያ ሞዴል ውስጥ የውሂብ ፍሰትን ለማሳየት ቀለል ያለ የእይታ ሥሪት ይኸውና።
የግቤት ውሂቡ ወደ ሞዴሉ የግቤት ንብርብር ይፈስሳል፣ ይህም የውጤት ትንበያ ከመስጠቱ በፊት ውሂቡን በበርካታ የተደበቁ ንብርብሮች ውስጥ ያልፋል።
እያንዳንዱ የተደበቀ ንብርብር ወደ ቀጣዩ ንብርብር ከማለፉ በፊት በግቤት ውሂቡ ላይ ተከታታይ የሂሳብ ስራዎችን ያከናውናል, ይህም የመጨረሻውን ትንበያ ይሰጣል.
አሁን፣ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ምን እንደሆኑ እና በህይወታችን ውስጥ እንዴት ልንጠቀምባቸው እንደምንችል እንይ።
1. Convolutional Neural Networks (ሲኤንኤን)
ሲ ኤን ኤን የኮምፒዩተር እይታ አካባቢን የለወጠ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴል ናቸው። ሲኤንኤን ምስሎችን ለመከፋፈል፣ ነገሮችን ለመለየት እና ምስሎችን ለመከፋፈል ያገለግላሉ። የሰው የእይታ ኮርቴክስ አወቃቀር እና ተግባር የሲኤንኤን ዲዛይን አሳውቋል።
እንዴት ይሠራሉ?
ሲ ኤን ኤን ከበርካታ የኮንቮሉሽን ንጣፎች፣ የመዋሃድ ንብርብሮች እና ሙሉ በሙሉ የተያያዙ ንብርብሮችን ያቀፈ ነው። ግብአቱ ምስል ነው፣ ውጤቱም የምስሉ ክፍል መለያ ትንበያ ነው።
የ CNN convolutional layers በግቤት ስእል እና በማጣሪያዎች ስብስብ መካከል የነጥብ ምርት በማከናወን የባህሪ ካርታ ይገነባሉ። የመዋኛ ንብርብሮች የባህሪ ካርታውን መጠን በመቀነስ ዝቅ ያደርጋሉ።
በመጨረሻም፣ የባህሪ ካርታው የምስሉን ክፍል መለያ ለመተንበይ ሙሉ በሙሉ በተገናኙት ንብርብሮች ጥቅም ላይ ይውላል።
CNNs ለምን አስፈላጊ ናቸው?
ሲ ኤን ኤን አስፈላጊ ናቸው ምክንያቱም ሰዎች ለማስተዋል የሚከብዷቸውን ምስሎች እና ባህሪያትን ማወቅ ስለሚችሉ ነው። ሲ ኤን ኤን ትልልቅ ዳታሴቶችን በመጠቀም እንደ ጠርዞች፣ ኮርነሮች እና ሸካራዎች ያሉ ባህሪያትን እንዲያውቁ ማስተማር ይችላሉ። እነዚህን ንብረቶች ከተማሩ በኋላ፣ ሲኤንኤን በአዲስ ፎቶዎች ውስጥ ያሉትን ነገሮች ለመለየት ሊጠቀምባቸው ይችላል። CNN ዎች በተለያዩ የምስል መለያ አፕሊኬሽኖች ላይ እጅግ በጣም ጥሩ አፈጻጸም አሳይተዋል።
CNN የት እንጠቀማለን።
የጤና እንክብካቤ፣ የመኪና ኢንዱስትሪ እና የችርቻሮ ንግድ ሲኤንኤን የሚቀጥሩ ጥቂት ዘርፎች ናቸው። በጤና አጠባበቅ ኢንዱስትሪ ውስጥ, ለህመም ምርመራ, ለመድሃኒት እድገት እና ለህክምና ምስል ትንተና ጠቃሚ ሊሆኑ ይችላሉ.
በአውቶሞቢል ዘርፍ፣ ሌይን ለመለየት ይረዳሉ፣ ነገር መለየትእና በራስ ገዝ ማሽከርከር። እንዲሁም በችርቻሮ ውስጥ ለዕይታ ፍለጋ፣ ለምስል-ተኮር ምርት ምክር እና ለክምችት ቁጥጥር በጣም ጥቅም ላይ ይውላሉ።
ለምሳሌ; ጎግል ሲ ኤን ኤን በተለያዩ አፕሊኬሽኖች ውስጥ ይቀጥራል፣ ጨምሮ Google Lens፣ በደንብ የተወደደ የምስል መለያ መሣሪያ። ፕሮግራሙ ፎቶግራፎችን ለመገምገም እና ለተጠቃሚዎች መረጃ ለመስጠት CNNs ይጠቀማል።
ለምሳሌ Google Lens በምስሉ ውስጥ ያሉትን ነገሮች ለይቶ ማወቅ እና ስለእነሱ ዝርዝሮች ለምሳሌ የአበባ አይነት ያቀርባል።
ከሥዕል የወጣውን ጽሑፍ ወደ ብዙ ቋንቋዎች ሊተረጉምም ይችላል። Google Lens ለሸማቾች ጠቃሚ መረጃን መስጠት የቻለው CNN ዎች እቃዎችን በትክክል ለመለየት እና ከፎቶዎች ላይ ባህሪያትን ለማውጣት በሚያደርጉት እገዛ ነው።
2. ረጅም የአጭር ጊዜ ማህደረ ትውስታ (LSTM) አውታረ መረቦች
የረጅም ጊዜ የአጭር ጊዜ ማህደረ ትውስታ (LSTM) አውታረ መረቦች የተፈጠሩት በመደበኛ ተደጋጋሚ የነርቭ አውታረ መረቦች (RNNs) ድክመቶችን ለመፍታት ነው. የኤል.ኤስ.ኤም.ኤስ.ኤም ኔትወርኮች በጊዜ ሂደት የውሂብ ቅደም ተከተሎችን ለሚያስፈልጋቸው ተግባራት ተስማሚ ናቸው.
እነሱ የሚሠሩት የተወሰነ የማስታወሻ ሴል እና ሶስት የጌቲንግ ዘዴዎችን በመጠቀም ነው።
ወደ ህዋሱ እና ወደ ህዋሱ የሚወጣውን የመረጃ ፍሰት ይቆጣጠራሉ። የግቤት በር፣ የመርሳት በር እና የውጤት በር ሶስት በሮች ናቸው።
የግቤት በር የመረጃውን ፍሰት ወደ ማህደረ ትውስታ ሴል ይቆጣጠራል ፣ የመርሳት በር ከሴሉ ውስጥ ያለውን መረጃ መሰረዝ ይቆጣጠራል ፣ እና የውጤት በር ከሴሉ የሚወጣውን የውሂብ ፍሰት ይቆጣጠራል።
የእነሱ ጠቀሜታ ምንድን ነው?
የ LSTM ኔትወርኮች ጠቃሚ ናቸው ምክንያቱም በተሳካ ሁኔታ የውሂብ ቅደም ተከተሎችን ከረጅም ጊዜ ግንኙነቶች ጋር መተንበይ ይችላሉ። ስለወደፊቱ ግብዓቶች የበለጠ ትክክለኛ ትንበያዎችን እንዲሰጡ በማድረግ ስለቀደሙት ግብአቶች መረጃን መቅዳት እና ማቆየት ይችላሉ።
የንግግር ለይቶ ማወቂያ፣ የእጅ ጽሑፍ ማወቂያ፣ የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀናበር እና የምስል መግለጫ ጽሑፍ የLSTM አውታረ መረቦችን ከተጠቀሙባቸው መተግበሪያዎች ውስጥ ጥቂቶቹ ናቸው።
የ LSTM አውታረ መረቦችን የት ነው የምንጠቀመው?
ብዙ የሶፍትዌር እና የቴክኖሎጂ አፕሊኬሽኖች የ LSTM አውታረ መረቦችን ይጠቀማሉ፣ የንግግር ማወቂያ ስርዓቶችን፣ እንደ ተፈጥሯዊ ቋንቋዎች ማቀነባበሪያ መሳሪያዎችን ጨምሮ ስሜት ትንተና፣ የማሽን የትርጉም ሥርዓቶች እና የጽሑፍ እና ሥዕል ማመንጨት ሥርዓቶች።
እንዲሁም በራሳቸው የሚነዱ መኪናዎችን እና ሮቦቶችን በመፍጠር እንዲሁም በፋይናንስ ኢንዱስትሪ ውስጥ ማጭበርበርን ለመለየት እና ለመገመት ጥቅም ላይ ውለዋል የአክሲዮን ገበያ እንቅስቃሴዎች.
3. ጀነሬቲቭ አድቨርሳሪያል ኔትወርኮች (GANs)
ጋኖች ሀ ጥልቀት ያለው ትምህርት ከተጠቀሰው የውሂብ ስብስብ ጋር ተመሳሳይ የሆኑ አዳዲስ የውሂብ ናሙናዎችን ለማመንጨት የሚያገለግል ዘዴ። GANs ሁለት ናቸው የነርቭ አውታረ መረቦች; አዳዲስ ናሙናዎችን ለማምረት የሚማር እና እውነተኛ እና የተፈጠሩ ናሙናዎችን ለመለየት የሚማር.
በተመሳሳይ ሁኔታ እነዚህ ሁለት ኔትወርኮች ጄነሬተሩ ከትክክለኛዎቹ የማይለዩ ናሙናዎችን ማመንጨት እስኪችል ድረስ አንድ ላይ የሰለጠኑ ናቸው.
ለምን GANs እንጠቀማለን?
GANs ከፍተኛ ጥራት ያለው የማምረት አቅም ስላላቸው ጉልህ ናቸው። ሰው ሠራሽ ውሂብ ለተለያዩ አፕሊኬሽኖች ማለትም የምስል እና ቪዲዮ ፕሮዳክሽን፣ የፅሁፍ ማመንጨት እና የሙዚቃ ማመንጨትን ጨምሮ።
GANs ለመረጃ መጨመርም ጥቅም ላይ ውለዋል፣ ይህም የትውልድ ነው። ሰው ሠራሽ ውሂብ የገሃዱ ዓለም መረጃን ለማሟላት እና የማሽን-መማሪያ ሞዴሎችን አፈጻጸም ለማሻሻል።
በተጨማሪም ሞዴሎችን ለማሰልጠን እና ሙከራዎችን ለመኮረጅ የሚያገለግሉ ሰራሽ መረጃዎችን በመፍጠር GANs እንደ መድሃኒት እና የመድሃኒት ልማት ያሉ ዘርፎችን የመቀየር አቅም አላቸው።
የ GANs መተግበሪያዎች
GANs የውሂብ ስብስቦችን ማሟላት፣ አዲስ ስዕሎችን ወይም ፊልሞችን መፍጠር እና ለሳይንሳዊ ማስመሰያዎች እንኳን ሰው ሰራሽ ውሂብ ማመንጨት ይችላል። በተጨማሪም GANs ከመዝናኛ እስከ ህክምና ባሉ የተለያዩ አፕሊኬሽኖች ውስጥ የመቀጠር አቅም አላቸው።
ዕድሜ እና ቪዲዮዎች. ለምሳሌ የNVDIA's StyleGAN2 ከፍተኛ ጥራት ያላቸውን የታዋቂ ሰዎችን እና የስነ ጥበብ ስራዎችን ፎቶ ለመፍጠር ስራ ላይ ውሏል።
4. ጥልቅ እምነት አውታረ መረቦች (ዲቢኤን)
ጥልቅ እምነት አውታረ መረቦች (DBNs) ናቸው። ሰው ሰራሽ እውቀት በመረጃ ውስጥ ስርዓተ-ጥለቶችን ለመለየት የሚማሩ ስርዓቶች። ይህንንም ያሳካው ውሂቡን ወደ ትናንሽ እና ትናንሽ ክፍሎች በመከፋፈል በእያንዳንዱ ደረጃ ላይ የበለጠ ጠለቅ ያለ ግንዛቤን በማግኘት ነው።
ዲቢኤን ምን እንደሆነ ሳይነገራቸው ከመረጃ ሊማሩ ይችላሉ (ይህ “ክትትል የሌለበት ትምህርት” ተብሎ ይጠራል)። ይህ አንድ ሰው ለመለየት አስቸጋሪ ወይም የማይቻል ሆኖ የሚያገኛቸውን በመረጃ ውስጥ ያሉ ቅጦችን ለማግኘት እጅግ በጣም ጠቃሚ ያደርጋቸዋል።
ዲቢኤን ጠቃሚ የሚያደርገው ምንድን ነው?
ዲቢኤን ወሳኝ ናቸው ምክንያቱም ተዋረዳዊ ዳታ ውክልናዎችን የመማር ችሎታቸው። እነዚህ ውክልናዎች እንደ ምደባ፣ ያልተለመደ መለየት እና የመጠን መቀነስ ላሉ የተለያዩ መተግበሪያዎች ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ።
የጥልቅ ትምህርት ሞዴሎችን በትንሹ የተለጠፈ መረጃ አፈጻጸምን የሚያሳድጉ ከክትትል ውጭ የሆነ የቅድመ ሥልጠና የዲቢኤንዎች አቅም ከፍተኛ ጠቀሜታ አለው።
የዲቢኤን ማመልከቻዎች ምንድናቸው?
በጣም አስፈላጊ ከሆኑ መተግበሪያዎች ውስጥ አንዱ ነገር መለየት, በዚህ ውስጥ DBNs እንደ አውሮፕላኖች, ወፎች እና ሰዎች ያሉ አንዳንድ ዓይነቶችን ለመለየት ጥቅም ላይ ይውላል. እንዲሁም ለምስል ማመንጨት እና ምደባ፣ በፊልሞች ውስጥ እንቅስቃሴን መለየት እና ለድምፅ ማቀናበሪያ የተፈጥሮ ቋንቋ ግንዛቤ ጥቅም ላይ ይውላሉ።
በተጨማሪም ዲቢኤንዎች የሰውን አቀማመጥ ለመገምገም በመረጃ ስብስቦች ውስጥ በተለምዶ ተቀጥረው ይሠራሉ። ዲቢኤን የጤና አጠባበቅ እና የባንክ አገልግሎትን እና ቴክኖሎጂን ጨምሮ ለተለያዩ ኢንዱስትሪዎች ምርጥ መሳሪያ ነው።
5. ጥልቅ የማጠናከሪያ ትምህርት መረቦች (DRLs)
ጥልቅ የማጠናከሪያ ትምህርት ኔትወርኮች (DRLs) ወኪሎች ውስብስብ በሆነ አካባቢ በሙከራ እና በስህተት እንዲማሩ ለማስቻል ጥልቅ የነርቭ መረቦችን ከማጠናከሪያ ትምህርት ዘዴዎች ጋር ያዋህዳል።
DRLs ወኪሎችን ከአካባቢያቸው ጋር በመገናኘት እና ከስህተቶቻቸው በመማር የሽልማት ምልክትን እንዴት ማሻሻል እንደሚችሉ ለማስተማር ይጠቅማሉ።
አስደናቂ የሚያደርጋቸው ምንድን ነው?
ጨዋታን፣ ሮቦቲክስን እና በራስ ገዝ ማሽከርከርን ጨምሮ በተለያዩ አፕሊኬሽኖች ውስጥ ውጤታማ በሆነ መንገድ ጥቅም ላይ ውለዋል። DRLs አስፈላጊ ናቸው ምክንያቱም ከጥሬ የስሜት ህዋሳት በቀጥታ መማር ስለሚችሉ ወኪሎች ከአካባቢው ጋር ባላቸው ግንኙነት ውሳኔ እንዲወስኑ ያስችላቸዋል።
ጠቃሚ መተግበሪያዎች
DRLs በገሃዱ ዓለም ሁኔታዎች ተቀጥረው የሚሰሩት አስቸጋሪ ጉዳዮችን ማስተናገድ ስለሚችሉ ነው።
DRLs OpenAI's Gymን ጨምሮ በበርካታ ታዋቂ ሶፍትዌሮች እና የቴክኖሎጂ መድረኮች ውስጥ ተካቷል፣ የአንድነት ኤም.ኤል. ወኪሎችእና የጎግል ዲፕ ማይንድ ላብራቶሪ። AlphaGoበ Google የተሰራ Deepmindለምሳሌ በአለም ሻምፒዮንነት ደረጃ የቦርድ ጨዋታ Goን ለመጫወት DRL ቀጥሯል።
ሌላው የ DRL አጠቃቀም በሮቦቲክስ ውስጥ ነው ፣ እሱም የሮቦት ክንዶችን እንቅስቃሴ ለመቆጣጠር እንደ ነገሮችን እንደ መያዣ ወይም መደራረብ ያሉ ተግባራትን ለማከናወን ያገለግላል። DRLs ብዙ አጠቃቀሞች አሏቸው እና ጠቃሚ መሣሪያ ናቸው። የስልጠና ወኪሎች ለመማር እና ውስብስብ በሆኑ ሁኔታዎች ውስጥ ውሳኔዎችን ያድርጉ.
6. Autoencoders
Autoencoders አስደሳች ዓይነት ናቸው። የነርቭ ኔትወርክ ይህም የምሁራን እና የውሂብ ሳይንቲስቶችን ፍላጎት ስቧል። በመሠረታዊነት የተነደፉት እንዴት መረጃን መጭመቅ እና መመለስ እንደሚችሉ ለመማር ነው.
የግብአት ውሂቡ የሚቀርበው በተከታታይ የንብርብሮች ሲሆን ቀስ በቀስ የመረጃውን ልኬት ዝቅ በማድረግ ከግቤት እና የውጤት ንብርብሮች ያነሱ ኖዶች ባለው የጠርሙስ ሽፋን ውስጥ እስኪጨመቁ ድረስ።
ይህ የታመቀ ውክልና ቀስ በቀስ የውሂቡን ልኬት ወደ መጀመሪያው ቅርጽ የሚያሳድጉ የንብርብሮች ቅደም ተከተል በመጠቀም የመጀመሪያውን ግቤት ውሂብ እንደገና ለመፍጠር ይጠቅማል።
ለምን አስፈላጊ ነው?
Autoencoders ወሳኝ አካል ናቸው። ጥልቀት ያለው ትምህርት ምክንያቱም ባህሪን ማውጣት እና የውሂብ መቀነስ ይቻላል.
የመጪውን ውሂብ ቁልፍ አካላት ለይተው ወደ ተጨመቀ ቅጽ ሊተረጉሙላቸው ይችላሉ ከዚያም ወደ ሌሎች እንደ ምደባ፣ መቧደን ወይም አዲስ ውሂብ መፍጠር ባሉ ተግባራት ላይ ሊተገበር ይችላል።
Autoencoders የት እንጠቀማለን?
Anomaly ማግኘት፣ የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት፣ እና የኮምፒተር ራዕይ autoencoders ከሚጠቀሙባቸው የትምህርት ዓይነቶች ጥቂቶቹ ናቸው። ለምሳሌ አውቶኢንኮደሮች ለምስል መጭመቅ፣ ምስልን ለመቃወም እና በኮምፒዩተር እይታ ውስጥ የምስል ውህደትን መጠቀም ይችላሉ።
እንደ የጽሑፍ ፈጠራ፣ የጽሑፍ ምድብ እና የጽሑፍ ማጠቃለያ በተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት ውስጥ ባሉ ተግባራት ውስጥ Autoencoders ልንጠቀም እንችላለን። ያልተለመደ መታወቂያ ውስጥ ከመደበኛው ያፈነገጠ ውሂብ ውስጥ ያልተለመደ እንቅስቃሴን መለየት ይችላል።
7. Capsule Networks
Capsule Networks ለConvolutional Neural Networks (ሲኤንኤን) ምትክ ሆኖ የተገነባ አዲስ ጥልቅ ትምህርት አርክቴክቸር ነው።
Capsule Networks በምስሉ ውስጥ አንድን ንጥል ነገር መኖሩን በመገንዘብ እና እንደ አቅጣጫ እና አቀማመጥ ያሉ ባህሪያቱን ወደ ውፅዓት ቬክተሮች የመቀየር ሀላፊነት ያለባቸውን እንክብሎች የሚባሉትን የአንጎል ክፍሎችን በመቧደን ሀሳብ ላይ የተመሰረተ ነው። Capsule Networks ስለዚህ የቦታ መስተጋብር እና የአመለካከት መዋዠቅን ከ CNN በተሻለ ሁኔታ ማስተዳደር ይችላል።
ለምንድነው Capsule Networks ከ CNN ይልቅ የምንመርጠው?
Capsule Networks ጠቃሚ ናቸው ምክንያቱም በምስሉ ላይ ባሉ እቃዎች መካከል ተዋረዳዊ ግንኙነቶችን ለመያዝ የሲኤንኤን ችግሮችን በማሸነፍ ነው። CNNs የተለያየ መጠን ያላቸውን ነገሮች ሊያውቁ ይችላሉ ነገር ግን እነዚህ ነገሮች እንዴት እርስ በርስ እንደሚገናኙ ለመረዳት ይቸገራሉ።
Capsule Networks በበኩሉ ነገሮችን እና ቁርጥራጮቻቸውን እንዲሁም በምስል ላይ እንዴት በቦታ ላይ እንደሚቀመጡ ማወቅን መማር ይችላሉ፣ ይህም ለኮምፒዩተር እይታ አፕሊኬሽኖች ብቁ ተወዳዳሪ ያደርጋቸዋል።
የመተግበሪያዎች አካባቢዎች
Capsule Networks የምስል ምደባን፣ የነገርን መለየት እና የስዕል ክፍፍልን ጨምሮ በተለያዩ አፕሊኬሽኖች ተስፋ ሰጪ ውጤቶችን አሳይተዋል።
በሕክምና ፎቶዎች ውስጥ ነገሮችን ለመለየት፣ በፊልም ውስጥ ሰዎችን ለመለየት እና እንዲያውም ከ3D ምስሎች 2D ሞዴሎችን ለመፍጠር ጥቅም ላይ ውለዋል።
አፈጻጸማቸውን ለማሳደግ Capsule Networks እንደ Generative Adversarial Networks (GANs) እና Variational Autoencoders (VAEs) ካሉ ጥልቅ የመማሪያ አርክቴክቸርዎች ጋር ተቀላቅለዋል። የጥልቅ ትምህርት ሳይንስ እየተሻሻለ ሲመጣ Capsule Networks የኮምፒዩተር እይታ ቴክኖሎጂዎችን በማጎልበት ወሳኝ ሚና እንደሚጫወት ተንብየዋል።
ለምሳሌ; ንባበል የኒውሮሚጂንግ ፋይል አይነቶችን ለማንበብ እና ለመጻፍ በጣም የታወቀ የፓይዘን መሳሪያ ነው። ለምስል ክፍፍል፣ Capsule Networks ይጠቀማል።
8. በትኩረት ላይ የተመሰረቱ ሞዴሎች
በትኩረት ላይ የተመሰረቱ ሞዴሎች በመባል የሚታወቁት ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ፣ እንዲሁም የትኩረት ዘዴዎች በመባል ይታወቃሉ ፣ ትክክለኛነትን ለመጨመር ይጥራሉ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች. እነዚህ ሞዴሎች በተወሰኑ የገቢ መረጃዎች ባህሪያት ላይ በማተኮር የበለጠ ቀልጣፋ እና ውጤታማ ሂደትን ያስገኛሉ.
እንደ ማሽን መተርጎም እና ስሜት ትንተና ባሉ የተፈጥሮ ቋንቋዎች ሂደት ውስጥ የትኩረት ዘዴዎች በጣም ስኬታማ መሆናቸውን አሳይተዋል።
የእነሱ አስፈላጊነት ምንድነው?
በትኩረት ላይ የተመሰረቱ ሞዴሎች ውስብስብ ውሂብን የበለጠ ውጤታማ እና ቀልጣፋ ሂደትን ስለሚያስችሉ ጠቃሚ ናቸው።
ባህላዊ የነርቭ አውታረ መረቦች ሁሉንም የግብአት ውሂብ እኩል አስፈላጊ እንደሆነ ይገምግሙ፣ ይህም ቀርፋፋ ሂደት እና ትክክለኛነት ቀንሷል። የትኩረት ሂደቶች ፈጣን እና ትክክለኛ ትንበያዎችን በመፍቀድ የግቤት ውሂብ ወሳኝ ገጽታዎች ላይ ያተኩራሉ።
የአጠቃቀም አካባቢዎች
በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ መስክ፣ የትኩረት ዘዴዎች ሰፋ ያለ አፕሊኬሽኖች አሏቸው፣ ከእነዚህም መካከል የተፈጥሮ ቋንቋን ማቀናበር፣ ምስል እና ድምጽ ማወቂያን እና አሽከርካሪ አልባ ተሽከርካሪዎችን ጨምሮ።
የትኩረት ዘዴዎች ለምሳሌ በተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት ውስጥ የማሽን ትርጉምን ለማሻሻል ስርዓቱ ለዐውደ-ጽሑፉ አስፈላጊ በሆኑ ቃላት ወይም ሀረጎች ላይ እንዲያተኩር ማድረግ ይቻላል።
በራስ ገዝ መኪኖች ውስጥ ያሉ የትኩረት ዘዴዎች ስርዓቱን በዙሪያው ባሉ አንዳንድ ነገሮች ወይም ተግዳሮቶች ላይ እንዲያተኩር ለመርዳት ሊጠቀሙበት ይችላሉ።
9. ትራንስፎርመር ኔትወርኮች
ትራንስፎርመር ኔትወርኮች የመረጃ ቅደም ተከተሎችን የሚመረምሩ እና የሚያመርቱ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ናቸው። የሚሠሩት የግብአት ቅደም ተከተል አንድ አካልን በአንድ ጊዜ በማስኬድ እና ተመሳሳይ ወይም የተለያየ ርዝመት ያለው የውጤት ቅደም ተከተል በማምረት ነው።
ትራንስፎርመር ኔትወርኮች፣ ከመደበኛ ተከታታይ-ወደ-ተከታታይ ሞዴሎች በተቃራኒ፣ ተደጋጋሚ የነርቭ ኔትወርኮችን (RNNs) በመጠቀም ቅደም ተከተሎችን አያስኬዱም። በምትኩ፣ በቅደም ተከተል ክፍሎች መካከል ያለውን ትስስር ለማወቅ የራስ ትኩረት ሂደቶችን ይጠቀማሉ።
የትራንስፎርመር ኔትወርኮች ጠቀሜታ ምንድነው?
ትራንስፎርመር ኔትወርኮች በተፈጥሮ ቋንቋ ማቀናበሪያ ስራዎች ላይ ባሳዩት የተሻለ አፈፃፀም በቅርብ ዓመታት ታዋቂነት እያሳደጉ መጥተዋል።
በተለይም እንደ ቋንቋ ትርጉም፣ የጽሑፍ ማጠቃለያ እና የውይይት ዝግጅት ላሉ የጽሑፍ-መፍጠር ሥራዎች በጣም ተስማሚ ናቸው።
የትራንስፎርመር ኔትወርኮች በ RNN ላይ ከተመሰረቱ ሞዴሎች የበለጠ ቀልጣፋ በመሆናቸው ለትላልቅ አፕሊኬሽኖች ተመራጭ ያደርጋቸዋል።
ትራንስፎርመር ኔትወርኮችን የት ማግኘት ይችላሉ?
ትራንስፎርመር ኔትወርኮች በሰፊው በተለያዩ አፕሊኬሽኖች ውስጥ በሰፊው ተቀጥረው ይሠራሉ፣ በተለይም የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ።
የጂፒቲ (ጀነሬቲቭ ቅድመ-የሰለጠነ ትራንስፎርመር) ተከታታይ እንደ ቋንቋ ትርጉም፣ የፅሁፍ ማጠቃለያ እና ቻትቦት ማመንጨት ላሉ ተግባራት ያገለገለ በትራንስፎርመር ላይ የተመሰረተ ታዋቂ ሞዴል ነው።
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ሌላው የተለመደ ትራንስፎርመር ላይ የተመሰረተ ሞዴል ሲሆን ለተፈጥሮ ቋንቋ መረዳት እንደ የጥያቄ መልስ እና ስሜት ትንተና ያገለግል ነበር።
ሁለቱም GPT እና BERT የተፈጠሩት በ ፒቶርች, ክፍት ምንጭ ጥልቅ-ትምህርት ማዕቀፍ ትራንስፎርመር-ተኮር ሞዴሎችን ለማዘጋጀት ታዋቂ ነበር.
10. የተገደቡ ቦልትማን ማሽኖች(አርቢኤም)
የተገደበ ቦልትማን ማሽኖች (አርቢኤም) በትውልድ አኳኋን የሚማር ክትትል የማይደረግበት የነርቭ አውታረ መረብ አይነት ነው። ከከፍተኛ መረጃ አስፈላጊ ባህሪያትን የመማር እና የማውጣት አቅማቸው ስላላቸው፣ በማሽን መማሪያ እና በጥልቅ ትምህርት ዘርፍ በስፋት ተቀጥረው ቆይተዋል።
RBMs በሁለት ንብርብሮች የተገነቡ ናቸው, የሚታዩ እና የተደበቁ ናቸው, እያንዳንዱ ሽፋን በክብደት ጠርዝ የተያያዙ የነርቭ ሴሎች ቡድን ያቀፈ ነው. RBMs የተነደፉት የግቤት ውሂቡን የሚገልጽ የይሆናል ስርጭትን ለመማር ነው።
የተከለከሉ የቦልትማን ማሽኖች ምንድናቸው?
RBMs አመንጭ የትምህርት ስልት ይጠቀማሉ። በ RBMs ውስጥ፣ የሚታየው ንብርብር የግቤት ውሂቡን የሚያንፀባርቅ ሲሆን የተቀበረው ንብርብር የግቤት ውሂቡን ባህሪያት ያሳያል። የሚታዩ እና የተደበቁ የንብርብሮች ክብደቶች የግንኙነት ጥንካሬያቸውን ያሳያሉ.
RBMs በሥልጠና ወቅት የንፅፅር ልዩነት በመባል የሚታወቀውን ዘዴ በመጠቀም በንብርብሮች መካከል ያሉትን ክብደቶች እና አድልዎ ያስተካክላሉ። የንፅፅር ልዩነት የአምሳያው ትንበያ እድልን ከፍ የሚያደርግ ክትትል የማይደረግበት የመማሪያ ስልት ነው።
የተገደበ የቦልትማን ማሽኖች ጠቀሜታ ምንድነው?
RBMs በ ውስጥ ጉልህ ናቸው። የማሽን መማር እና ጥልቅ ትምህርት ምክንያቱም ከትልቅ የውሂብ መጠን ጠቃሚ ባህሪያትን መማር እና ማውጣት ይችላሉ.
ለሥዕል እና ለንግግር ማወቂያ በጣም ውጤታማ ናቸው፣ እና እንደ የአስተያየት ሰጪ ስርዓቶች፣ ያልተለመደ ፈልጎ ማግኘት እና የመጠን መቀነስ ባሉ የተለያዩ መተግበሪያዎች ውስጥ ተቀጥረው ቆይተዋል። RBMs በሰፊው የውሂብ ስብስቦች ውስጥ ቅጦችን ማግኘት ይችላሉ፣ ይህም የላቀ ትንበያዎችን እና ግንዛቤዎችን ያስከትላል።
የተገደቡ የቦልትማን ማሽኖች የት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ?
ለRBM ማመልከቻዎች የመጠን ቅነሳን፣ ያልተለመዱ ነገሮችን ማወቅ እና የምክር ሥርዓቶችን ያካትታሉ። RBMs በተለይ ለስሜቶች ትንተና እና ርዕስ ሞዴሊንግ በተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት ውስጥ.
ጥልቅ እምነት ኔትወርኮች፣ ለድምፅ እና ለሥዕል ማወቂያ የሚያገለግል የነርቭ ኔትወርክ ዓይነት፣ RBMsንም ይጠቀማሉ። ጥልቅ እምነት አውታረ መረብ መሣሪያ ሳጥን፣ TensorFlow, እና ቴአኖ RBMs የሚጠቀሙ አንዳንድ የሶፍትዌር ወይም የቴክኖሎጂ ምሳሌዎች ናቸው።
መጠቅለል
የጥልቅ ትምህርት ሞዴሎች የንግግር ማወቂያን፣ የተፈጥሮ ቋንቋን ማቀናበር እና የኮምፒውተር እይታን ጨምሮ በተለያዩ ኢንዱስትሪዎች ውስጥ ወሳኝ እየሆኑ መጥተዋል።
Convolutional Neural Networks (CNNs) እና Recurrent Neural Networks (RNNs) ብዙ ተስፋዎችን አሳይተዋል እና በብዙ አፕሊኬሽኖች ውስጥ በሰፊው ጥቅም ላይ ይውላሉ፣ ሆኖም ግን፣ ሁሉም ጥልቅ ትምህርት ሞዴሎች ጥቅሞቻቸው እና ጉዳቶቻቸው አሏቸው።
ነገር ግን፣ ተመራማሪዎች አሁንም የተገደቡ ቦልትማን ማሽኖች (RBMs) እና ሌሎች የጥልቅ ትምህርት ሞዴሎችን እየፈለጉ ነው ምክንያቱም እነሱም ልዩ ጥቅሞች አሏቸው።
ከበድ ያሉ ችግሮችን ለመቅረፍ በጥልቅ መማሪያው ዘርፍ ወደፊት እየገሰገሰ በመምጣቱ አዳዲስ እና የፈጠራ ሞዴሎች ይፈጠራሉ ተብሎ ይጠበቃል።
መልስ ይስጡ