Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
Mae'r dyfodol yma. Ac, yn y dyfodol hwn mae peiriannau'n deall y byd o'u cwmpas yn yr un ffordd ag y mae pobl yn ei wneud. Gall cyfrifiaduron yrru ceir, gwneud diagnosis o glefydau, a rhagweld y dyfodol yn gywir.
Gall hyn ymddangos fel ffuglen wyddonol, ond mae modelau dysgu dwfn yn ei wneud yn realiti.
Mae'r algorithmau soffistigedig hyn yn datgelu cyfrinachau deallusrwydd artiffisial, gan ganiatáu i gyfrifiaduron hunan-ddysgu a datblygu. Yn y swydd hon, byddwn yn ymchwilio i fyd modelau dysgu dwfn.
A byddwn yn ymchwilio i'r potensial enfawr sydd ganddynt ar gyfer chwyldroi ein bywydau. Paratoi i ddysgu am dechnoleg flaengar sy'n newid dyfodol dynoliaeth.
Beth Yn union yw Modelau Dysgu Dwfn?
Ydych chi erioed wedi chwarae gêm lle mae'n rhaid i chi nodi'r gwahaniaethau rhwng dwy ddelwedd?
Mae'n hwyl fodd bynnag, gall hefyd fod yn anodd, iawn? Dychmygwch allu dysgu cyfrifiadur i chwarae'r gêm honno ac ennill bob tro. Mae modelau dysgu dwfn yn cyflawni hynny!
Mae modelau dysgu dwfn yn debyg i beiriannau hynod glyfar a all archwilio nifer fawr o ddelweddau a phenderfynu beth sydd ganddynt yn gyffredin. Maent yn cyflawni hyn trwy ddadosod y delweddau ac astudio pob un yn unigol.
Yna maen nhw'n cymhwyso'r hyn maen nhw wedi'i ddysgu i nodi patrymau a gwneud rhagfynegiadau am ddelweddau ffres nad ydyn nhw erioed wedi'u gweld o'r blaen.
Mae modelau dysgu dwfn yn rhwydweithiau niwral artiffisial sy'n gallu dysgu a thynnu patrymau a nodweddion cymhleth o setiau data enfawr. Mae'r modelau hyn yn cynnwys sawl haen o nodau cysylltiedig, neu niwronau, sy'n dadansoddi ac yn newid data sy'n dod i mewn i gynhyrchu allbwn.
Mae modelau dysgu dwfn yn arbennig o addas ar gyfer swyddi sy'n gofyn am gywirdeb a manylder mawr, megis adnabod delweddau, adnabod lleferydd, prosesu iaith naturiol, a roboteg.
Maent wedi cael eu defnyddio ym mhopeth o geir hunan-yrru i ddiagnosteg feddygol, systemau argymell, a dadansoddiadau rhagfynegol.
Dyma fersiwn symlach o'r delweddu i ddangos llif data mewn model dysgu dwfn.
Mae'r data mewnbwn yn llifo i haen fewnbwn y model, sydd wedyn yn trosglwyddo'r data trwy nifer o haenau cudd cyn darparu rhagfynegiad allbwn.
Mae pob haen gudd yn perfformio cyfres o weithrediadau mathemategol ar y data mewnbwn cyn ei drosglwyddo i'r haen nesaf, sy'n darparu'r rhagfynegiad terfynol.
Nawr, gadewch i ni weld beth yw modelau dysgu dwfn a sut gallwn ni eu defnyddio yn ein bywyd.
1. Rhwydweithiau Niwral Convolutional (CNNs)
Mae CNNs yn fodel dysgu dwfn sydd wedi trawsnewid maes gweledigaeth gyfrifiadurol. Defnyddir CNNs i ddosbarthu delweddau, adnabod gwrthrychau, a segmentu delweddau. Roedd strwythur a swyddogaeth y cortecs gweledol dynol yn llywio dyluniad CNNs.
Sut maent yn gweithio?
Mae CNN yn cynnwys nifer o haenau convolutional, haenau cyfuno, a haenau cysylltiedig llawn. Delwedd yw'r mewnbwn, ac mae'r allbwn yn rhagfynegiad o label dosbarth y ddelwedd.
Mae haenau convolutional A CNN yn adeiladu map nodwedd trwy berfformio cynnyrch dot rhwng y llun mewnbwn a set o hidlwyr. Mae'r haenau cronni yn lleihau maint y map nodwedd trwy ei is-samplu.
Yn olaf, defnyddir y map nodwedd gan yr haenau cwbl gysylltiedig i ragfynegi label dosbarth y ddelwedd.
Pam mae CNNs yn Bwysig?
Mae CNNs yn hanfodol oherwydd gallant ddysgu canfod patrymau a nodweddion mewn delweddau y mae pobl yn ei chael yn anodd sylwi arnynt. Gellir addysgu CNNs i adnabod nodweddion fel ymylon, corneli a gweadau gan ddefnyddio setiau data mawr. Ar ôl dysgu'r priodweddau hyn, gall CNN eu defnyddio i adnabod gwrthrychau mewn lluniau ffres. Mae CNNs wedi dangos perfformiad blaengar ar amrywiaeth o gymwysiadau adnabod delweddau.
Ble Rydyn Ni'n Defnyddio CNNs
Dim ond ychydig o sectorau sy'n cyflogi CNNs yw gofal iechyd, y diwydiant ceir, a manwerthu. Yn y diwydiant gofal iechyd, gallant fod yn fuddiol ar gyfer diagnosis salwch, datblygu meddyginiaeth, a dadansoddi delweddau meddygol.
Yn y sector ceir, maent yn helpu gyda chanfod lonydd, canfod gwrthrych, a gyrru ymreolaethol. Maent hefyd yn cael eu defnyddio'n fawr mewn manwerthu ar gyfer chwiliad gweledol, argymhelliad cynnyrch yn seiliedig ar ddelwedd, a rheoli rhestr eiddo.
Er enghraifft; Mae Google yn cyflogi CNNs mewn amrywiaeth o gymwysiadau, gan gynnwys Google Lens, offeryn adnabod delwedd hoffus. Mae'r rhaglen yn defnyddio CNNs i werthuso ffotograffau a rhoi gwybodaeth i ddefnyddwyr.
Gall Google Lens, er enghraifft, adnabod pethau mewn delwedd a chynnig manylion amdanynt, megis y math o flodyn.
Gall hefyd gyfieithu'r testun sy'n cael ei dynnu o lun i sawl iaith. Mae Google Lens yn gallu rhoi gwybodaeth ddefnyddiol i ddefnyddwyr oherwydd cymorth CNNs i nodi eitemau yn gywir a thynnu nodweddion o ffotograffau.
2. Rhwydweithiau Cof Tymor Byr Hir (LSTM).
Mae rhwydweithiau Cof Tymor Byr Hir (LSTM) yn cael eu creu i fynd i'r afael â diffygion rhwydweithiau niwral rheolaidd (RNNs). Mae rhwydweithiau LSTM yn ddelfrydol ar gyfer tasgau sy'n gofyn am brosesu dilyniannau data dros amser.
Maent yn gweithredu trwy ddefnyddio cell gof benodol a thri mecanwaith gatio.
Maent yn rheoleiddio llif gwybodaeth i mewn ac allan o'r gell. Y giât mewnbwn, y giât anghofio a'r giât allbwn yw'r tair giât.
Mae'r giât mewnbwn yn rheoleiddio llif data i'r gell cof, mae'r giât anghofio yn rheoleiddio dileu data o'r gell, ac mae'r giât allbwn yn rheoleiddio llif data allan o'r gell.
Beth yw eu harwyddocâd?
Mae rhwydweithiau LSTM yn ddefnyddiol oherwydd gallant gynrychioli a rhagweld dilyniannau data gyda pherthnasoedd hirdymor yn llwyddiannus. Gallant gofnodi a chadw gwybodaeth am fewnbynnau blaenorol, gan ganiatáu iddynt wneud rhagfynegiadau mwy cywir am fewnbynnau yn y dyfodol.
Dim ond rhai o'r cymwysiadau sydd wedi defnyddio rhwydweithiau LSTM yw adnabod lleferydd, adnabod llawysgrifen, prosesu iaith naturiol, a chapsiynau lluniau.
Ble Ydym Ni'n Defnyddio Rhwydweithiau LSTM?
Mae llawer o gymwysiadau meddalwedd a thechnoleg yn defnyddio rhwydweithiau LSTM, gan gynnwys systemau adnabod lleferydd, offer prosesu ieithoedd naturiol fel dadansoddiad teimlad, systemau cyfieithu peirianyddol, a systemau cynhyrchu testun a llun.
Maent hefyd wedi cael eu defnyddio i greu ceir a robotiaid hunan-yrru, yn ogystal ag yn y diwydiant cyllid i ganfod twyll a rhagweld farchnad stoc symudiadau.
3. Rhwydweithiau Gwrthwynebol Cynhyrchiol (GANs)
Mae GANs yn a dysgu dwfn techneg a ddefnyddir i gynhyrchu samplau data newydd sy'n debyg i set ddata benodol. Mae GANs yn cynnwys dau rhwydweithiau niwral: un sy'n dysgu sut i gynhyrchu samplau newydd ac un sy'n dysgu gwahaniaethu rhwng samplau dilys a samplau a gynhyrchir.
Mewn dull tebyg, mae'r ddau rwydwaith hyn yn cael eu hyfforddi gyda'i gilydd nes bod y generadur yn gallu cynhyrchu samplau na ellir eu gwahaniaethu oddi wrth y rhai gwirioneddol.
Pam Rydym yn Defnyddio GANs
Mae GANs yn arwyddocaol oherwydd eu gallu i gynhyrchu o ansawdd uchel data synthetig y gellir eu defnyddio ar gyfer amrywiaeth o gymwysiadau, gan gynnwys cynhyrchu lluniau a fideo, cynhyrchu testun, a hyd yn oed cynhyrchu cerddoriaeth.
Mae GANs hefyd wedi cael eu defnyddio ar gyfer cynyddu data, sef cynhyrchu data synthetig i ategu data'r byd go iawn a gwella perfformiad modelau dysgu peiriant.
At hynny, trwy greu data synthetig y gellir ei ddefnyddio i hyfforddi modelau a dynwared treialon, mae gan GANs y potensial i drawsnewid sectorau fel meddygaeth a datblygu cyffuriau.
Cymwysiadau GAN
Gall GANs ategu setiau data, creu lluniau neu ffilmiau newydd, a hyd yn oed gynhyrchu data synthetig ar gyfer efelychiadau gwyddonol. At hynny, mae gan GANs y potensial i gael eu cyflogi mewn amrywiaeth o gymwysiadau yn amrywio o adloniant i feddygol.
oedrannau a fideos. Mae StyleGAN2 NVIDIA, er enghraifft, wedi'i ddefnyddio i greu ffotograffau o ansawdd uchel o enwogion a gwaith celf.
4. Rhwydweithiau Cred Ddwfn (DBNs)
Mae Rhwydweithiau Credo Dwfn (DBNs). deallusrwydd artiffisial systemau a all ddysgu adnabod patrymau mewn data. Maent yn cyflawni hyn trwy rannu'r data yn ddarnau llai a llai, gan gael gafael mwy trylwyr arno ar bob lefel.
Gall DBNs ddysgu o ddata heb gael gwybod beth ydyw (cyfeirir at hyn fel “dysgu heb oruchwyliaeth”). Mae hyn yn eu gwneud yn hynod werthfawr ar gyfer canfod patrymau mewn data y byddai person yn ei chael yn anodd neu'n amhosibl eu dirnad.
Beth Sy'n Gwneud DBNs yn Arwyddocaol?
Mae DBNs yn arwyddocaol oherwydd eu gallu i ddysgu cynrychioliadau data hierarchaidd. Gellir defnyddio'r cynrychioliadau hyn ar gyfer amrywiaeth o gymwysiadau fel dosbarthu, canfod anghysondebau, a lleihau dimensiynau.
Mae gallu DBNs i ymgymryd â rhag-hyfforddiant heb oruchwyliaeth, a all gynyddu perfformiad modelau dysgu dwfn gydag ychydig iawn o ddata wedi'i labelu, yn fantais sylweddol.
Beth yw Cymwysiadau DBNs?
Un o'r ceisiadau mwyaf arwyddocaol yw canfod gwrthrych, lle mae DBNs yn cael eu defnyddio i adnabod rhai mathau o bethau fel awyrennau, adar, a bodau dynol. Fe'u defnyddir hefyd ar gyfer cynhyrchu a dosbarthu delweddau, canfod symudiadau mewn ffilmiau, a deall iaith naturiol ar gyfer prosesu llais.
At hynny, mae DBNs yn cael eu defnyddio'n gyffredin mewn setiau data i asesu osgo dynol. Mae DBNs yn arf gwych ar gyfer amrywiaeth o ddiwydiannau, gan gynnwys gofal iechyd a bancio, a thechnoleg.
5. Rhwydweithiau Dysgu Atgyfnerthu Dwfn (DRLs)
Deep Dysgu Atgyfnerthu Mae Rhwydweithiau (DRLs) yn integreiddio rhwydweithiau niwral dwfn gyda thechnegau dysgu atgyfnerthu i alluogi asiantau i ddysgu mewn amgylchedd cymhleth trwy brofi a methu.
Defnyddir DRLs i ddysgu asiantau sut i optimeiddio signal gwobr trwy ryngweithio â'u hamgylchedd a dysgu o'u camgymeriadau.
Beth Sy'n Eu Gwneud Yn Hynod?
Maent wedi cael eu defnyddio'n effeithiol mewn amrywiaeth o gymwysiadau, gan gynnwys hapchwarae, roboteg, a gyrru ymreolaethol. Mae DRLs yn bwysig oherwydd gallant ddysgu'n uniongyrchol o fewnbwn synhwyraidd amrwd, gan ganiatáu i asiantau wneud penderfyniadau yn seiliedig ar eu rhyngweithio â'r amgylchedd.
Ceisiadau Pwysig
Mae DRLs yn cael eu cyflogi mewn amgylchiadau byd go iawn oherwydd gallant drin materion anodd.
Mae DRLs wedi'u cynnwys mewn sawl llwyfan meddalwedd a thechnoleg amlwg, gan gynnwys Campfa OpenAI, ML-Asiantau Unity, a Labordy DeepMind Google. AlphaGo, a adeiladwyd gan Google DeepMind, er enghraifft, yn cyflogi DRL i chwarae'r gêm fwrdd Ewch ar lefel pencampwr byd.
Defnydd arall o DRL yw mewn roboteg, lle caiff ei ddefnyddio i reoli symudiadau breichiau robotig i gyflawni tasgau fel gafael mewn pethau neu bentyrru blociau. Mae gan DRLs lawer o ddefnyddiau ac maent yn arf defnyddiol ar gyfer hyfforddi asiantau i ddysgu a gwneud penderfyniadau mewn lleoliadau cymhleth.
6. Autoencoders
Mae Autoencoders yn fath diddorol o rhwydwaith nefol mae hynny wedi dal diddordeb ysgolheigion a gwyddonwyr data. Maent wedi'u cynllunio'n sylfaenol i ddysgu sut i gywasgu ac adfer data.
Mae'r data mewnbwn yn cael ei fwydo trwy gyfres o haenau sy'n lleihau dimensiwn y data yn raddol nes iddo gael ei gywasgu i mewn i haen dagfa gyda llai o nodau na'r haenau mewnbwn ac allbwn.
Yna defnyddir y cynrychioliad cywasgedig hwn i ail-greu'r data mewnbwn gwreiddiol gan ddefnyddio dilyniant o haenau sy'n codi dimensiwn y data yn raddol yn ôl i'w siâp gwreiddiol.
Pam ei fod yn bwysig?
Mae autoencoders yn elfen hanfodol o dysgu dwfn oherwydd eu bod yn gwneud echdynnu nodweddion a lleihau data yn bosibl.
Maent yn gallu nodi elfennau allweddol y data sy'n dod i mewn a'u trosi i ffurf gywasgedig y gellir ei chymhwyso wedyn i dasgau eraill fel dosbarthu, grwpio, neu greu data newydd.
Ble Ydym Ni'n Defnyddio Autoencoders?
Canfod anghysondebau, prosesu iaith naturiol, a gweledigaeth gyfrifiadurol dim ond rhai o'r disgyblaethau lle mae awto-godyddion yn cael eu defnyddio. Gellir defnyddio awto-godyddion, er enghraifft, ar gyfer cywasgu delweddau, dadwneud delweddau, a syntheseiddio lluniau mewn gweledigaeth gyfrifiadurol.
Gallwn ddefnyddio Autoencoders mewn tasgau fel creu testun, categoreiddio testun, a chrynhoi testun wrth brosesu iaith naturiol. Gall nodi gweithgaredd afreolaidd mewn data sy'n gwyro oddi wrth y norm wrth adnabod anomaleddau.
7. Rhwydweithiau Capsiwl
Mae Capsule Networks yn bensaernïaeth dysgu dwfn newydd a ddatblygwyd yn lle Rhwydweithiau Niwral Convolutional (CNNs).
Mae Rhwydweithiau Capsiwl yn seiliedig ar y syniad o grwpio unedau ymennydd o'r enw capsiwlau sy'n gyfrifol am gydnabod bodolaeth eitem benodol mewn delwedd ac amgodio ei nodweddion, megis cyfeiriadedd a lleoliad, yn eu fectorau allbwn. Felly gall Rhwydweithiau Capsiwl reoli rhyngweithiadau gofodol ac amrywiadau persbectif yn well na CNNs.
Pam Rydym yn Dewis Rhwydweithiau Capsiwl dros CNN?
Mae Rhwydweithiau Capsiwl yn ddefnyddiol oherwydd eu bod yn goresgyn anawsterau CNN wrth ddal perthnasoedd hierarchaidd rhwng eitemau mewn llun. Gall CNNs adnabod pethau o wahanol feintiau ond yn ei chael hi'n anodd deall sut mae'r eitemau hyn yn cysylltu â'i gilydd.
Gall Rhwydweithiau Capsiwl, ar y llaw arall, ddysgu adnabod pethau a'u darnau, yn ogystal â sut y cânt eu gosod yn ofodol mewn delwedd, gan eu gwneud yn gystadleuydd hyfyw ar gyfer cymwysiadau gweledigaeth gyfrifiadurol.
Meysydd Ceisiadau
Mae Rhwydweithiau Capsiwl eisoes wedi dangos canlyniadau addawol mewn amrywiaeth o gymwysiadau, gan gynnwys dosbarthu delweddau, adnabod gwrthrychau, a segmentu lluniau.
Maen nhw wedi cael eu defnyddio i wahaniaethu rhwng pethau mewn lluniau meddygol, adnabod pobl mewn ffilmiau, a hyd yn oed creu modelau 3D allan o ddelweddau 2D.
Er mwyn cynyddu eu perfformiad, mae Rhwydweithiau Capsiwl wedi'u cyfuno â phensaernïaeth dysgu dwfn eraill fel Rhwydweithiau Gwrthwynebol Cynhyrchiol (GANs) ac Amgodyddion Awtomatig Amrywiol (VAEs). Rhagwelir y bydd Rhwydweithiau Capsiwl yn chwarae rhan gynyddol hanfodol wrth wella technolegau gweledigaeth gyfrifiadurol wrth i wyddoniaeth dysgu dwfn esblygu.
Er enghraifft; Nibabel yn offeryn Python adnabyddus ar gyfer darllen ac ysgrifennu mathau o ffeiliau niwroddelweddu. Ar gyfer segmentu delwedd, mae'n cyflogi Capsule Networks.
8. Modelau sy'n seiliedig ar sylw
Mae modelau dysgu dwfn a elwir yn fodelau sy'n seiliedig ar sylw, a elwir hefyd yn fecanweithiau sylw, yn ymdrechu i gynyddu cywirdeb modelau dysgu peiriannau. Mae'r modelau hyn yn gweithio trwy ganolbwyntio ar rai nodweddion o ddata sy'n dod i mewn, gan arwain at brosesu mwy effeithlon ac effeithiol.
Mewn tasgau prosesu iaith naturiol fel cyfieithu peirianyddol a dadansoddi teimlad, mae dulliau sylw wedi dangos bod yn eithaf llwyddiannus.
Beth yw eu harwyddocâd?
Mae modelau sy'n seiliedig ar sylw yn ddefnyddiol oherwydd eu bod yn galluogi prosesu data cymhleth yn fwy effeithiol ac effeithlon.
Rhwydweithiau niwral traddodiadol gwerthuso bod yr holl ddata mewnbwn yr un mor bwysig, gan arwain at brosesu arafach a llai o gywirdeb. Mae prosesau sylw yn canolbwyntio ar agweddau hanfodol ar ddata mewnbwn, gan ganiatáu ar gyfer rhagfynegiadau cyflymach a mwy cywir.
Meysydd Defnydd
Ym maes deallusrwydd artiffisial, mae gan fecanweithiau sylw ystod eang o gymwysiadau, gan gynnwys prosesu iaith naturiol, adnabod llun a sain, a hyd yn oed cerbydau heb yrwyr.
Gellir defnyddio dulliau sylw, er enghraifft, i wella cyfieithu peirianyddol mewn prosesu iaith naturiol trwy ganiatáu i'r system ganolbwyntio ar rai geiriau neu ymadroddion sy'n hanfodol i'r cyd-destun.
Gellir defnyddio dulliau sylw mewn ceir ymreolaethol i gynorthwyo'r system i ganolbwyntio ar rai eitemau neu heriau yn ei hamgylchoedd.
9. Rhwydweithiau Trawsnewidydd
Mae rhwydweithiau trawsnewidyddion yn fodelau dysgu dwfn sy'n archwilio ac yn cynhyrchu dilyniannau data. Maent yn gweithredu trwy brosesu'r dilyniant mewnbwn un elfen ar y tro a chynhyrchu dilyniant allbwn o'r un hyd neu hyd gwahanol.
Nid yw rhwydweithiau trawsnewidyddion, yn wahanol i fodelau dilyniant-i-dilyniant safonol, yn prosesu dilyniannau gan ddefnyddio rhwydweithiau niwral cylchol (RNNs). Yn hytrach, maent yn defnyddio prosesau hunan-sylw i ddysgu'r cysylltiadau rhwng darnau'r dilyniant.
Beth yw Pwysigrwydd Rhwydweithiau Trawsnewidydd?
Mae rhwydweithiau trawsnewidyddion wedi tyfu mewn poblogrwydd yn ystod y blynyddoedd diwethaf o ganlyniad i'w perfformiad gwell mewn swyddi prosesu iaith naturiol.
Maent yn arbennig o addas ar gyfer tasgau creu testun fel cyfieithu iaith, crynhoi testun, a chynhyrchu sgyrsiau.
Mae rhwydweithiau trawsnewidyddion yn llawer mwy effeithlon o ran cyfrifiannu na modelau sy'n seiliedig ar RNN, gan eu gwneud yn ddewis a ffefrir ar gyfer cymwysiadau ar raddfa fawr.
Ble Allwch Chi Darganfod Rhwydweithiau Trawsnewidydd?
Mae rhwydweithiau trawsnewidyddion yn cael eu defnyddio'n eang mewn ystod eang o gymwysiadau, yn fwyaf nodedig prosesu iaith naturiol.
Mae'r gyfres GPT (Trawsnewidydd Cyn-hyfforddedig Generative) yn fodel amlwg sy'n seiliedig ar drawsnewidydd sydd wedi'i ddefnyddio ar gyfer tasgau fel cyfieithu iaith, crynhoi testun, a chynhyrchu chatbot.
Mae BERT (Cynrychiolaethau Amgodiwr Deugyfeiriadol gan Drawsnewidwyr) yn fodel cyffredin arall sy'n seiliedig ar drawsnewidydd sydd wedi'i ddefnyddio ar gyfer cymwysiadau deall iaith naturiol fel ateb cwestiynau a dadansoddi teimladau.
Mae'r ddau GPT a chrewyd BERT gyda PyTorch, fframwaith dysgu dwfn ffynhonnell agored sydd wedi bod yn boblogaidd ar gyfer datblygu modelau sy'n seiliedig ar drawsnewidwyr.
10. Peiriannau Boltzmann Cyfyngedig (RBMs)
Mae Peiriannau Boltzmann Cyfyngedig (RBMs) yn fath o rwydwaith niwral heb oruchwyliaeth sy'n dysgu mewn modd cynhyrchiol. Oherwydd eu gallu i ddysgu a thynnu nodweddion hanfodol o ddata dimensiwn uchel, maent wedi cael eu cyflogi'n eang ym meysydd dysgu peiriannau a dysgu dwfn.
Mae RBMs yn cynnwys dwy haen, yn weladwy ac yn gudd, gyda phob haen yn cynnwys grŵp o niwronau wedi'u cysylltu gan ymylon pwysol. Mae RBMs wedi'u cynllunio i ddysgu dosbarthiad tebygolrwydd sy'n disgrifio'r data mewnbwn.
Beth yw Peiriannau Boltzmann Cyfyngedig?
Mae RBMs yn defnyddio strategaeth ddysgu gynhyrchiol. Mewn RBMs, mae'r haen weladwy yn adlewyrchu'r data mewnbwn, tra bod yr haen gladdedig yn amgodio nodweddion y data mewnbwn. Mae pwysau'r haenau gweladwy a chuddiedig yn dangos cryfder eu cyswllt.
Mae RBMs yn addasu'r pwysau a'r rhagfarnau rhwng yr haenau yn ystod yr hyfforddiant gan ddefnyddio techneg a elwir yn dargyfeirio gwrthgyferbyniol. Mae dargyfeiriad gwrthgyferbyniol yn strategaeth ddysgu heb oruchwyliaeth sy'n gwneud y mwyaf o debygolrwydd y model rhagfynegi.
Beth yw arwyddocâd Peiriannau Boltzmann Cyfyngedig?
Mae RBMs yn arwyddocaol mewn dysgu peiriant a dysgu dwfn oherwydd gallant ddysgu a thynnu nodweddion perthnasol o symiau mawr o ddata.
Maent yn effeithiol iawn ar gyfer adnabod lluniau a lleferydd, ac maent wedi cael eu defnyddio mewn amrywiaeth o gymwysiadau fel systemau argymell, canfod anghysondebau, a lleihau dimensiynau. Gall RBMs ddod o hyd i batrymau mewn setiau data helaeth, gan arwain at ragfynegiadau a mewnwelediadau gwell.
Ble y gellir defnyddio Peiriannau Boltzmann Cyfyngedig?
Mae ceisiadau am RBMs yn cynnwys lleihau dimensiwnoldeb, canfod anghysondebau, a systemau argymell. Mae RBMs yn arbennig o ddefnyddiol ar gyfer dadansoddi teimladau a modelu pwnc yng nghyd-destun prosesu iaith naturiol.
Mae rhwydweithiau cred dwfn, math o rwydwaith niwral a ddefnyddir ar gyfer adnabod llais a llun, hefyd yn cyflogi RBMs. Blwch Offer Rhwydwaith Credo Dwfn, TensorFlow, a Theano yn rhai enghreifftiau penodol o feddalwedd neu dechnoleg sy'n defnyddio RBMs.
Llwytho i fyny
Mae modelau Dysgu Dwfn yn dod yn fwyfwy hanfodol mewn amrywiaeth o ddiwydiannau, gan gynnwys adnabod lleferydd, prosesu iaith naturiol, a gweledigaeth gyfrifiadurol.
Rhwydweithiau Niwral Convolutional (CNNs) a Rhwydweithiau Niwral Rheolaidd (RNNs) sydd wedi dangos yr addewid mwyaf ac fe'u defnyddir yn helaeth mewn llawer o gymwysiadau, fodd bynnag, mae gan bob model Dysgu Dwfn eu manteision a'u hanfanteision.
Fodd bynnag, mae ymchwilwyr yn dal i edrych ar Peiriannau Boltzmann Cyfyngedig (RBMs) a mathau eraill o fodelau Dysgu Dwfn oherwydd bod ganddyn nhw hefyd fanteision arbennig.
Rhagwelir y bydd modelau newydd a chreadigol yn cael eu creu wrth i'r maes dysgu dwfn barhau i ddatblygu er mwyn ymdrin â phroblemau anoddach
Gadael ymateb