Kaundan[Itago][Ipakita]
Ang umaabot ania na. Ug, niining umaabot nga mga makina nakasabut sa kalibutan sa ilang palibot sa parehas nga paagi nga nahibal-an sa mga tawo. Ang mga kompyuter makamaneho ug mga awto, makasusi sa mga sakit, ug tukma nga makatagna sa umaabot.
Kini daw sama sa science fiction, apan ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on naghimo niini nga tinuod.
Kini nga mga sopistikado nga mga algorithm nagpadayag sa mga sekreto sa artipisyal nga intelligence nga, nga nagtugot sa mga kompyuter sa pagkat-on ug pagpalambo sa kaugalingon. Sa kini nga post, atong susihon ang natad sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on.
Ug, atong imbestigahan ang dako kaayong potensyal nga naa nila sa pag-rebolusyon sa atong kinabuhi. Pangandam sa pagkat-on mahitungod sa pinakabag-o nga teknolohiya nga nag-usab sa kaugmaon sa katawhan.
Unsa ang Eksaktong mga Modelo sa Deep Learning?
Nakadula ka na ba sa usa ka dula diin kinahanglan nimo mahibal-an ang mga kalainan tali sa duha nga mga imahe?
Kini makalingaw bisan pa, kini mahimo usab nga lisud, di ba? Hunahunaa nga makatudlo ka sa usa ka kompyuter sa pagdula niana nga dula ug pagdaog matag higayon. Ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on nakahimo niana!
Ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on parehas sa mga super-smart nga makina nga makasusi sa daghang mga imahe ug mahibal-an kung unsa ang ilang managsama. Nahimo nila kini pinaagi sa pagdisassemble sa mga imahe ug pagtuon sa matag usa.
Dayon ilang gamiton ang ilang nakat-onan sa pag-ila sa mga sumbanan ug paghimog mga panagna mahitungod sa bag-ong mga hulagway nga wala pa nila makita kaniadto.
Ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on mao ang mga artipisyal nga neural network nga makakat-on ug makakuha sa mga komplikado nga pattern ug mga kinaiya gikan sa daghang mga dataset. Kini nga mga modelo gilangkoban sa daghang mga lut-od sa nalambigit nga mga node, o mga neuron, nga nag-analisar ug nag-usab sa umaabot nga datos aron makamugna og output.
Ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on labi nga haum sa mga trabaho nga nanginahanglan daghang katukma ug katukma, sama sa pag-ila sa imahe, pag-ila sa sinultihan, pagproseso sa natural nga sinultian, ug robotics.
Gigamit na sila sa tanan gikan sa mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon hangtod sa mga diagnostic sa medikal, mga sistema sa pagrekomenda, ug predictive analytics.
Ania ang usa ka gipasimple nga bersyon sa visualization aron ihulagway ang pagdagayday sa datos sa usa ka lawom nga modelo sa pagkat-on.
Ang input data modagayday ngadto sa input layer sa modelo, nga moagi sa datos pinaagi sa daghang mga hidden layer sa dili pa maghatag ug output prediction.
Ang matag tinago nga layer naghimo sa usa ka serye sa mga operasyon sa matematika sa input data sa wala pa kini ipasa sa sunod nga layer, nga naghatag sa katapusan nga panagna.
Karon, tan-awon nato kung unsa ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on ug unsaon nato kini paggamit sa atong kinabuhi.
1. Convolutional Neural Networks (CNNs)
Ang mga CNN usa ka lawom nga modelo sa pagkat-on nga nagbag-o sa lugar sa panan-aw sa kompyuter. Ang mga CNN gigamit sa pagklasipikar sa mga hulagway, pag-ila sa mga butang, ug pagbahin sa mga hulagway. Ang istruktura ug gimbuhaton sa visual cortex sa tawo nagpahibalo sa disenyo sa CNNs.
Giunsa Nila Kini Nagpanginabuhi?
Ang usa ka CNN gilangkoban sa daghang mga convolutional layer, pooling layers, ug fully linked layers. Ang input usa ka imahe, ug ang output usa ka panagna sa label sa klase sa imahe.
Ang convolutional layer sa CNN nagtukod ug feature map pinaagi sa paghimo ug tuldok nga produkto tali sa input picture ug set sa mga filter. Gipaubos sa pooling layer ang gidak-on sa feature map pinaagi sa pag-downsampling niini.
Sa katapusan, ang feature map gigamit sa hingpit nga konektado nga mga layer aron matagna ang label sa klase sa imahe.
Ngano nga Importante ang CNNs?
Ang mga CNN hinungdanon tungod kay makakat-on sila sa pag-ila sa mga pattern ug mga kinaiya sa mga imahe nga lisud mamatikdan sa mga tawo. Ang mga CNN mahimong matudloan sa pag-ila sa mga kinaiya sama sa mga ngilit, kanto, ug mga panapton gamit ang dagkong mga dataset. Human sa pagkat-on niini nga mga kabtangan, ang usa ka CNN mahimong mogamit niini sa pag-ila sa mga butang sa bag-ong mga litrato. Gipakita sa mga CNN ang labing bag-ong pasundayag sa lainlaing mga aplikasyon sa pag-ila sa imahe.
Asa Nato Gigamit ang mga CNN
Ang pag-atiman sa panglawas, industriya sa awto, ug tingi pipila ra nga sektor nga naggamit sa mga CNN. Sa industriya sa pag-atiman sa panglawas, mahimo silang mapuslanon alang sa pagdayagnos sa sakit, pag-uswag sa tambal, ug pag-analisar sa imahe sa medikal.
Sa sektor sa awto, nagtabang sila sa pagkakita sa lane, pagpangita sa butang, ug autonomous driving. Gigamit usab kini pag-ayo sa tingi alang sa biswal nga pagpangita, rekomendasyon sa produkto nga nakabase sa imahe, ug pagkontrol sa imbentaryo.
Pananglitan; Gigamit sa Google ang mga CNN sa lainlaing mga aplikasyon, lakip ang Google Lens, usa ka ganahan kaayo nga himan sa pag-ila sa imahe. Ang programa naggamit sa mga CNN sa pagtimbang-timbang sa mga litrato ug paghatag impormasyon sa mga tiggamit.
Ang Google Lens, pananglitan, makaila sa mga butang sa usa ka imahe ug makatanyag mga detalye bahin niini, sama sa klase sa bulak.
Mahimo usab nga hubaron niini ang teksto nga gikuha gikan sa usa ka litrato sa daghang mga pinulongan. Ang Google Lens makahimo sa paghatag sa mga konsumedor og mapuslanon nga impormasyon tungod sa tabang sa CNNs sa tukma nga pag-ila sa mga butang ug pagkuha sa mga kinaiya gikan sa mga litrato.
2. Long Short-Term Memory (LSTM) nga mga network
Ang Long Short-Term Memory (LSTM) nga mga network gihimo aron matubag ang mga kakulangan sa regular nga balik-balik nga neural network (RNNs). Ang mga network sa LSTM maayo alang sa mga buluhaton nga nangayo sa pagproseso sa mga han-ay sa datos sa tibuuk nga panahon.
Naglihok sila pinaagi sa paggamit sa usa ka piho nga memory cell ug tulo nga mekanismo sa gating.
Ilang gikontrolar ang pag-agos sa impormasyon ngadto ug gawas sa selula. Ang input gate, forget gate ug output gate mao ang tulo ka gate.
Ang input gate nag-regulate sa dagan sa data ngadto sa memory cell, ang forget gate nag-regulate sa pagtangtang sa data gikan sa cell, ug ang output gate nag-regulate sa dagan sa data gikan sa cell.
Unsa ang ilang Kamahinungdanon?
Mapuslanon ang mga network sa LSTM tungod kay malampuson silang makarepresentar ug makatagna sa mga han-ay sa datos nga adunay mga dugay nga relasyon. Mahimo nila nga irekord ug ipadayon ang kasayuran bahin sa nangaging mga input, nga gitugotan sila nga makahimo og mas tukma nga mga panagna bahin sa umaabot nga mga input.
Ang pag-ila sa sinultihan, pag-ila sa sinulat sa kamot, pagproseso sa natural nga pinulongan, ug pag-caption sa hulagway maoy pipila lang sa mga aplikasyon nga migamit sa mga network sa LSTM.
Asa Nato Gigamit ang LSTM Networks?
Daghang mga aplikasyon sa software ug teknolohiya ang naggamit sa mga network sa LSTM, lakip ang mga sistema sa pag-ila sa sinultihan, mga gamit sa pagproseso sa natural nga mga pinulongan sama sa pagtuki sa sentimento, mga sistema sa paghubad sa makina, ug mga sistema sa paghimo og teksto ug hulagway.
Gigamit usab sila sa paghimo sa mga awto ug robot nga nagmaneho sa kaugalingon, ingon man sa industriya sa pinansya aron makit-an ang pagpanglimbong ug pagpaabut. stock market mga lihok.
3. Generative Adversarial Networks (GANs)
Ang mga GAN kay a lawom nga pagkat-on teknik nga gigamit sa pagmugna og bag-ong mga sample sa datos nga susama sa gihatag nga dataset. Ang mga GAN gilangkuban sa duha Mga neural network: usa nga nakakat-on sa paghimo og bag-ong mga sampol ug usa nga nakakat-on sa pag-ila tali sa tinuod ug namugna nga mga sampol.
Sa susamang paagi, kining duha ka network gibansay nga magkauban hangtod nga ang generator makamugna og mga sample nga dili mailhan gikan sa aktuwal.
Nganong Gigamit Nato ang mga GAN
Importante ang mga GAN tungod sa ilang kapasidad sa paghimo og taas nga kalidad sintetikong datos nga mahimong magamit alang sa lain-laing mga aplikasyon, lakip na ang paghimo og litrato ug video, paghimo og teksto, ug bisan ang paghimo og musika.
Ang mga GAN gigamit usab alang sa pagdugang sa datos, nga mao ang henerasyon sa sintetikong datos aron madugangan ang tinuod nga kalibutan nga datos ug mapaayo ang pasundayag sa mga modelo sa pagkat-on sa makina.
Dugang pa, pinaagi sa paghimo sa sintetikong datos nga magamit sa pagbansay sa mga modelo ug pagsundog sa mga pagsulay, ang mga GAN adunay potensyal nga magbag-o sa mga sektor sama sa tambal ug pag-uswag sa droga.
Mga aplikasyon sa GAN
Ang mga GAN mahimong makadugang sa mga dataset, makahimo og bag-ong mga hulagway o mga salida, ug gani makamugna og sintetikong datos alang sa siyentipikong mga simulation. Dugang pa, ang mga GAN adunay potensyal nga magamit sa lainlaing mga aplikasyon gikan sa kalingawan hangtod sa medikal.
edad ug mga video. Ang NVIDIA's StyleGAN2, pananglitan, gigamit sa paghimo og taas nga kalidad nga mga litrato sa mga celebrity ug artwork.
4. Deep Belief Networks (DBNs)
Ang Deep Belief Networks (DBNs) kay artipisyal nga intelligence nga mga sistema nga makakat-on sa pagtan-aw sa mga pattern sa datos. Gihimo nila kini pinaagi sa pagbahin sa datos ngadto sa gagmay ug gagmay nga mga tipik, nga makakuha og mas bug-os nga pagsabot niini sa matag lebel.
Mahimong makat-on ang mga DBN gikan sa datos nga wala mahibal-an kung unsa kini (gitawag kini nga "dili bantayan nga pagkat-on"). Kini naghimo kanila nga hilabihan ka bililhon alang sa pag-ila sa mga sumbanan sa datos nga ang usa ka tawo malisdan o imposible nga mailhan.
Unsa ang Nakahimo sa mga DBN nga Importante?
Importante ang mga DBN tungod sa ilang kapasidad sa pagkat-on sa mga representasyon sa hierarchical data. Kini nga mga representasyon mahimong magamit alang sa lain-laing mga aplikasyon sama sa pagklasipikar, pagtuki sa anomaliya, ug pagkunhod sa dimensyon.
Ang kapasidad sa mga DBN sa paghimo sa wala mabantayan nga pre-training, nga makadugang sa paghimo sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on nga adunay gamay nga marka nga datos, usa ka hinungdanon nga kaayohan.
Unsa ang mga Aplikasyon sa mga DBN?
Usa sa labing hinungdanon nga aplikasyon mao ang pagpangita sa butang, diin ang mga DBN gigamit sa pag-ila sa pipila ka matang sa mga butang sama sa mga ayroplano, langgam, ug mga tawo. Gigamit usab kini alang sa paghimo ug klasipikasyon sa imahe, pag-detect sa motion sa mga pelikula, ug pagsabot sa natural nga lengguwahe para sa pagproseso sa tingog.
Dugang pa, ang mga DBN kasagarang gigamit sa mga dataset aron masusi ang postura sa tawo. Ang mga DBN usa ka maayo nga himan alang sa lainlaing mga industriya, lakip ang pag-atiman sa kahimsog ug pagbabangko, ug teknolohiya.
5. Deep Reinforcement Learning Networks (DRLs)
Deep Pagpalig-on sa Pagkat-on Ang mga Networks (DRLs) naghiusa sa lawom nga mga neural network nga adunay mga pamaagi sa pagkat-on sa pagpalig-on aron tugutan ang mga ahente nga makakat-on sa usa ka komplikado nga palibot pinaagi sa pagsulay ug sayup.
Ang mga DRL gigamit sa pagtudlo sa mga ahente kung unsaon pag-optimize ang usa ka reward signal pinaagi sa pagpakig-uban sa ilang palibot ug pagkat-on gikan sa ilang mga sayop.
Unsay Nakapahimo Nila nga Talagsaon?
Gigamit kini nga epektibo sa lainlaing mga aplikasyon, lakip ang pagdula, robotics, ug awtonomous nga pagmaneho. Ang mga DRL importante tungod kay sila makakat-on direkta gikan sa hilaw nga sensory input, nga nagtugot sa mga ahente sa paghimo og mga desisyon base sa ilang mga interaksyon sa palibot.
Importante nga mga Aplikasyon
Ang mga DRL gigamit sa tinuod nga kalibutan nga mga kahimtang tungod kay sila makadumala sa lisud nga mga isyu.
Ang mga DRL gilakip sa daghang prominenteng software ug tech nga plataporma, lakip ang OpenAI's Gym, Mga Ahente sa ML sa Unity, ug ang DeepMind Lab sa Google. AlphaGo, gitukod sa Google's DeepMind, pananglitan, naggamit sa DRL sa pagdula sa board game nga Go sa lebel sa kampeon sa kalibutan.
Ang laing paggamit sa DRL anaa sa robotics, diin kini gigamit sa pagkontrolar sa mga lihok sa robotic nga mga bukton aron sa pagpatuman sa mga buluhaton sama sa pagkupot sa mga butang o stacking blocks. Ang mga DRL adunay daghang gamit ug usa ka mapuslanon nga himan alang sa pagbansay sa mga ahente aron makat-on ug paghimog mga desisyon sa komplikadong mga kahimtang.
6. Autoencoders
Ang mga autoencoder usa ka makapaikag nga tipo sa neural network nga nakakuha sa interes sa mga iskolar ug mga siyentipiko sa datos. Gidisenyo sila sa sukaranan aron mahibal-an kung giunsa ang pag-compress ug pag-uli sa datos.
Ang input data gipakaon pinaagi sa sunud-sunod nga mga layer nga anam-anam nga nagpaubos sa dimensionality sa data hangtod nga kini ma-compress sa usa ka bottleneck layer nga adunay gamay nga mga node kaysa sa input ug output layer.
Kini nga compressed representation gigamit dayon sa paghimo pag-usab sa orihinal nga input data gamit ang usa ka han-ay sa mga layer nga anam-anam nga nagpataas sa dimensionality sa data balik sa orihinal nga porma niini.
Ngano nga Hinungdanon Kini?
Ang mga autoencoder usa ka hinungdanon nga sangkap sa lawom nga pagkat-on tungod kay gihimo nila ang pagkuha sa bahin ug pagkunhod sa datos nga posible.
Sila makahimo sa pag-ila sa mga mahinungdanong elemento sa umaabot nga datos ug paghubad niini ngadto sa usa ka compressed nga porma nga mahimong magamit sa ubang mga buluhaton sama sa klasipikasyon, paggrupo, o paghimo sa bag-ong datos.
Asa Nato Gigamit ang mga Autoencoders?
Pagsusi sa anomaliya, pagproseso sa natural nga pinulongan, ug computer vision pipila lang sa mga disiplina diin gigamit ang mga autoencoder. Ang mga autoencoders, pananglitan, mahimong magamit alang sa pag-compress sa imahe, pag-denoising sa imahe, ug pag-synthesis sa litrato sa panan-aw sa kompyuter.
Magamit namo ang mga Autoencoders sa mga buluhaton sama sa pagmugna sa teksto, pagkategorya sa teksto, ug pagsumaryo sa teksto sa pagproseso sa natural nga pinulongan. Kini makaila sa anomaliya nga kalihokan sa datos nga motipas gikan sa naandan sa anomaliya nga pag-ila.
7. Capsule Networks
Ang Capsule Networks usa ka bag-ong lawom nga arkitektura sa pagkat-on nga naugmad isip kapuli sa Convolutional Neural Networks (CNNs).
Ang Capsule Networks gibase sa ideya sa paggrupo sa mga yunit sa utok nga gitawag ug mga kapsula nga responsable sa pag-ila sa pagkaanaa sa usa ka butang sa usa ka imahe ug pag-encode sa mga hiyas niini, sama sa oryentasyon ug posisyon, ngadto sa ilang mga output vectors. Ang mga Capsule Networks makahimo sa pagdumala sa mga spatial nga interaksyon ug pag-usab-usab sa panglantaw nga mas maayo kaysa sa mga CNN.
Ngano nga Gipili Nato ang mga Capsule Network kaysa sa CNN?
Ang Capsule Networks mapuslanon tungod kay ilang gibuntog ang mga kalisud sa CNN sa pagkuha sa hierarchical nga mga relasyon tali sa mga butang sa usa ka hulagway. Ang mga CNN makaila sa mga butang nga lainlain ang gidak-on apan nanlimbasug nga masabtan kung giunsa kini nga mga butang nagkonektar sa usag usa.
Ang Capsule Networks, sa laing bahin, makakat-on sa pag-ila sa mga butang ug sa ilang mga piraso, ingon man kung giunsa kini gibutang sa spatially sa usa ka imahe, nga naghimo kanila nga usa ka praktikal nga contender alang sa mga aplikasyon sa computer vision.
Mga Dapit sa Aplikasyon
Ang mga Capsule Networks nagpakita na og maayong mga resulta sa lain-laing mga aplikasyon, lakip ang pagklasipikar sa imahe, pag-ila sa butang, ug pagbahin sa hulagway.
Gigamit na sila sa pag-ila sa mga butang sa medikal nga mga litrato, pag-ila sa mga tawo sa mga pelikula, ug bisan sa paghimo og 3D nga mga modelo gikan sa 2D nga mga hulagway.
Aron madugangan ang ilang pasundayag, ang Capsule Networks gihiusa sa uban pang lawom nga mga arkitektura sa pagkat-on sama sa Generative Adversarial Networks (GANs) ug Variational Autoencoders (VAEs). Ang Capsule Networks gitagna nga adunay labi ka hinungdanon nga papel sa pagpaayo sa mga teknolohiya sa panan-awon sa kompyuter samtang ang siyensya sa lawom nga pagkat-on nagbag-o.
Pananglitan; Nibabel usa ka ilado nga himan sa Python alang sa pagbasa ug pagsulat sa mga tipo sa file sa neuroimaging. Alang sa pagbahin sa imahe, gigamit niini ang Capsule Networks.
8. Mga modelo nga nakabase sa atensyon
Ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on nga nailhan nga mga modelo nga nakabase sa atensyon, nailhan usab nga mga mekanismo sa atensyon, naningkamot nga madugangan ang katukma sa mga modelo sa pagkat-on sa makina. Kini nga mga modelo nagtrabaho pinaagi sa pag-concentrate sa pipila nga mga bahin sa umaabot nga datos, nga nagresulta sa labi ka episyente ug epektibo nga pagproseso.
Sa natural nga mga buluhaton sa pagproseso sa pinulongan sama sa paghubad sa makina ug pag-analisar sa sentimento, ang mga pamaagi sa pagtagad nagpakita nga malampuson.
Unsa ang Ilang Kahulugan?
Ang mga modelo nga nakabase sa atensyon mapuslanon tungod kay kini makahimo sa mas epektibo ug episyente nga pagproseso sa komplikado nga datos.
Tradisyonal nga mga neural network timbang-timbanga ang tanang input data nga parehas ka importante, nga miresulta sa hinay nga pagproseso ug pagkunhod sa katukma. Ang mga proseso sa atensyon nagkonsentrar sa hinungdanon nga mga aspeto sa data sa pag-input, nga nagtugot sa mas paspas ug mas tukma nga mga panagna.
Mga Dapit sa Paggamit
Sa natad sa artipisyal nga paniktik, ang mga mekanismo sa atensyon adunay daghang mga aplikasyon, lakip ang pagproseso sa natural nga sinultian, pag-ila sa litrato ug audio, ug bisan ang mga wala’y drayber nga mga awto.
Ang mga paagi sa atensyon, pananglitan, mahimong magamit aron mapauswag ang paghubad sa makina sa pagproseso sa natural nga sinultian pinaagi sa pagtugot sa sistema nga magpunting sa pipila nga mga pulong o hugpong sa mga pulong nga hinungdanon sa konteksto.
Ang mga paagi sa atensyon sa mga awtonomous nga awto mahimong magamit aron matabangan ang sistema sa pag-focus sa pipila nga mga butang o mga hagit sa palibot niini.
9. Transformer Networks
Ang mga network sa transformer kay lawom nga mga modelo sa pagkat-on nga nagsusi ug naghimo og mga han-ay sa datos. Naglihok sila pinaagi sa pagproseso sa input sequence usa ka elemento sa usa ka higayon ug paghimo usa ka output sequence nga parehas o lainlain ang gitas-on.
Ang mga network sa transformer, dili sama sa standard sequence-to-sequence nga mga modelo, wala magproseso sa mga sequence gamit ang balik-balik nga neural network (RNNs). Hinunoa, gigamit nila ang mga proseso sa pagtagad sa kaugalingon aron mahibal-an ang mga sumpay tali sa mga piraso sa han-ay.
Unsa ang Kamahinungdanon sa Transformer Networks?
Ang mga network sa transformer mitubo sa pagkapopular sa bag-ohay nga mga tuig isip resulta sa ilang mas maayo nga performance sa natural nga mga trabaho sa pagproseso sa pinulongan.
Haom kaayo sila alang sa mga buluhaton sa paghimo og teksto sama sa paghubad sa pinulongan, pagsumaryo sa teksto, ug paghimo sa panag-istoryahanay.
Ang mga network sa transformer labi ka episyente sa pagkalkula kaysa sa mga modelo nga nakabase sa RNN, nga naghimo kanila nga usa ka gipalabi nga kapilian alang sa dagkong mga aplikasyon.
Asa Ka Makapangita ug Transformer Networks?
Ang mga network sa transformer kaylap nga gigamit sa usa ka halapad nga mga aplikasyon, labi na ang natural nga pagproseso sa sinultian.
Ang serye sa GPT (Generative Pre-trained Transformer) usa ka prominenteng modelo nga nakabase sa transformer nga gigamit alang sa mga buluhaton sama sa paghubad sa pinulongan, pagsumaryo sa teksto, ug paghimo sa chatbot.
Ang BERT (Bidirectional Encoder Representations gikan sa Transformers) maoy laing komon nga modelo nga nakabase sa transformer nga gigamit alang sa natural nga mga aplikasyon sa pagsabot sa pinulongan sama sa pagtubag sa pangutana ug pagtuki sa sentimento.
Ang duha GPT ug BERT gilalang uban sa PyTorch, usa ka open-source nga lawom nga pagkat-on nga gambalay nga popular sa pagpalambo sa transformer-based nga mga modelo.
10. Restricted Boltzmann Machines( RBMs)
Ang Restricted Boltzmann Machines (RBMs) kay usa ka matang sa unsupervised neural network nga nakakat-on sa generative nga paagi. Tungod sa ilang kapasidad sa pagkat-on ug pagkuha sa importanteng mga kinaiya gikan sa high-dimensional nga datos, kaylap nga gigamit sila sa natad sa pagkat-on sa makina ug lawom nga pagkat-on.
Ang mga RBM gilangkoban sa duha ka mga lut-od, makita ug tinago, nga ang matag layer naglangkob sa usa ka grupo sa mga neuron nga konektado sa gibug-aton nga mga ngilit. Ang mga RBM gidesinyo aron makat-on sa usa ka probability distribution nga naghulagway sa input data.
Unsa ang Restricted Boltzmann Machines?
Ang mga RBM naggamit og usa ka generative nga estratehiya sa pagkat-on. Sa RBMs, ang makita nga layer nagpakita sa input data, samtang ang gilubong nga layer nag-encode sa input data sa mga kinaiya. Ang mga gibug-aton sa makita ug natago nga mga lut-od nagpakita sa kalig-on sa ilang sumpay.
Ang mga RBM nag-adjust sa mga gibug-aton ug mga bias tali sa mga layer sa panahon sa pagbansay gamit ang usa ka teknik nga nailhan nga contrastive divergence. Ang contrastive divergence usa ka dili mabantayan nga estratehiya sa pagkat-on nga nagpadako sa posibilidad sa panagna sa modelo.
Unsa ang kamahinungdanon sa Restricted Boltzmann Machines?
Ang mga RBM hinungdanon sa pagkat-on sa makina ug lawom nga pagkat-on tungod kay sila makakat-on ug makakuha sa mga may kalabutan nga mga kinaiya gikan sa daghang mga datos.
Epektibo kaayo sila alang sa pag-ila sa litrato ug sinultihan, ug gigamit kini sa lainlaing mga aplikasyon sama sa mga sistema sa rekomendasyon, pagtuki sa anomaliya, ug pagkunhod sa dimensyon. Ang mga RBM makapangita og mga pattern sa daghang mga dataset, nga moresulta sa labaw nga mga panagna ug mga panabut.
Asa pwede gamiton ang Restricted Boltzmann Machines?
Ang mga aplikasyon alang sa mga RBM naglakip sa pagkunhod sa dimensyon, pagtuki sa anomaliya, ug mga sistema sa rekomendasyon. Ang mga RBM labi nga makatabang alang sa pagtuki sa sentimento ug pagmodelo sa topiko sa konteksto sa natural nga pagproseso sa pinulongan.
Ang lawom nga mga network sa pagtuo, usa ka matang sa neural network nga gigamit alang sa pag-ila sa tingog ug litrato, naggamit usab mga RBM. Ang Deep Belief Network Toolbox, TensorFlow, Ug Theano mao ang pipila ka partikular nga mga pananglitan sa software o teknolohiya nga naggamit sa mga RBM.
wrap Up
Ang mga modelo sa Deep Learning nahimong labi ka hinungdanon sa lainlaing mga industriya, lakip ang pag-ila sa sinultihan, pagproseso sa natural nga sinultian, ug panan-aw sa kompyuter.
Ang Convolutional Neural Networks (CNNs) ug Recurrent Neural Networks (RNNs) nagpakita sa labing saad ug kaylap nga gigamit sa daghang mga aplikasyon, bisan pa, ang tanan nga Deep Learning nga mga modelo adunay ilang mga bentaha ug disbentaha.
Bisan pa, ang mga tigdukiduki nagtan-aw gihapon sa Restricted Boltzmann Machines (RBMs) ug uban pang mga lahi sa Deep Learning nga mga modelo tungod kay sila usab adunay espesyal nga mga bentaha.
Ang mga bag-o ug mamugnaon nga mga modelo gipaabut nga mahimo samtang ang lugar sa lawom nga pagkat-on nagpadayon sa pag-uswag aron masulbad ang mas lisud nga mga problema
Leave sa usa ka Reply