Tau ntau xyoo, kev kawm tob tau ua cov xov xwm hauv tech. Thiab, nws yooj yim to taub yog vim li cas.
Cov ceg ntawm kev txawj ntse ntse no tau hloov pauv cov haujlwm xws li kev kho mob mus rau hauv tuam txhab nyiaj mus rau kev thauj mus los, ua rau muaj kev vam meej yav dhau los uas tsis xav txog.
Kev kawm tob yog tsim los ntawm cov txheej txheem sophisticated algorithms uas kawm rho tawm thiab kwv yees cov qauv nyuaj los ntawm cov ntaub ntawv loj heev.
Peb mam li saib qhov zoo tshaj plaws 15 qhov kev kawm sib sib zog nqus algorithms hauv no ncej, los ntawm Convolutional Neural Networks mus rau Generative Adversarial Networks mus rau Long-Term Memory networks.
Cov ntawv tshaj tawm no yuav muab kev nkag siab tseem ceeb rau seb koj puas yog pib los yog tus kws tshaj lij hauv kev kawm tob.
1. Transformer Networks
Transformer networks tau hloov pauv lub computer tsis pom kev thiab cov ntawv thov kev ua lus zoo (NLP). Lawv txheeb xyuas cov ntaub ntawv tuaj thiab ntiav cov txheej txheem mloog kom ntes cov kev sib raug zoo ntev. Qhov no ua rau lawv nrawm dua li cov qauv ua ntu zus-rau-ib ntu.
Transformer tes hauj lwm tau piav qhia thawj zaug hauv kev tshaj tawm "Tshaj Tawm Yog Txhua Yam Koj Xav Tau" los ntawm Vaswani li al.
Lawv muaj ib tug encoder thiab ib tug decoder (2017). Tus qauv transformer tau ua kom pom kev ua tau zoo hauv ntau yam NLP daim ntawv thov, suav nrog txoj kev xav hauv nruab siab, text categorization, thiab tshuab txhais lus.
Transformer-raws li qauv kuj tuaj yeem siv rau hauv computer pom kev rau kev siv. Lawv tuaj yeem ua cov khoom lees paub thiab cov duab kos npe.
2. Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) yog ib daim ntawv ntawm neural network tshwj xeeb tshaj yog tsim los lis cov lus sib txuas lus. Lawv raug hu ua "lub sijhawm luv luv" vim tias lawv tuaj yeem rov qab paub txog kev paub dhau los ntev dhau los thaum tseem tsis nco qab cov ntaub ntawv tsis tsim nyog.
LSTMs ua haujlwm los ntawm qee qhov "qhov rooj" uas tswj xyuas cov ntaub ntawv ntws hauv lub network. Nyob ntawm seb cov ntaub ntawv raug txiav txim tseem ceeb lossis tsis yog, cov rooj vag no tuaj yeem tso cai rau hauv lossis tiv thaiv nws.
Cov txheej txheem no ua rau LSTMs nco qab lossis tsis nco qab cov ntaub ntawv los ntawm cov kauj ruam dhau los, uas yog ib qho tseem ceeb rau cov haujlwm xws li kev paub txog kev hais lus, kev ua cov lus ntuj, thiab kev twv ua ntej lub sijhawm.
LSTMs muaj txiaj ntsig zoo nyob rau hauv txhua rooj plaub uas koj muaj cov ntaub ntawv sib txuas uas yuav tsum tau soj ntsuam lossis kwv yees. Lawv feem ntau siv hauv lub suab paub software los hloov cov lus hais rau hauv cov ntawv, lossis hauv Tshuag lag luam tsom xam rau kwv yees tus nqi yav tom ntej raws li cov ntaub ntawv dhau los.
3. Daim Ntawv Qhia Tus Kheej (SOMs)
SOMs yog ib hom khoom cuav neural network uas kawm tau thiab sawv cev cov ntaub ntawv nyuaj hauv ib puag ncig qis. Cov txheej txheem ua haujlwm los ntawm kev hloov cov ntaub ntawv tawm tswv yim siab rau hauv daim phiaj xwm ob sab, nrog rau txhua chav lossis neuron sawv cev rau qhov sib txawv ntawm qhov chaw nkag.
Cov neurons tau txuas ua ke thiab tsim cov qauv topological, cia lawv kawm thiab kho cov ntaub ntawv nkag. Yog li, SOM yog raws li kev kawm tsis tau saib xyuas.
Lub algorithm tsis xav tau cov ntaub ntawv sau npe kawm los ntawm. Hloov chaw, nws siv cov kev txheeb cais ntawm cov ntaub ntawv nkag mus nrhiav cov qauv thiab kev sib raug zoo ntawm qhov sib txawv.
Thaum lub sij hawm kawm theem, neurons sib tw los ua qhov qhia tau zoo tshaj plaws ntawm cov ntaub ntawv nkag. Thiab, lawv tus kheej-organize rau hauv ib lub ntsiab lus qauv. SOMs muaj ntau yam kev siv, suav nrog cov duab thiab kev paub txog kev hais lus, kev tshawb nrhiav cov ntaub ntawv, thiab kev paub cov qauv.
Lawv muaj txiaj ntsig rau pom cov ntaub ntawv nyuaj, pawg cov ntaub ntawv ntsig txog cov ntsiab lus, thiab tshawb xyuas qhov txawv txav lossis qhov txawv txav.
4. Kev kawm tob tob
Sib sib zog nqus Kev Txhim Kho Kev Kawm yog ib hom kev kawm tshuab uas tus neeg sawv cev raug cob qhia los txiav txim siab raws li qhov khoom plig. Nws ua haujlwm los ntawm kev cia tus neeg sawv cev cuam tshuam nrog nws ib puag ncig thiab kawm los ntawm kev sim thiab yuam kev.
Tus neeg sawv cev tau txais txiaj ntsig rau txhua qhov kev ua nws ua, thiab nws lub hom phiaj yog kawm yuav ua li cas txhawm rau txhim kho nws cov txiaj ntsig zoo rau lub sijhawm. Qhov no tuaj yeem siv los qhia cov neeg ua haujlwm ua si, tsav tsheb, thiab txawm tswj cov neeg hlau.
Q-Kev Kawm yog ib txoj hauv kev paub zoo txog Kev Tshawb Fawb Txog Kev Tshawb Fawb. Nws ua haujlwm los ntawm kev ntsuas tus nqi ntawm kev ua qee yam hauv ib lub xeev thiab hloov kho qhov kwv yees li tus neeg sawv cev cuam tshuam nrog ib puag ncig.
Tus neeg sawv cev tom qab ntawd siv cov kev kwv yees no los txiav txim seb qhov kev txiav txim siab yuav ua rau qhov khoom plig loj tshaj plaws. Q-Kev kawm tau siv los qhia cov neeg ua haujlwm ua si Atari games, nrog rau kev txhim kho kev siv zog hauv cov chaw khaws ntaub ntawv.
Deep Q-Networks yog lwm txoj kev kawm tob tob tob (DQN). DQNs zoo ib yam li Q-Learning nyob rau hauv uas lawv kwv yees qhov kev nqis tes ua siv lub sib sib zog nqus neural network es tsis yog lub rooj.
Qhov no tso cai rau lawv los daws qhov teeb meem loj, nyuaj nrog ntau lwm txoj haujlwm. DQNs tau siv los cob qhia cov neeg ua haujlwm ua si xws li Go thiab Dota 2, nrog rau tsim cov neeg hlau uas tuaj yeem kawm taug kev.
5. Cov Neural Networks (RNNs)
RNNs yog ib hom ntawm neural network uas tuaj yeem ua cov ntaub ntawv sib txuas thaum khaws lub xeev sab hauv. Xav txog nws zoo ib yam li ib tug neeg nyeem ib phau ntawv, qhov twg txhua lo lus yog digested nrog rau cov uas tuaj ua ntej nws.
RNNs yog li no zoo tagnrho rau kev ua haujlwm xws li kev paub txog kev hais lus, kev txhais lus, thiab txawm hais txog cov lus tom ntej hauv kab lus.
RNNs ua haujlwm los ntawm kev siv cov lus tawm tswv yim los txuas cov khoom tawm ntawm txhua lub sijhawm rov qab mus rau cov tswv yim ntawm kauj ruam tom ntej. Qhov no ua rau lub network siv cov ntaub ntawv qhia txog lub sijhawm ua ntej los qhia nws qhov kev kwv yees rau cov kauj ruam yav tom ntej. Hmoov tsis zoo, qhov no kuj txhais tau tias RNNs muaj kev cuam tshuam rau qhov teeb meem gradient ploj mus, uas cov gradients siv rau kev cob qhia ua me me thiab lub network tawm tsam kom kawm txog kev sib raug zoo mus ntev.
Txawm hais tias qhov kev txwv pom tseeb no, RNNs tau pom siv ntau yam kev siv. Cov ntawv thov no suav nrog kev ua cov lus ntuj, kev paub txog kev hais lus, thiab kev tsim suab paj nruag.
Google TxhaisPiv txwv li, ntiav RNN-raws li system los txhais lus thoob plaws cov lus, thaum Siri, tus pab cuam virtual, siv RNN-raws li system los ntes lub suab. RNNs kuj tau siv los kwv yees cov nqi Tshuag thiab tsim cov ntawv thiab cov duab tiag tiag.
6. Capsule Networks
Capsule Networks yog ib hom tshiab ntawm neural network tsim uas tuaj yeem txheeb xyuas cov qauv thiab kev sib raug zoo hauv cov ntaub ntawv zoo dua. Lawv npaj cov neurons rau hauv "capsules" uas encode qee yam ntawm cov tswv yim.
Ua li no lawv tuaj yeem ua qhov kev kwv yees tseeb dua. Capsule Networks rho tawm cov khoom nyuaj los ntawm cov ntaub ntawv nkag los ntawm kev siv ntau txheej ntawm cov tshuaj ntsiav.
Capsule Networks 'cov txheej txheem ua rau lawv kawm txog hierarchical sawv cev ntawm cov tswv yim muab. Lawv tuaj yeem nkag siab qhov sib txuas ntawm qhov sib txuas ntawm cov khoom hauv daim duab los ntawm kev sib txuas lus ntawm cov tshuaj ntsiav.
Kev txheeb xyuas cov khoom, cov duab segmentation, thiab kev ua cov lus ntuj yog txhua yam kev siv ntawm Capsule Networks.
Capsule Networks muaj peev xwm ua hauj lwm hauv autonomous tsav tsheb tshuab. Lawv pab lub kaw lus kom paub thiab paub qhov txawv ntawm cov khoom xws li tsheb, tib neeg, thiab cov paib tsheb. Cov tshuab no tuaj yeem zam kev sib tsoo los ntawm kev ua kom muaj kev kwv yees ntau dua txog tus cwj pwm ntawm cov khoom hauv lawv ib puag ncig.
7. Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs yog ib hom kev kawm tob uas siv rau kev kawm tsis muaj kev saib xyuas. Los ntawm encoding cov ntaub ntawv mus rau hauv qhov chaw qis dua thiab tom qab ntawd txiav txim siab rov qab rau hauv cov qauv qub, lawv tuaj yeem kawm pom cov qauv hauv cov ntaub ntawv.
Lawv zoo li ib tug kws txawj ua khawv koob uas hloov tau ib tug luav mus rau hauv lub kaus mom thiab ces rov qab mus rau hauv ib tug luav! VAEs muaj txiaj ntsig zoo rau kev tsim cov duab tiag tiag lossis suab paj nruag. Thiab, lawv tuaj yeem siv los tsim cov ntaub ntawv tshiab uas piv rau cov ntaub ntawv qub.
VAEs zoo ib yam li cov codebreaker zais cia. Lawv tuaj yeem tshawb pom lub hauv paus qauv ntawm cov ntaub ntawv los ntawm kev tawg nws mus rau hauv cov khoom yooj yim, zoo li yuav ua li cas lub puzzle yog tawg. Lawv tuaj yeem siv cov ntaub ntawv no los tsim cov ntaub ntawv tshiab uas zoo li qhov qub tom qab lawv tau txheeb xyuas qhov chaw.
Qhov no tuaj yeem ua ke rau compressing cov ntaub ntawv loj lossis tsim cov duab tshiab lossis suab paj nruag hauv ib qho style. VAEs tseem tuaj yeem tsim cov ntsiab lus tshiab, xws li cov dab neeg xov xwm lossis cov nkauj nkauj.
8. Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs (Generative Adversarial Networks) yog ib hom kev kawm tob uas tsim cov ntaub ntawv tshiab uas zoo li tus thawj. Lawv ua haujlwm los ntawm kev cob qhia ob lub network: lub tshuab hluav taws xob thiab lub network sib cais.
Lub tshuab hluav taws xob tsim cov ntaub ntawv tshiab uas piv rau qhov qub.
Thiab, tus neeg ntxub ntxaug sim paub qhov txawv ntawm cov ntaub ntawv qub thiab tsim. Ob lub network raug cob qhia nyob rau hauv tandem, nrog lub tshuab hluav taws xob sim ntxias tus neeg ntxub ntxaug thiab tus neeg ntxub ntxaug sim txheeb xyuas cov ntaub ntawv qub.
Xav txog GANs los ua tus ntoo khaub lig ntawm forger thiab ib tug detective. Lub tshuab hluav taws xob ua haujlwm zoo ib yam li forger, tsim cov duab tshiab uas zoo li tus thawj.
Tus neeg ntxub ntxaug ua raws li ib tug neeg tshawb nrhiav, sim paub qhov txawv ntawm cov artwork tiag tiag thiab kev dag ntxias. Ob lub tes hauj lwm tau kawm nyob rau hauv tandem, nrog lub tshuab hluav taws xob txhim kho ntawm kev ua plausible fakes thiab tus neeg saib xyuas kev txhim kho ntawm kev paub lawv.
GANs muaj ntau yam siv, xws li los ntawm kev tsim cov duab tiag tiag ntawm tib neeg lossis tsiaj los tsim cov nkauj tshiab lossis sau ntawv. Lawv kuj tseem siv tau rau cov ntaub ntawv augmentation, uas suav nrog kev sib txuas cov ntaub ntawv tsim nrog cov ntaub ntawv tiag tiag los tsim cov ntaub ntawv loj dua rau cov qauv kev kawm tshuab.
9. Deep Q-Networks (DQNs)
Deep Q-Networks (DQNs) yog ib hom kev txiav txim siab txhawb kev kawm algorithm. Lawv ua haujlwm los ntawm kev kawm Q-function uas kwv yees cov nqi zog xav tau rau kev ua qee yam hauv ib qho xwm txheej.
Q-function yog qhia los ntawm kev sim thiab kev ua yuam kev, nrog rau cov algorithm sim ntau yam kev ua thiab kawm los ntawm cov txiaj ntsig.
Xav txog nws zoo li ib kev ua si video tus cwj pwm sim nrog ntau yam kev ua thiab nrhiav pom qhov twg ua rau muaj kev vam meej! DQNs cob qhia Q-function siv lub network sib sib zog nqus neural, ua rau lawv cov cuab yeej siv tau zoo rau kev txiav txim siab nyuaj.
Lawv tau txawm kov yeej tib neeg cov yeej hauv kev ua si xws li Mus thiab chess, nrog rau hauv cov neeg hlau thiab tsheb tsav tus kheej. Yog li, tag nrho hauv tag nrho, DQNs ua haujlwm los ntawm kev kawm los ntawm kev paub los txhim kho lawv cov kev txiav txim siab hauv lub sijhawm.
10. Radial Basis Function Networks (RBFNs)
Radial Basis Function Networks (RBFNs) yog ib hom neural network uas siv los kwv yees cov haujlwm thiab ua cov haujlwm faib. Lawv ua haujlwm los ntawm kev hloov cov ntaub ntawv nkag mus rau hauv qhov chaw siab dua uas siv cov kev sau ntawm radial hauv paus ua haujlwm.
Cov zis ntawm lub network yog ib qho kev sib xyaw ua ke ntawm cov haujlwm hauv paus, thiab txhua qhov radial hauv paus ua haujlwm sawv cev rau qhov chaw nruab nrab ntawm qhov chaw nkag.
RBFNs yog qhov tshwj xeeb tshaj yog muaj txiaj ntsig zoo rau cov xwm txheej uas muaj kev sib cuam tshuam cov tswv yim-tso tawm, thiab lawv yuav raug qhia siv ntau hom kev kawm, suav nrog kev saib xyuas thiab kev kawm tsis muaj kev saib xyuas. Lawv tau siv rau txhua yam los ntawm kev twv nyiaj txiag rau daim duab thiab kev paub hais lus rau kev kuaj mob.
Xav txog RBFNs raws li GPS qhov system uas siv cov ntsiab lus thauj tog rau nkoj los nrhiav nws txoj hauv kev hla cov av nyuaj. Cov zis ntawm lub network yog kev sib xyaw ua ke ntawm cov ntsiab lus thauj tog rau nkoj, uas sawv ntsug rau cov haujlwm radial hauv paus.
Peb tuaj yeem tshawb xyuas cov ntaub ntawv nyuaj thiab tsim cov kev kwv yees meej txog qhov xwm txheej yuav tshwm sim los ntawm kev siv RBFNs.
11. Multilayer Perceptrons (MLPs)
Ib daim ntawv ntawm neural network hu ua multilayer perceptron (MLP) yog siv rau kev saib xyuas kev kawm xws li kev faib tawm thiab kev rov qab los. Lawv ua haujlwm los ntawm stacking ob peb txheej ntawm cov txuas txuas, lossis neurons, nrog rau txhua txheej tsis hloov pauv cov ntaub ntawv tuaj.
Hauv MLP, txhua tus neuron tau txais cov tswv yim los ntawm cov neurons hauv txheej hauv qab no thiab xa cov teeb liab mus rau cov neurons hauv txheej saum toj no. Txhua tus neuron cov zis tau txiav txim siab siv qhov ua kom muaj nuj nqi, uas ua rau lub network tsis yog linearity.
Lawv muaj peev xwm kawm tau cov neeg sawv cev zoo tshaj plaws ntawm cov ntaub ntawv nkag vim tias lawv tuaj yeem muaj ob peb txheej zais.
MLPs tau siv rau ntau yam dej num, xws li kev soj ntsuam kev xav, tshawb nrhiav kev dag ntxias, thiab kev lees paub lub suab thiab duab. MLPs yuav raug muab piv rau ib pab pawg neeg tshawb nrhiav ua haujlwm ua ke txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau txhawm rau nws
Ua ke, lawv tuaj yeem sib sau ua ke qhov tseeb thiab daws qhov kev ua txhaum cai txawm tias txhua tus muaj qhov tshwj xeeb.
12. Convolutional Neural Networks (CNNs)
Cov duab thiab cov yeeb yaj kiab tau ua tiav siv cov kev sib txuas ntawm cov neural network (CNNs), ib daim ntawv ntawm neural network. Lawv ua haujlwm los ntawm kev siv cov txheej txheem ntawm cov ntxaij lim dej uas tau kawm, lossis cov kernels, kom rho tawm cov yam ntxwv tseem ceeb ntawm cov ntaub ntawv nkag.
Cov ntxaij lim dej glide hla daim duab input, executing convolutions los tsim ib tug feature daim ntawv qhia uas captures qhov tseem ceeb ntawm daim duab.
Raws li CNNs muaj peev xwm kawm hierarchical sawv cev ntawm cov yam ntxwv ntawm daim duab, lawv muaj txiaj ntsig tshwj xeeb rau cov xwm txheej uas muaj cov ntaub ntawv pom loj loj. Ntau daim ntawv thov tau siv los ntawm lawv, xws li kev tshawb nrhiav khoom, kev faib cov duab, thiab nrhiav ntsej muag.
Xav txog CNNs ua ib tug neeg pleev kob uas siv ob peb txhuam hniav los tsim ib tug masterpiece. Txhua txhuam yog cov ntsiav, thiab tus kws kos duab tuaj yeem tsim cov duab zoo nkauj los ntawm kev sib xyaw ntau cov kernels. Peb tuaj yeem rho tawm cov yam ntxwv tseem ceeb los ntawm cov duab thiab siv lawv kom raug kwv yees cov ntsiab lus ntawm daim duab los ntawm kev siv CNNs.
13. Deep Belief Networks (DBNs)
DBNs yog ib daim ntawv ntawm neural network uas yog siv rau kev kawm tsis muaj kev saib xyuas xws li kev txo qhov loj me thiab kev kawm tshwj xeeb. Lawv ua haujlwm los ntawm stacking ob peb txheej ntawm Restricted Boltzmann Machines (RBMs), uas yog ob-txheej neural tes hauj lwm muaj peev xwm kawm kom rov tsim cov ntaub ntawv tawm tswv yim.
DBNs muaj txiaj ntsig zoo rau cov ntaub ntawv loj-dimensional teeb meem vim lawv tuaj yeem kawm txog kev sib cog lus thiab muaj txiaj ntsig zoo ntawm cov tswv yim. Lawv tau raug siv rau txhua yam los ntawm lub suab lees paub rau daim duab categorization mus rau kev tshawb nrhiav tshuaj.
Piv txwv li, cov kws tshawb fawb tau ua haujlwm DBN los kwv yees qhov kev sib raug zoo ntawm cov neeg sib tw tshuaj rau cov tshuaj estrogen receptor. DBN tau raug cob qhia los ntawm kev sau cov yam ntxwv ntawm cov tshuaj lom neeg thiab kev sib koom ua ke, thiab nws muaj peev xwm kwv yees qhov kev sib raug zoo ntawm cov neeg sib tw tshuaj tshiab.
Qhov no qhia txog kev siv DBNs hauv kev txhim kho tshuaj thiab lwm yam kev siv cov ntaub ntawv siab.
14. Autoencoders
Autoencoders yog neural networks uas siv rau cov haujlwm uas tsis tau saib xyuas kev kawm. Lawv npaj los tsim kho cov ntaub ntawv tawm tswv yim, uas txhais tau hais tias lawv yuav kawm kom nkag siab cov ntaub ntawv mus rau hauv ib qho kev sib cog lus thiab tom qab ntawd txiav txim siab rov qab rau hauv cov tswv yim qub.
Autoencoders muaj txiaj ntsig zoo rau cov ntaub ntawv compression, tshem tawm suab nrov, thiab tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg. Lawv kuj tuaj yeem siv rau kev kawm tshwj xeeb, qhov twg tus autoencoder tus sawv cev sib cog lus tau pub rau hauv txoj haujlwm saib xyuas kev kawm.
Xav txog autoencoders los ua cov tub ntxhais kawm sau ntawv hauv chav kawm. Cov tub ntxhais kawm mloog cov lus qhuab qhia thiab sau cov ntsiab lus tseem ceeb tshaj plaws hauv cov ntsiab lus thiab ua tau zoo.
Tom qab ntawd, tus menyuam kawm ntawv yuav kawm thiab nco tau zaj lus qhia uas siv lawv cov ntawv. Ib qho autoencoder, ntawm qhov tod tes, encodes cov ntaub ntawv nkag mus rau hauv ib qho kev sib cog lus uas yuav ua haujlwm tom qab rau ntau lub hom phiaj xws li kev kuaj pom tsis zoo lossis cov ntaub ntawv compression.
15. Txwv Boltzmann Machine (RBMs)
RBMs (Tshwj xeeb Boltzmann Machines) yog ib hom kev sib txuas ntawm cov neural network uas siv rau kev kawm tsis muaj kev saib xyuas. Lawv yog tsim los ntawm ib tug pom txheej thiab ib tug zais txheej, nrog neurons nyob rau hauv txhua txheej, txuas tab sis tsis nyob rau hauv tib txheej.
RBMs raug cob qhia siv cov txheej txheem hu ua contrastive divergence, uas entails hloov qhov hnyav ntawm qhov pom thiab zais cov khaubncaws sab nraud povtseg txhawm rau txhim kho qhov tshwm sim ntawm cov ntaub ntawv qhia. RBMs tuaj yeem tsim cov ntaub ntawv tshiab tom qab tau txais kev cob qhia los ntawm kev ua piv txwv los ntawm kev faib khoom kawm.
Cov duab thiab kev paub txog kev hais lus, kev sib koom tes lim dej, thiab kev kuaj pom tsis zoo yog txhua daim ntawv thov uas tau ua haujlwm RBMs. Lawv kuj tau siv rau hauv cov lus pom zoo los tsim cov lus pom zoo los ntawm kev kawm cov qauv ntawm cov neeg siv tus cwj pwm.
RBMs kuj tau siv rau hauv kev kawm tshwj xeeb los tsim kom muaj kev sib cog lus thiab ua tau zoo sawv cev ntawm cov ntaub ntawv siab.
Wrap-Up thiab Promising Development nyob rau lub qab ntug
Cov kev kawm tob, xws li Convolutional Neural Networks (CNNs) thiab Recurrent Neural Networks (RNNs), yog cov kev txawj ntse tshaj plaws. CNNs tau hloov pauv daim duab thiab lub suab, thaum RNNs tau nce qib hauv kev ua cov lus ntuj thiab cov ntaub ntawv sib txuas.
Cov kauj ruam tom ntej hauv kev hloov pauv ntawm cov txheej txheem no yuav tsom mus rau kev txhim kho lawv cov txiaj ntsig thiab kev ua kom muaj zog, tso cai rau lawv txheeb xyuas cov ntaub ntawv loj dua thiab nyuaj dua, nrog rau kev txhim kho lawv txoj kev txhais lus thiab muaj peev xwm kawm los ntawm cov ntaub ntawv tsawg dua.
Kev kawm tob muaj peev xwm tso cai rau kev ua tiav hauv thaj chaw xws li kev kho mob, nyiaj txiag, thiab kev tswj hwm tus kheej raws li nws nce qib.
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