Clàr-innse[Falaich][Seall]
Tha an àm ri teachd an seo. Agus, san àm ri teachd bidh innealan a’ tuigsinn an t-saoghail mun cuairt orra san aon dòigh ’s a bhios daoine. Faodaidh coimpiutairean càraichean a dhràibheadh, galairean a lorg, agus ro-innse ceart a dhèanamh air an àm ri teachd.
Is dòcha gu bheil seo coltach ri ficsean saidheans, ach tha modalan ionnsachaidh domhainn ga thoirt gu buil.
Tha na h-algorithms sòlaimte sin a’ nochdadh dìomhaireachdan an Artificial Intelligence, a’ leigeil le coimpiutairean fèin-ionnsachadh agus leasachadh. Anns an dreuchd seo, nì sinn sgrùdadh air saoghal mhodalan ionnsachaidh domhainn.
Agus, nì sinn sgrùdadh air a’ chomas mhòr a th’ aca airson ar beatha atharrachadh. Dèan ullachadh airson ionnsachadh mu theicneòlas ùr-nodha a tha ag atharrachadh àm ri teachd daonnachd.
Dè dìreach a th’ ann am modalan ionnsachaidh domhainn?
An do chluich thu geama a-riamh anns am feum thu na h-eadar-dhealachaidhean eadar dà ìomhaigh aithneachadh?
Tha e spòrsail ge-tà, faodaidh e a bhith duilich cuideachd, ceart? Smaoinich air a bhith comasach air coimpiutair a theagasg gus an geama sin a chluich agus buannachadh a h-uile turas. Bidh modalan ionnsachaidh domhainn a’ coileanadh dìreach sin!
Tha modalan ionnsachaidh domhainn coltach ri innealan fìor-chliste as urrainn sgrùdadh a dhèanamh air àireamh mhòr de dh’ ìomhaighean agus faighinn a-mach dè a tha aca mar as trice. Bidh iad a’ coileanadh seo le bhith a’ cuir às do na h-ìomhaighean agus a’ sgrùdadh gach fear leotha fhèin.
Bidh iad an uairsin a’ cleachdadh na dh’ ionnsaich iad gus pàtrain aithneachadh agus gus ro-innse a dhèanamh mu ìomhaighean ùra nach fhaca iad a-riamh roimhe.
Tha modalan ionnsachaidh domhainn nan lìonraidhean neural fuadain as urrainn pàtrain agus feartan iom-fhillte ionnsachadh agus a thoirt a-mach à stòran-dàta mòra. Tha na modailean sin air an dèanamh suas de ghrunn shreathan de nodan ceangailte, no neurons, a bhios a’ sgrùdadh agus ag atharrachadh dàta a tha a’ tighinn a-steach gus toradh a ghineadh.
Tha modalan ionnsachaidh domhainn gu sònraichte freagarrach airson obraichean a dh’ fheumas fìor chruinneas agus mionaideachd, leithid comharrachadh ìomhaighean, aithneachadh cainnt, giollachd cànain nàdarra, agus innealan-fuadain.
Chaidh an cleachdadh anns a h-uile càil bho chàraichean fèin-dràibhidh gu breithneachadh meidigeach, siostaman molaidh, agus anailis ro-innseach.
Seo dreach nas sìmplidhe den t-sealladh gus sruth dàta a nochdadh ann am modal ionnsachaidh domhainn.
Bidh an dàta cuir a-steach a’ sruthadh a-steach do shreath cuir a-steach a ’mhodail, a bhios an uairsin a’ dol seachad air an dàta tro ghrunn shreathan falaichte mus toir e seachad ro-innse toraidh.
Bidh gach còmhdach falaichte a’ coileanadh sreath de ghnìomhachd matamataigeach air an dàta cuir a-steach mus tèid e chun ath shreath, a bheir seachad an ro-innse deireannach.
A-nis, chì sinn dè a th’ ann am modalan ionnsachaidh domhainn agus ciamar as urrainn dhuinn an cleachdadh nar beatha.
1. Lìonraidhean Neural Convolutional (CNNn)
Is e modal ionnsachaidh domhainn a th’ ann an CNNn a tha air raon lèirsinn coimpiutair atharrachadh. Bithear a’ cleachdadh CNNn gus ìomhaighean a sheòrsachadh, nithean aithneachadh, agus ìomhaighean a sgaradh. Thug structar agus gnìomh cortex lèirsinneach daonna fiosrachadh do dhealbhadh CNNn.
Ciamar a bhios iad ag obair?
Tha CNN air a dhèanamh suas de ghrunn shreathan connspaideach, sreathan cruinneachaidh, agus sreathan làn-cheangailte. Is e ìomhaigh a th’ anns an cuir a-steach, agus tha an toradh na ro-innse air bileag clas na h-ìomhaigh.
Bidh sreathan connspaideach CNN a’ togail mapa feart le bhith a’ coileanadh toradh dot eadar an dealbh cuir a-steach agus seata de shìoltachain. Bidh na sreathan cruinneachaidh a 'lùghdachadh meud a' mhapa feart le bhith ga ìsleachadh.
Mu dheireadh, tha am mapa feart air a chleachdadh leis na sreathan làn-cheangailte gus leubail clas na h-ìomhaigh ro-innse.
Carson a tha CNNn cudromach?
Tha CNNn deatamach oir is urrainn dhaibh ionnsachadh pàtrain agus feartan a lorg ann an ìomhaighean a tha e doirbh do dhaoine a thoirt fa-near. Faodar CNNn a theagasg gus feartan leithid oirean, oiseanan agus inneach aithneachadh a’ cleachdadh stòran-dàta mòra. Às deidh dha na feartan sin ionnsachadh, faodaidh CNN an cleachdadh gus stuthan aithneachadh ann an dealbhan ùra. Tha CNNn air coileanadh adhartach a nochdadh ann an grunn thagraidhean comharrachadh ìomhaighean.
Càite an cleachd sinn CNNn
Is e cùram slàinte, gnìomhachas nan càraichean agus reic dìreach beagan roinnean a bhios a’ fastadh CNNn. Anns a 'ghnìomhachas cùram slàinte, faodaidh iad a bhith buannachdail airson breithneachadh tinneas, leasachadh cungaidh-leigheis, agus mion-sgrùdadh ìomhaighean meidigeach.
Ann an roinn nan càraichean, bidh iad a’ cuideachadh le lorg slighean, lorg nithean, agus dràibheadh fèin-riaghlaidh. Bidh iad cuideachd air an cleachdadh gu mòr ann am mion-reic airson sgrùdadh lèirsinneach, moladh toraidh stèidhichte air ìomhaigh, agus smachd clàr-seilbhe.
Mar eisimpleir; Bidh Google a’ fastadh CNNn ann an grunn thagraidhean, nam measg Google Lens, inneal aithneachaidh ìomhaigh a tha a’ còrdadh ris. Bidh am prògram a’ cleachdadh CNNn gus dealbhan a mheasadh agus gus fiosrachadh a thoirt do luchd-cleachdaidh.
Faodaidh Google Lens, mar eisimpleir, rudan aithneachadh ann an ìomhaigh agus mion-fhiosrachadh a thoirt seachad mun deidhinn, leithid an seòrsa flùr.
Faodaidh e cuideachd an teacsa a chaidh a thoirt a-mach à dealbh eadar-theangachadh gu grunn chànanan. Is urrainn do Google Lens fiosrachadh feumail a thoirt do luchd-cleachdaidh air sgàth taic CNNs ann a bhith ag aithneachadh nithean gu ceart agus a’ toirt a-mach feartan bho dhealbhan.
2. Lìonraidhean cuimhne geàrr-ùine fada (LSTM).
Tha lìonraidhean Cuimhne Fad-ùine Geàrr-ùine (LSTM) air an cruthachadh gus dèiligeadh ri easbhaidhean lìonraidhean neural cunbhalach (RNNn). Tha lìonraidhean LSTM air leth freagarrach airson gnìomhan a dh’ fheumas a bhith a’ giullachd sreathan dàta thar ùine.
Bidh iad ag obair le bhith a’ cleachdadh cealla cuimhne sònraichte agus trì dòighean geatachaidh.
Bidh iad a’ riaghladh sruthadh fiosrachaidh a-steach agus a-mach às a’ chill. Is e an geata inntrigidh, an geata dìochuimhnich agus an geata toraidh na trì geataichean.
Bidh an geata cuir a-steach a’ riaghladh sruthadh dàta a-steach don chill cuimhne, bidh an geata dìochuimhnich a’ riaghladh cuir às do dhàta bhon chill, agus bidh an geata toraidh a’ riaghladh sruthadh dàta a-mach às a’ chill.
Dè an cudrom a th’ aca?
Tha lìonraidhean LSTM feumail oir is urrainn dhaibh sreathan dàta a riochdachadh agus ro-innse le dàimhean fad-ùine. Is urrainn dhaibh fiosrachadh a chlàradh agus a chumail mu chuir a-steach roimhe, a’ toirt cothrom dhaibh ro-innse nas cinntiche a dhèanamh a thaobh cuir a-steach san àm ri teachd.
Tha aithneachadh cainnt, aithneachadh làmh-sgrìobhaidh, giollachd cànain nàdarra, agus sgrìobhadh dhealbhan dìreach am measg cuid de na tagraidhean a tha air lìonraidhean LSTM a chleachdadh.
Càite am bi sinn a’ cleachdadh lìonraidhean LSTM?
Bidh mòran de thagraidhean bathar-bog is teicneòlais a’ cleachdadh lìonraidhean LSTM, a’ toirt a-steach siostaman aithneachadh cainnte, innealan giollachd chànanan nàdarra leithid mion-sgrùdadh faireachdainn, siostaman eadar-theangachaidh inneal, agus siostaman gineadh teacsa is dhealbhan.
Chaidh an cleachdadh cuideachd ann a bhith a’ cruthachadh chàraichean fèin-dràibhidh agus innealan-fuadain, a bharrachd air ann an gnìomhachas an ionmhais gus foill a lorg agus a bhith an dùil stoc mhargaidh gluasadan.
3. Lìonraidhean Ginealach Nàimhdeil (GANs)
Tha GANan a ionnsachadh domhainn innleachd a thathas a’ cleachdadh gus sampallan dàta ùra a ghineadh a tha coltach ri stòr-dàta sònraichte. Tha GAN air an dèanamh suas de dhà lìonraidhean neural: aon a dh’ ionnsaicheas sampallan ùra a dhèanamh agus aon a dh’ ionnsaicheas dealachadh a dhèanamh eadar fìor shampaill agus sampallan gineadh.
Ann an dòigh-obrach coltach ris, tha an dà lìonra seo air an trèanadh còmhla gus an urrainn don ghineadair sampallan a ghineadh nach gabh aithneachadh bhon fheadhainn fhìor.
Carson a bhios sinn a’ cleachdadh GANs
Tha GANan cudromach air sgàth an comas air toradh àrd-inbhe dàta synthetigeach a dh’fhaodar a chleachdadh airson grunn thagraidhean, a’ gabhail a-steach cinneasachadh dhealbhan is bhidio, gineadh teacsa, agus eadhon gineadh ciùil.
Chaidh GANan a chleachdadh cuideachd airson àrdachadh dàta, is e sin ginealach de dàta synthetigeach gus cur ri dàta san t-saoghal fhìor agus coileanadh mhodalan ionnsachaidh inneal a leasachadh.
A bharrachd air an sin, le bhith a’ cruthachadh dàta synthetigeach a ghabhas cleachdadh gus modalan a thrèanadh agus atharrais a dhèanamh air deuchainnean, tha comas aig GANn roinnean leithid leasachadh cungaidh-leigheis agus drogaichean atharrachadh.
Cleachdaidhean GANs
Faodaidh GANan cur ri stòran-dàta, dealbhan no filmichean ùra a chruthachadh, agus eadhon dàta synthetigeach a ghineadh airson samhlaidhean saidheansail. A bharrachd air an sin, tha comas aig GANn a bhith air am fastadh ann an grunn thagraidhean bho chuirm gu meidigeach.
aoisean agus bhideothan. Chaidh StyleGAN2 aig NVIDIA, mar eisimpleir, a chleachdadh gus dealbhan àrd-inbhe a chruthachadh de dhaoine ainmeil agus obair-ealain.
4. Lìonraidhean Creideamh domhainn (DBNn)
Tha Deep Belief Networks (DBNn). Artificial Intelligence siostaman a dh’ ionnsaicheas pàtrain aithneachadh ann an dàta. Bidh iad a’ coileanadh seo le bhith a’ roinn an dàta gu pìosan nas lugha agus nas lugha, a’ faighinn tuigse nas mionaidiche air aig gach ìre.
Faodaidh DBNn ionnsachadh bho dhàta gun fhios a bhith aca dè a th’ ann (canar “ionnsachadh gun stiùir”) ris an seo. Tha seo gan dèanamh air leth luachmhor airson pàtrain a lorg ann an dàta a bhiodh e doirbh no do-dhèanta aithneachadh.
Dè a tha a’ dèanamh DBNn cudromach?
Tha DBNn cudromach air sgàth an comas air riochdachaidhean dàta rangachd ionnsachadh. Faodar na riochdachaidhean sin a chleachdadh airson grunn thagraidhean leithid seòrsachadh, lorg neo-riaghailteachd, agus lughdachadh meudachd.
Tha comas DBNn air ro-thrèanadh gun stiùireadh a dhèanamh, a dh’ fhaodadh coileanadh mhodalan ionnsachaidh domhainn àrdachadh le glè bheag de dhàta le bileagan, na bhuannachd mhòr.
Dè a th’ ann an cleachdadh DBNn?
Is e aon de na tagraidhean as cudromaiche lorg nithean, anns a bheil DBNn air an cleachdadh gus seòrsachan sònraichte de rudan aithneachadh leithid itealain, eòin, agus daoine. Bidh iad cuideachd air an cleachdadh airson gineadh agus seòrsachadh ìomhaighean, lorg gluasad ann am filmichean, agus tuigse cànain nàdarra airson làimhseachadh guth.
A bharrachd air an sin, bidh DBNn mar as trice air am fastadh ann an stòran-dàta gus suidheachadh daonna a mheasadh. Tha DBNn nan inneal math airson grunn ghnìomhachasan, a’ gabhail a-steach cùram slàinte agus bancaireachd, agus teicneòlas.
5. Lìonraidhean Ionnsachaidh Daingneachaidh domhainn (DRLs)
Deep Ionnsachadh ath-neartachaidh Bidh lìonraidhean (DRLn) a’ fighe a-steach lìonraidhean neural domhainn le dòighean ionnsachaidh neartachaidh gus leigeil le riochdairean ionnsachadh ann an àrainneachd iom-fhillte tro dheuchainn agus mearachd.
Bithear a’ cleachdadh DRLn gus riochdairean a theagasg mar as urrainn dhaibh comharra duais a bharrachadh le bhith ag eadar-obrachadh leis na tha mun cuairt orra agus ag ionnsachadh bho na mearachdan aca.
Dè a tha gam fàgail iongantach?
Chaidh an cleachdadh gu h-èifeachdach ann an grunn thagraidhean, a’ gabhail a-steach gèamadh, robotics, agus draibheadh fèin-riaghailteach. Tha DRLn cudromach oir is urrainn dhaibh ionnsachadh gu dìreach bho chur-a-steach mothachaidh amh, a’ leigeil le riochdairean co-dhùnaidhean a dhèanamh stèidhichte air an eadar-obrachadh leis an àrainneachd.
Iarrtasan Cudromach
Tha DRLn air am fastadh ann an suidheachaidhean fìor san t-saoghal oir is urrainn dhaibh cùisean duilich a làimhseachadh.
Tha DRLn air an toirt a-steach do ghrunn àrd-ùrlaran bathar-bog is teignigeach follaiseach, a’ gabhail a-steach OpenAI's Gym, ML-àidseantan Unity, agus DeepMind Lab aig Google. AlphaGo, air a thogail le Google Deepmind, mar eisimpleir, a’ fastadh DRL gus an geama bùird a chluich Rach aig ìre curaidh na cruinne.
Tha cleachdadh eile de DRL ann an robotics, far a bheil e air a chleachdadh gus smachd a chumail air gluasadan gàirdeanan robotach gus gnìomhan leithid greimeachadh air rudan no cruachadh bhlocaichean. Tha iomadh feum aig DRLs agus tha iad nan inneal feumail airson riochdairean trèanaidh airson ionnsachadh agus a’ dèanamh cho-dhùnaidhean ann an suidheachaidhean toinnte.
6. Autoencoders
Tha autoencoders nan seòrsa inntinneach de lìon neònach tha sin air ùidh an dà chuid sgoilearan agus luchd-saidheans dàta a ghlacadh. Tha iad air an dealbhadh gu bunaiteach gus ionnsachadh mar a nì iad teannachadh agus ath-nuadhachadh dàta.
Tha an dàta cuir a-steach air a bhiathadh tro shreath de shreathan a lùghdaicheas meudachd an dàta mean air mhean gus am bi e air a dhlùthadh a-steach do shreath botail le nas lugha de nodan na na sreathan cuir a-steach is toraidh.
Tha an riochdachadh teann seo an uairsin air a chleachdadh gus an dàta cuir a-steach tùsail ath-chruthachadh a’ cleachdadh sreath de shreathan a bheir mean air mhean meudachd an dàta air ais chun chumadh tùsail aige.
Carson a tha e cudromach?
Tha autoencoders nam pàirt deatamach de ionnsachadh domhainn leis gu bheil iad a’ dèanamh às-tharraing feart agus lughdachadh dàta comasach.
Is urrainn dhaibh prìomh eileamaidean an dàta a tha a’ tighinn a-steach a chomharrachadh agus an eadar-theangachadh gu cruth teann a dh’ fhaodar an uairsin a chuir an sàs ann an gnìomhan eile leithid seòrsachadh, cruinneachadh, no cruthachadh dàta ùr.
Càite am bi sinn a’ cleachdadh Autoencoders?
Lorgadh neo-riaghailteachd, giollachd cànain nàdarrach, agus lèirsinn coimpiutair dìreach beagan de na cuspairean far a bheilear a’ cleachdadh autoencoders. Faodar autoencoders, mar eisimpleir, a chleachdadh airson teannachadh ìomhaighean, diùltadh ìomhaighean, agus synthesis dhealbhan ann an sealladh coimpiutair.
Is urrainn dhuinn Autoencoders a chleachdadh ann an gnìomhan leithid cruthachadh teacsa, seòrsachadh teacsa, agus geàrr-chunntas teacsa ann an giullachd cànain nàdarra. Is urrainn dha gnìomhachd neo-riaghailteach a chomharrachadh ann an dàta a tha ag atharrachadh bhon àbhaist ann an comharrachadh neo-riaghailteachd.
7. Lìonraidhean Capsule
Tha Capsule Networks na ailtireachd ionnsachaidh domhainn ùr a chaidh a leasachadh an àite Convolutional Neural Networks (CNNn).
Tha Capsule Networks stèidhichte air a’ bheachd a bhith a’ cruinneachadh aonadan eanchainn ris an canar capsalan a tha an urra ri bhith ag aithneachadh gu bheil rud sònraichte ann an ìomhaigh agus a’ còdachadh a bhuadhan, leithid treòrachadh agus suidheachadh, a-steach do na vectaran toraidh aca. Mar sin faodaidh Capsule Networks eadar-obrachadh spàsail agus caochlaidhean seallaidh a riaghladh nas fheàrr na CNNn.
Carson a thaghas sinn Lìonraidhean Capsule thairis air CNN?
Tha Capsule Networks feumail oir tha iad a’ faighinn thairis air duilgheadasan CNN ann a bhith a’ glacadh dhàimhean rangachd eadar nithean ann an dealbh. Is urrainn dha CNNn rudan de dhiofar mheudan aithneachadh ach tha e doirbh dhaibh tuigse fhaighinn air mar a tha na nithean sin a’ ceangal ri chèile.
Air an làimh eile, faodaidh Capsule Networks ionnsachadh rudan agus na pìosan aca aithneachadh, a bharrachd air mar a tha iad air an cur gu spàsail ann an ìomhaigh, gan dèanamh mar thagraiche ion-obrachail airson tagraidhean lèirsinn coimpiutair.
Raointean Tagraidhean
Tha Capsule Networks mu thràth air toraidhean gealltanach a nochdadh ann an grunn thagraidhean, a’ gabhail a-steach seòrsachadh ìomhaighean, comharrachadh nithean, agus sgaradh dhealbhan.
Chaidh an cleachdadh gus rudan a chomharrachadh ann an dealbhan meidigeach, daoine aithneachadh ann am filmichean, agus eadhon modalan 3D a chruthachadh a-mach à ìomhaighean 2D.
Gus an coileanadh àrdachadh, chaidh Capsule Networks a chur còmhla ri ailtireachd ionnsachaidh domhainn eile leithid Lìonraidhean Adversarial Generative (GANs) agus Variation Autoencoders (VAEs). Thathas an dùil gum bi àite a tha a’ sìor fhàs deatamach aig Capsule Networks ann a bhith ag àrdachadh teicneòlasan lèirsinn coimpiutair mar a bhios saidheans ionnsachadh domhainn a’ tighinn air adhart.
Mar eisimpleir; Nibabel na inneal Python ainmeil airson a bhith a’ leughadh agus a’ sgrìobhadh seòrsaichean faidhle neuroimaging. Airson sgaradh ìomhaighean, bidh e a’ cleachdadh Capsule Networks.
8. Modalan stèidhichte air aire
Bidh modalan ionnsachaidh domhainn ris an canar modalan stèidhichte air aire, ris an canar cuideachd dòighean aire, a’ strì ri cruinneas àrdachadh modalan ionnsachaidh innealan. Bidh na modailean sin ag obair le bhith a’ cuimseachadh air feartan sònraichte de dhàta a thig a-steach, a’ leantainn gu giollachd nas èifeachdaiche agus nas èifeachdaiche.
Ann an gnìomhan giollachd cànain nàdarra leithid eadar-theangachadh inneal agus mion-sgrùdadh faireachdainn, tha dòighean aire air a bhith gu math soirbheachail.
Dè an cudrom a th ’aca?
Tha modalan stèidhichte air aire feumail oir tha iad a’ comasachadh giollachd nas èifeachdaiche agus nas èifeachdaiche air dàta iom-fhillte.
Lìonraidhean neural traidiseanta dèan measadh air a h-uile dàta cuir a-steach a cheart cho cudromach, a’ leantainn gu giollachd nas slaodaiche agus nas lugha de mhearachd. Bidh pròiseasan aire a’ cuimseachadh air taobhan deatamach de dhàta cuir a-steach, a’ ceadachadh ro-innse nas luaithe agus nas cruinne.
Raointean Cleachdaidh
Ann an raon inntleachd fuadain, tha raon farsaing de thagraidhean aig innealan aire, a’ toirt a-steach giullachd cànain nàdarra, aithneachadh dhealbhan is claisneachd, agus eadhon carbadan gun draibhear.
Faodar dòighean aire, mar eisimpleir, a chleachdadh gus eadar-theangachadh inneal ann an giullachd cànain nàdarra a leasachadh le bhith a’ leigeil leis an t-siostam fòcas a chuir air faclan no abairtean sònraichte a tha riatanach don cho-theacsa.
Faodar dòighean aire ann an càraichean fèin-riaghailteach a chleachdadh gus an siostam a chuideachadh le bhith ag amas air cuid de nithean no dùbhlain mun cuairt air.
9. Lìonraidhean Transformer
Tha lìonraidhean cruth-atharrachaidh nam modalan ionnsachaidh domhainn a bhios a’ sgrùdadh agus a’ dèanamh sreathan dàta. Bidh iad ag obair le bhith a’ giullachd an t-sreath cuir a-steach aon eileamaid aig an aon àm agus a’ toirt a-mach sreath toraidh den aon fhaid no eadar-dhealaichte.
Cha bhith lìonraidhean cruth-atharrachaidh, eu-coltach ri modalan àbhaisteach sreath-gu-sreath, a’ giullachd sreathan a’ cleachdadh lìonraidhean neural ath-chuairteach (RNNn). An àite sin, bidh iad a 'cleachdadh phròiseasan fèin-aire gus na ceanglaichean eadar pìosan an t-sreath ionnsachadh.
Dè cho cudromach sa tha Transformer Networks?
Tha lìonraidhean cruth-atharrachaidh air fàs nas mòr-chòrdte anns na bliadhnachan mu dheireadh mar thoradh air an coileanadh nas fheàrr ann an obraichean giollachd cànain nàdarra.
Tha iad gu sònraichte freagarrach airson gnìomhan cruthachadh teacsa leithid eadar-theangachadh cànain, geàrr-chunntas teacsa, agus riochdachadh còmhraidh.
Tha lìonraidhean cruth-atharrachaidh gu math nas èifeachdaiche a thaobh àireamhachadh na modalan stèidhichte air RNN, gan dèanamh mar an roghainn as fheàrr leotha airson tagraidhean air sgèile mhòr.
Càite an lorg thu Transformer Networks?
Tha lìonraidhean cruth-atharrachaidh air am fastadh gu farsaing ann an raon farsaing de thagraidhean, gu sònraichte giollachd cànain nàdarra.
Tha an t-sreath GPT (Generative Pre-trained Transformer) na mhodail follaiseach stèidhichte air cruth-atharrachaidh a chaidh a chleachdadh airson gnìomhan leithid eadar-theangachadh cànain, geàrr-chunntas teacsa, agus gineadh chatbot.
Tha BERT (Riochdachaidhean dà-thaobhach Encoder bho Transformers) na mhodail cumanta eile stèidhichte air cruth-atharrachaidh a chaidh a chleachdadh airson tagraidhean tuigse cànain nàdarra leithid freagairt cheistean agus mion-sgrùdadh faireachdainn.
an dà chuid GPT agus chaidh BERT a chruthachadh le PyTorch, frèam ionnsachaidh domhainn fosgailte a tha air a bhith mòr-chòrdte airson modalan stèidhichte air cruth-atharrachaidh a leasachadh.
10. Innealan Boltzmann cuibhrichte (RBMan)
Is e seòrsa de lìonra neòil gun stiùireadh a th’ ann an Innealan Boltzmann cuibhrichte (RBMan) a bhios ag ionnsachadh ann an dòigh ginealach. Air sgàth an comas air feartan riatanach ionnsachadh agus a thoirt a-mach à dàta àrd-mheudach, tha iad air a bhith air am fastadh gu farsaing ann an raointean ionnsachadh innealan agus ionnsachadh domhainn.
Tha RBMs air an dèanamh suas de dhà shreath, follaiseach agus falaichte, le gach còmhdach air a dhèanamh suas de bhuidheann de neurons ceangailte le oirean cuideam. Tha RBMn air an dealbhadh gus cuairteachadh coltachd ionnsachadh a bheir cunntas air an dàta cuir a-steach.
Dè a th’ ann an Innealan Boltzmann cuibhrichte?
Bidh RBMn a’ cleachdadh ro-innleachd ionnsachaidh ginealach. Ann an RBMn, tha an còmhdach faicsinneach a’ nochdadh an dàta cuir a-steach, fhad ‘s a tha an còmhdach tiodhlaichte a’ còdachadh feartan an dàta cuir a-steach. Tha cuideaman nan sreathan faicsinneach agus falaichte a’ sealltainn neart a’ cheangail aca.
Bidh RBMn ag atharrachadh na cuideaman agus na claonaidhean eadar na sreathan rè an trèanaidh a’ cleachdadh dòigh-obrach ris an canar eadar-dhealachadh eadar-dhealaichte. Tha eadar-dhealachadh coimeasach na ro-innleachd ionnsachaidh gun stiùireadh a tha a’ meudachadh coltas a’ mhodail.
Dè cho cudromach sa tha Innealan Boltzmann cuibhrichte?
Tha RBM cudromach ann an ionnsachadh innealan agus ionnsachadh domhainn oir is urrainn dhaibh feartan buntainneach ionnsachadh agus a tharraing à tomhas mòr de dhàta.
Tha iad gu math èifeachdach airson aithneachadh dhealbhan is cainnt, agus tha iad air am fastadh ann an grunn thagraidhean leithid siostaman molaidh, lorg neo-riaghailteachd, agus lughdachadh meudachd. Faodaidh RBMn pàtrain a lorg ann an stòran-dàta mòr, a’ leantainn gu ro-innse agus lèirsinn nas fheàrr.
Càite am faodar Innealan Boltzmann cuibhrichte a chleachdadh?
Tha tagraidhean airson RBMn a’ toirt a-steach lughdachadh meudachd, lorg neo-riaghailteachd, agus siostaman molaidh. Tha RBM gu sònraichte cuideachail airson mion-sgrùdadh faireachdainn agus modaladh cuspair ann an co-theacsa giollachd cànain nàdarra.
Bidh lìonraidhean creideas domhainn, seòrsa de lìonra neòil a thathas a’ cleachdadh airson aithneachadh guth is dhealbhan, cuideachd a’ fastadh RBMn. Am bogsa inneal Lìonra Deep Belief, TensorFlow, agus Theano eisimpleirean sònraichte de bhathar-bog no teicneòlas a bhios a’ cleachdadh RBMn.
Còmhdaich
Tha modalan Deep Learning a’ sìor fhàs deatamach ann an grunn ghnìomhachasan, a’ gabhail a-steach aithne cainnte, giollachd cànain nàdarrach, agus lèirsinn coimpiutair.
Tha Convolutional Neural Networks (CNNs) agus Recurrent Neural Networks (RNNn) air an gealladh as motha a nochdadh agus tha iad air an cleachdadh gu mòr ann an iomadh tagradh, ge-tà, tha na buannachdan agus na h-eas-bhuannachdan aig a h-uile modal Deep Learning.
Ach, tha luchd-rannsachaidh fhathast a’ coimhead air Innealan Boltzmann Cuingealaichte (RBMan) agus seòrsachan eile de mhodalan Deep Learning leis gu bheil buannachdan sònraichte aca cuideachd.
Thathas an dùil modalan ùra agus cruthachail a chruthachadh mar a tha an raon ionnsachaidh domhainn a’ leantainn air adhart gus dèiligeadh ri duilgheadasan nas cruaidhe
Leave a Reply