Mündəricat[Gizlət][Göstər]
Gələcək buradadır. Və bu gələcəkdə maşınlar ətrafdakı dünyanı insanlar kimi dərk edirlər. Kompüterlər avtomobil idarə edə, xəstəliklərə diaqnoz qoya və gələcəyi dəqiq proqnozlaşdıra bilər.
Bu elmi fantastika kimi görünə bilər, lakin dərin öyrənmə modelləri bunu reallığa çevirir.
Bu mürəkkəb alqoritmlər sirlərini açır süni intellekt, kompüterlərə öz-özünə öyrənməyə və inkişaf etməyə imkan verir. Bu yazıda biz dərin öyrənmə modelləri sahəsini araşdıracağıq.
Və biz onların həyatımızda inqilab etmək üçün nə qədər böyük potensiala malik olduğunu araşdıracağıq. Bəşəriyyətin gələcəyini dəyişən qabaqcıl texnologiya haqqında öyrənməyə hazırlaşın.
Dərin Öyrənmə Modelləri Məhz Nədir?
Heç iki şəkil arasındakı fərqləri müəyyən etməli olduğunuz bir oyun oynamısınızmı?
Bu əyləncəlidir, amma çətin də ola bilər, elə deyilmi? Təsəvvür edin ki, kompüterə o oyunu oynamağı və hər dəfə qalib gəlməyi öyrədə bilirsiniz. Dərin öyrənmə modelləri məhz buna nail olur!
Dərin öyrənmə modelləri çoxlu sayda şəkilləri yoxlaya bilən və onların ortaq cəhətlərini müəyyən edə bilən super ağıllı maşınlara bənzəyir. Onlar bunu şəkilləri sökməklə və hər birini ayrı-ayrılıqda öyrənməklə həyata keçirirlər.
Daha sonra öyrəndiklərini nümunələri müəyyən etmək və əvvəllər görmədikləri təzə şəkillər haqqında proqnozlar vermək üçün tətbiq edirlər.
Dərin öyrənmə modelləri süni neyron şəbəkələridir ki, onlar böyük verilənlər toplusundan mürəkkəb nümunələri və xüsusiyyətləri öyrənib çıxara bilirlər. Bu modellər çıxış yaratmaq üçün daxil olan məlumatları təhlil edən və dəyişən bir neçə qat bağlı qovşaqlardan və ya neyronlardan ibarətdir.
Dərin öyrənmə modelləri təsvirin identifikasiyası, nitqin tanınması, təbii dilin işlənməsi və robototexnika kimi böyük dəqiqlik və dəqiqlik tələb edən işlərə xüsusilə uyğundur.
Onlar özünü idarə edən avtomobillərdən tutmuş tibbi diaqnostikaya, tövsiyə sistemlərinə qədər hər şeydə istifadə edilmişdir. proqnozlaşdırıcı analitik.
Budur, dərin öyrənmə modelində məlumat axınını göstərmək üçün vizuallaşdırmanın sadələşdirilmiş versiyası.
Giriş məlumatları modelin giriş qatına axır və bu da çıxış proqnozunu təqdim etməzdən əvvəl məlumatları bir sıra gizli təbəqələrdən keçir.
Hər bir gizli təbəqə daxil olan məlumatı növbəti qata ötürməzdən əvvəl onun üzərində bir sıra riyazi əməliyyatları yerinə yetirir ki, bu da son proqnozu verir.
İndi gəlin görək dərin öyrənmə modelləri nədir və onlardan həyatımızda necə istifadə edə bilərik.
1. Convolutional Neyron Networks (CNNs)
CNN-lər kompüter görmə sahəsini dəyişdirən dərin öyrənmə modelidir. CNN-lər şəkilləri təsnif etmək, obyektləri tanımaq və şəkilləri bölmək üçün istifadə olunur. İnsan görmə qabığının quruluşu və funksiyası CNN-lərin dizaynını məlumatlandırdı.
Onlar necə iş?
CNN bir sıra bükülmə təbəqələrindən, birləşən təbəqələrdən və tam əlaqəli təbəqələrdən ibarətdir. Giriş təsvirdir, çıxış isə təsvirin sinif etiketinin proqnozudur.
CNN-in konvolyusiya qatları giriş şəkli ilə filtrlər dəsti arasında nöqtə məhsulu yerinə yetirərək xüsusiyyət xəritəsi qurur. Birləşən təbəqələr xüsusiyyət xəritəsinin ölçüsünü aşağı seçərək azaldır.
Nəhayət, xüsusiyyət xəritəsi, təsvirin sinif etiketini proqnozlaşdırmaq üçün tam əlaqəli təbəqələr tərəfindən istifadə olunur.
CNN niyə vacibdir?
CNN-lər vacibdir, çünki onlar insanların fərqinə varmaqda çətinlik çəkdiyi şəkillərdəki nümunələri və xüsusiyyətləri aşkar etməyi öyrənə bilirlər. CNN-lərə böyük məlumat dəstlərindən istifadə edərək kənarlar, künclər və toxumalar kimi xüsusiyyətləri tanımaq öyrədilə bilər. Bu xassələri öyrəndikdən sonra CNN onlardan təzə fotolardakı obyektləri müəyyən etmək üçün istifadə edə bilər. CNN-lər müxtəlif görüntü identifikasiyası proqramlarında qabaqcıl performans nümayiş etdiriblər.
CNN-lərdən harada istifadə edirik
Səhiyyə, avtomobil sənayesi və pərakəndə satış CNN-ləri işlədən bir neçə sektordur. Səhiyyə sənayesində onlar xəstəliyin diaqnozu, dərman preparatlarının hazırlanması və tibbi görüntü təhlili üçün faydalı ola bilər.
Avtomobil sektorunda onlar zolaq aşkarlamağa kömək edir, obyekt aşkarlanması, və avtonom sürücülük. Onlar həmçinin vizual axtarış, təsvirə əsaslanan məhsul tövsiyəsi və inventar nəzarəti üçün pərakəndə satışda geniş istifadə olunur.
Misal üçün; Google CNN-ləri müxtəlif proqramlarda, o cümlədən Google Lens, çox bəyənilən şəkil identifikasiyası vasitəsi. Proqram fotoşəkilləri qiymətləndirmək və istifadəçilərə məlumat vermək üçün CNN-lərdən istifadə edir.
Google Lens, məsələn, təsvirdəki əşyaları tanıya və onlar haqqında çiçək növü kimi təfərrüatları təklif edə bilər.
O, həmçinin şəkildən çıxarılan mətni bir neçə dilə tərcümə edə bilər. Google Lens istehlakçılara faydalı məlumat verə bilir, çünki CNN-lərin əşyaları dəqiq müəyyənləşdirməkdə və fotoşəkillərdən xüsusiyyətləri çıxarmaqda kömək edir.
2. Uzun Qısamüddətli Yaddaş (LSTM) şəbəkələri
Uzun Qısamüddətli Yaddaş (LSTM) şəbəkələri müntəzəm təkrarlanan neyron şəbəkələrinin (RNN) çatışmazlıqlarını aradan qaldırmaq üçün yaradılmışdır. LSTM şəbəkələri zamanla məlumat ardıcıllığının işlənməsini tələb edən vəzifələr üçün idealdır.
Müəyyən bir yaddaş hüceyrəsi və üç qapı mexanizmi istifadə edərək fəaliyyət göstərirlər.
Onlar hüceyrəyə daxil olan və hüceyrədən çıxan məlumat axınını tənzimləyirlər. Giriş qapısı, unutma qapısı və çıxış qapısı üç qapıdır.
Giriş qapısı məlumatların yaddaş hüceyrəsinə axınını, unutma qapısı xanadan verilənlərin silinməsini, çıxış qapısı isə xanadan məlumat axınını tənzimləyir.
Onların əhəmiyyəti nədir?
LSTM şəbəkələri faydalıdır, çünki onlar uzunmüddətli əlaqələrlə məlumat ardıcıllığını uğurla təmsil edə və proqnozlaşdıra bilirlər. Onlar gələcək daxilolmalar haqqında daha dəqiq proqnozlar verməyə imkan verən əvvəlki girişlər haqqında məlumatları qeyd edə və saxlaya bilərlər.
Nitqin tanınması, əl yazısının tanınması, təbii dilin işlənməsi və şəkil yazıları LSTM şəbəkələrindən istifadə edən proqramlardan yalnız bir neçəsidir.
LSTM şəbəkələrindən harada istifadə edirik?
Bir çox proqram və texnologiya tətbiqləri LSTM şəbəkələrindən, o cümlədən nitqin tanınması sistemlərindən, təbii dillərin işlənməsi alətlərindən istifadə edir. əhval-ruhiyyəni təhlil, maşın tərcümə sistemləri və mətn və şəkil yaratma sistemləri.
Onlar həmçinin özünü idarə edən avtomobillərin və robotların yaradılmasında, eləcə də fırıldaqçılığı aşkar etmək və proqnozlaşdırmaq üçün maliyyə sənayesində istifadə edilmişdir. fond bazarı hərəkətlər.
3. Generativ Rəqib Şəbəkələr (GAN)
GAN-lar a dərin öyrənmə Verilən məlumat dəstinə bənzər yeni məlumat nümunələri yaratmaq üçün istifadə olunan texnika. GAN-lar ikidən ibarətdir neyron şəbəkələri: yeni nümunələr istehsal etməyi öyrənən və orijinal və yaradılan nümunələri ayırd etməyi öyrənən biri.
Bənzər bir yanaşmada, generator faktiki olanlardan fərqlənməyən nümunələr yaradana qədər bu iki şəbəkə birlikdə öyrədilir.
Niyə GAN-lardan istifadə edirik
GAN-lar yüksək keyfiyyətli məhsul istehsal etmək qabiliyyətinə görə əhəmiyyətlidir sintetik məlumatlar müxtəlif proqramlar, o cümlədən şəkil və video istehsalı, mətn yaratmaq və hətta musiqi yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
GAN-lar həmçinin məlumatların artırılması üçün istifadə edilmişdir sintetik məlumatlar real dünya məlumatlarını əlavə etmək və maşın öyrənmə modellərinin performansını yaxşılaşdırmaq.
Bundan əlavə, modelləri hazırlamaq və sınaqları təqlid etmək üçün istifadə edilə bilən sintetik məlumatlar yaratmaqla, GAN-lar tibb və dərman inkişafı kimi sektorları dəyişdirmək potensialına malikdir.
GAN-ların tətbiqi
GAN-lar verilənlər bazasını əlavə edə, yeni şəkillər və ya filmlər yarada və hətta elmi simulyasiyalar üçün sintetik məlumatlar yarada bilər. Bundan əlavə, GAN-ların əyləncədən tutmuş tibbə qədər müxtəlif tətbiqlərdə istifadə olunma potensialı var.
yaşlar və videolar. NVIDIA-nın StyleGAN2, məsələn, məşhurların və sənət əsərlərinin yüksək keyfiyyətli fotoşəkillərini yaratmaq üçün istifadə edilmişdir.
4. Dərin İnam Şəbəkələri (DBNs)
Dərin İnam Şəbəkələri (DBNs) bunlardır süni intellekt verilənlərdəki nümunələri aşkar etməyi öyrənə bilən sistemlər. Onlar bunu verilənləri daha kiçik və daha kiçik hissələrə bölməklə, hər səviyyədə onu daha dərindən dərk etməklə nail olurlar.
DBN-lər verilənlərin nə olduğu barədə məlumat verilmədən öyrənə bilər (buna “nəzarətsiz öyrənmə” deyilir). Bu, bir insanın çətin və ya qeyri-mümkün tapacağı məlumatlarda nümunələri aşkar etmək üçün onları son dərəcə dəyərli edir.
DBN-ləri Nə Əhəmiyyətli edir?
DBN-lər iyerarxik məlumat təqdimatlarını öyrənmək qabiliyyətinə görə əhəmiyyətlidir. Bu təsvirlər təsnifat, anomaliyaların aşkarlanması və ölçülərin azaldılması kimi müxtəlif tətbiqlər üçün istifadə edilə bilər.
DBN-lərin minimal etiketli məlumatlarla dərin öyrənmə modellərinin performansını artıra bilən nəzarətsiz əvvəlcədən təlim keçmək qabiliyyəti əhəmiyyətli faydadır.
DBN-lərin Tətbiqləri Nələrdir?
Ən əhəmiyyətli tətbiqlərdən biri obyekt aşkarlanması, burada DBN-lər təyyarələr, quşlar və insanlar kimi müəyyən növ əşyaları tanımaq üçün istifadə olunur. Onlar həmçinin təsvirin yaradılması və təsnifatı, filmlərdə hərəkət aşkarlanması və səsin işlənməsi üçün təbii dilin başa düşülməsi üçün istifadə olunur.
Bundan əlavə, DBN-lər adətən insan duruşlarını qiymətləndirmək üçün verilənlər bazasında istifadə olunur. DBN-lər müxtəlif sənayelər, o cümlədən səhiyyə və bank işi və texnologiya üçün əla vasitədir.
5. Dərin Gücləndirici Öyrənmə Şəbəkələri (DRLs)
dərin Gücləndirmə öyrənmə Şəbəkələr (DRL) agentlərə sınaq və səhv yolu ilə mürəkkəb mühitdə öyrənməyə imkan vermək üçün dərin neyron şəbəkələrini gücləndirici öyrənmə üsulları ilə birləşdirir.
DRL-lər agentlərə ətrafları ilə qarşılıqlı əlaqədə olmaq və səhvlərindən öyrənməklə mükafat siqnalını necə optimallaşdırmağı öyrətmək üçün istifadə olunur.
Onları diqqətəlayiq edən nədir?
Onlar oyun, robot texnikası və avtonom sürücülük də daxil olmaqla müxtəlif proqramlarda effektiv şəkildə istifadə olunub. DRL-lər vacibdir, çünki onlar birbaşa xam sensor girişindən öyrənə bilirlər və agentlərə ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqəyə əsaslanaraq qərarlar qəbul etməyə imkan verir.
Vacib Proqramlar
DRL-lər real dünya şəraitində istifadə olunur, çünki onlar çətin məsələləri həll edə bilirlər.
DRL-lər bir neçə görkəmli proqram təminatı və texnoloji platformalara, o cümlədən OpenAI-nin Gym, Birliyin ML-agentləri, və Google-un DeepMind Laboratoriyası. AlphaGo, Google tərəfindən qurulmuşdur DeepMindməsələn, Go stolüstü oyununu dünya çempionu səviyyəsində oynamaq üçün DRL-dən istifadə edir.
DRL-nin başqa bir istifadəsi robototexnikadadır, burada əşyaları tutmaq və ya blokları yığmaq kimi vəzifələri yerinə yetirmək üçün robot qollarının hərəkətlərini idarə etmək üçün istifadə olunur. DRL-lərin bir çox istifadəsi var və onlar üçün faydalı vasitədir öyrənmək üçün təlim agentləri və mürəkkəb şəraitdə qərarlar qəbul edin.
6. Avtokodlayıcılar
Avtokodlayıcılar maraqlı bir növdür neyron şəbəkə həm alimlərin, həm də məlumat alimlərinin marağına səbəb olub. Onlar əsasən məlumatları sıxışdırmağı və bərpa etməyi öyrənmək üçün hazırlanmışdır.
Giriş məlumatları, giriş və çıxış təbəqələrindən daha az qovşaqları olan darboğaz qatına sıxılana qədər məlumatların ölçülərini tədricən azaldan təbəqələrin ardıcıllığı ilə qidalanır.
Bu sıxılmış təsvir daha sonra verilənlərin ölçüsünü tədricən orijinal formasına qaldıran təbəqələr ardıcıllığından istifadə edərək orijinal giriş məlumatını yenidən yaratmaq üçün istifadə olunur.
Niyə vacibdir?
Avtokodlayıcılar mühüm komponentdir dərin öyrənmə çünki onlar xüsusiyyətlərin çıxarılmasını və məlumatların azaldılmasını mümkün edir.
Onlar daxil olan məlumatların əsas elementlərini müəyyən edə və onları daha sonra təsnifat, qruplaşdırma və ya yeni məlumatların yaradılması kimi digər vəzifələrə tətbiq oluna bilən sıxılmış formaya çevirə bilirlər.
Avtokoderlərdən harada istifadə edirik?
Anomaliyaların aşkarlanması, təbii dilin işlənməsi və kompüter görmə avtokodlayıcıların istifadə olunduğu fənlərdən yalnız bir neçəsidir. Avtokodlayıcılar, məsələn, kompüter görməsində təsvirin sıxılması, təsvirin denoizə edilməsi və şəkil sintezi üçün istifadə edilə bilər.
Biz təbii dil emalında mətnin yaradılması, mətnin təsnifatı və mətnin ümumiləşdirilməsi kimi tapşırıqlarda Avtokodlayıcılardan istifadə edə bilərik. O, anomaliyaların müəyyən edilməsində normadan kənara çıxan məlumatlarda anomal aktivliyi müəyyən edə bilər.
7. Kapsul şəbəkələri
Kapsul Şəbəkələri Konvolutional Neyron Şəbəkələrinin (CNN) əvəzedicisi kimi hazırlanmış yeni dərin öyrənmə arxitekturasıdır.
Kapsul Şəbəkələri təsvirdə müəyyən elementin varlığını tanımaq və onun oriyentasiya və mövqe kimi atributlarını çıxış vektorlarına kodlaşdırmaqdan məsul olan kapsul adlanan beyin vahidlərinin qruplaşdırılması anlayışına əsaslanır. Buna görə də Kapsul Şəbəkələri məkan qarşılıqlı əlaqəsini və perspektiv dalğalanmaları CNN-lərdən daha yaxşı idarə edə bilir.
Niyə biz CNN-dən daha çox kapsul şəbəkələrini seçirik?
Kapsul Şəbəkələri faydalıdır, çünki onlar CNN-in şəkillərdəki elementlər arasında iyerarxik əlaqələri ələ keçirməkdə çətinliklərini dəf edirlər. CNN müxtəlif ölçülü əşyaları tanıya bilər, lakin bu elementlərin bir-birinə necə bağlandığını başa düşməkdə çətinlik çəkir.
Digər tərəfdən, Kapsul Şəbəkələri əşyaları və onların hissələrini tanımağı, eləcə də onların təsvirdə məkan olaraq necə yerləşdirildiyini öyrənə bilər ki, bu da onları kompüter görmə tətbiqləri üçün əlverişli rəqib edir.
Tətbiq Sahələri
Capsule Networks artıq müxtəlif tətbiqlərdə, o cümlədən təsvirin təsnifatı, obyektin identifikasiyası və şəkillərin seqmentləşdirilməsində perspektivli nəticələr nümayiş etdirib.
Onlar tibbi fotoşəkillərdə olan əşyaları ayırd etmək, filmlərdəki insanları tanımaq və hətta 3D təsvirlərdən 2D modellər yaratmaq üçün istifadə olunub.
Performanslarını artırmaq üçün Kapsul Şəbəkələri Generativ Rəqib Şəbəkələr (GANs) və Variasiya Avtokodlayıcıları (VAEs) kimi digər dərin öyrənmə arxitekturaları ilə birləşdirildi. Dərin öyrənmə elmi inkişaf etdikcə kapsul şəbəkələrinin kompüter görmə texnologiyalarının təkmilləşdirilməsində getdikcə daha mühüm rol oynayacağı proqnozlaşdırılır.
Misal üçün; Nibabel neyroimaging fayl növlərini oxumaq və yazmaq üçün tanınmış Python alətidir. Təsvirin seqmentasiyası üçün o, Kapsul Şəbəkələrindən istifadə edir.
8. Diqqətə əsaslanan modellər
Diqqətə əsaslanan modellər kimi tanınan, həmçinin diqqət mexanizmləri kimi tanınan dərin öyrənmə modelləri məlumatların dəqiqliyini artırmağa çalışır. maşın öyrənmə modelləri. Bu modellər daxil olan məlumatların müəyyən xüsusiyyətləri üzərində cəmləşərək işləyir və nəticədə daha səmərəli və effektiv emal olur.
Maşın tərcüməsi və sentiment təhlili kimi təbii dil emal tapşırıqlarında diqqət metodları olduqca uğurlu olduğunu göstərdi.
Onların əhəmiyyəti nədir?
Diqqətə əsaslanan modellər faydalıdır, çünki onlar mürəkkəb məlumatların daha effektiv və səmərəli işlənməsini təmin edir.
Ənənəvi neyron şəbəkələri bütün daxil edilmiş məlumatların eyni dərəcədə vacib olduğunu qiymətləndirin, nəticədə emal daha yavaş və dəqiqlik azalır. Diqqət prosesləri daha sürətli və daha dəqiq proqnozlar verməyə imkan verən giriş məlumatlarının mühüm aspektlərinə cəmləşir.
İstifadə Sahələri
Süni intellekt sahəsində diqqət mexanizmləri təbii dilin işlənməsi, şəkil və səsin tanınması və hətta sürücüsüz nəqliyyat vasitələri də daxil olmaqla geniş tətbiq sahəsinə malikdir.
Diqqət metodları, məsələn, sistemin kontekst üçün vacib olan müəyyən söz və ya ifadələrə diqqət yetirməsinə imkan verməklə təbii dil emalında maşın tərcüməsini təkmilləşdirmək üçün istifadə edilə bilər.
Avtonom avtomobillərdə diqqəti cəlb etmə üsulları sistemə ətrafdakı müəyyən əşyalara və ya problemlərə diqqəti cəmləməkdə kömək etmək üçün istifadə edilə bilər.
9. Transformator şəbəkələri
Transformator şəbəkələri məlumat ardıcıllığını araşdıran və istehsal edən dərin öyrənmə modelləridir. Onlar giriş ardıcıllığını hər dəfə bir elementi emal etməklə və eyni və ya müxtəlif uzunluqda çıxış ardıcıllığı yaratmaqla fəaliyyət göstərirlər.
Transformator şəbəkələri, standart ardıcıllıq modellərindən fərqli olaraq, təkrarlanan neyron şəbəkələrindən (RNN) istifadə edərək ardıcıllığı emal etmir. Bunun əvəzinə, ardıcıllığın parçaları arasındakı əlaqələri öyrənmək üçün öz-özünə diqqət proseslərindən istifadə edirlər.
Transformator şəbəkələrinin əhəmiyyəti nədir?
Transformator şəbəkələri təbii dillərin işlənməsi işlərində daha yaxşı performans göstərməsi nəticəsində son illərdə populyarlıq qazanmışdır.
Onlar xüsusilə dil tərcüməsi, mətnin ümumiləşdirilməsi və danışıq istehsalı kimi mətn yaratmaq tapşırıqları üçün çox uyğundur.
Transformator şəbəkələri RNN əsaslı modellərə nisbətən hesablama baxımından əhəmiyyətli dərəcədə daha səmərəlidir, bu da onları geniş miqyaslı tətbiqlər üçün üstünlük təşkil edir.
Transformator şəbəkələrini haradan tapa bilərsiniz?
Transformator şəbəkələri geniş tətbiqlərdə, xüsusən də təbii dil emalında geniş istifadə olunur.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) seriyası dil tərcüməsi, mətnin ümumiləşdirilməsi və chatbot yaradılması kimi vəzifələr üçün istifadə edilən görkəmli transformator əsaslı modeldir.
BERT (Transformerlərdən İki İstiqamətli Kodlayıcı Nümayəndəlikləri) suala cavab vermək və əhval-ruhiyyə təhlili kimi təbii dili anlama proqramları üçün istifadə edilən başqa bir ümumi transformator əsaslı modeldir.
Həm GPT və BERT ilə yaradılmışdır PyTorch, transformator əsaslı modelləri inkişaf etdirmək üçün məşhur olan açıq mənbəli dərin öyrənmə çərçivəsi.
10. Məhdud Boltzmann Maşınları (RBMs)
Məhdud Boltzman Maşınları (RBMs) generativ şəkildə öyrənən bir növ nəzarətsiz neyron şəbəkəsidir. Yüksək ölçülü məlumatlardan əsas xüsusiyyətləri öyrənmək və çıxarmaq qabiliyyətinə görə, onlar maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə sahələrində geniş istifadə olunurlar.
RBM-lər görünən və gizli iki təbəqədən ibarətdir, hər qat ağırlıqlı kənarlarla birləşdirilmiş bir qrup neyrondan ibarətdir. RBM-lər giriş məlumatlarını təsvir edən ehtimal paylanmasını öyrənmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Məhdud Boltzmann Maşınları nədir?
RBM-lər generativ öyrənmə strategiyasından istifadə edirlər. RBM-lərdə görünən təbəqə giriş məlumatlarını əks etdirir, basdırılmış təbəqə isə giriş məlumatlarının xüsusiyyətlərini kodlaşdırır. Görünən və gizli təbəqələrin çəkiləri onların əlaqəsinin gücünü göstərir.
RBM-lər təzadlı divergensiya kimi tanınan bir texnikadan istifadə edərək məşq zamanı təbəqələr arasındakı çəkiləri və meylləri tənzimləyir. Kontrastiv divergensiya, modelin proqnozlaşdırma ehtimalını maksimum dərəcədə artıran nəzarətsiz öyrənmə strategiyasıdır.
Məhdud Boltzmann Maşınlarının əhəmiyyəti nədir?
RBM-lər əhəmiyyətlidir maşın təlim və dərin öyrənmə, çünki onlar böyük həcmdə məlumatlardan müvafiq xüsusiyyətləri öyrənə və çıxara bilirlər.
Onlar şəkil və nitqin tanınması üçün çox effektivdir və tövsiyə sistemləri, anomaliyaların aşkarlanması və ölçülərin azaldılması kimi müxtəlif proqramlarda istifadə olunur. RBM-lər geniş məlumat dəstlərində nümunələr tapa bilər, nəticədə üstün proqnozlar və anlayışlar əldə edilir.
Məhdud Boltzmann Maşınları harada istifadə edilə bilər?
RBM-lər üçün tətbiqlərə ölçülərin azaldılması, anomaliyaların aşkarlanması və tövsiyə sistemləri daxildir. RBM-lər xüsusilə əhval-ruhiyyə təhlili və mövzunun modelləşdirilməsi təbii dil emalı kontekstində.
Səs və şəklin tanınması üçün istifadə edilən bir növ neyron şəbəkəsi olan dərin inanc şəbəkələri də RBM-lərdən istifadə edir. Dərin İnam Şəbəkəsi Alətlər qutusu, TensorFlowvə Theano RBM-lərdən istifadə edən proqram və ya texnologiyanın bəzi xüsusi nümunələridir.
Wrap Up
Dərin Öyrənmə modelləri nitqin tanınması, təbii dilin işlənməsi və kompüter görmə daxil olmaqla müxtəlif sənaye sahələrində getdikcə daha vacib hala gəlir.
Convolutional Neyron Networks (CNNs) və Recurrent Neural Networks (RNNs) ən çox ümid verdiyini göstərdi və bir çox tətbiqlərdə geniş şəkildə istifadə olunur, lakin bütün Dərin Öyrənmə modellərinin öz üstünlükləri və mənfi cəhətləri var.
Bununla belə, tədqiqatçılar hələ də Məhdud Boltzman Maşınları (RBMs) və Dərin Öyrənmə modellərinin digər növlərini axtarırlar, çünki onların da xüsusi üstünlükləri var.
Daha çətin problemləri həll etmək üçün dərin öyrənmə sahəsi irəliləməyə davam etdikcə yeni və yaradıcı modellərin yaradılması gözlənilir.
Cavab yaz