Table of Contents[Kache][Montre]
Tan kap vini an se isit la. Epi, nan lavni machin sa a konprann mond lan bò kote yo nan menm jan an ke moun fè. Òdinatè yo ka kondwi otomobil, fè dyagnostik maladi, ak prevwa avèk presizyon avni an.
Sa a ka sanble tankou syans fiksyon, men modèl aprantisaj pwofon yo ap fè li yon reyalite.
Sa yo algoritm sofistike yo revele sekrè yo nan atifisyèl entèlijans, ki pèmèt òdinatè yo aprann tèt yo epi devlope. Nan pòs sa a, nou pral fouye nan domèn modèl aprantisaj pwofon.
Epi, nou pral mennen ankèt sou gwo potansyèl yo genyen pou revolisyone lavi nou. Prepare pou aprann sou teknoloji dènye kri k ap chanje avni limanite.
Ki sa ki ekzakteman modèl aprantisaj pwofon?
Èske w te janm jwe yon jwèt kote ou dwe idantifye diferans ki genyen ant de imaj?
Li se plezi sepandan, li kapab tou difisil, dwa? Imajine ke ou kapab anseye yon òdinatè yo jwe jwèt sa a ak genyen chak fwa. Modèl aprantisaj pwofon akonpli jis sa!
Modèl aprantisaj fon yo sanble ak machin super-entelijan ki ka egzamine yon gwo kantite imaj epi detèmine kisa yo genyen an komen. Yo akonpli sa a lè yo demonte imaj yo epi etidye chak youn endividyèlman.
Lè sa a, yo aplike sa yo te aprann yo idantifye modèl epi fè prediksyon sou imaj fre yo pa janm te wè anvan.
Modèl aprantisaj pwofon yo se rezo neral atifisyèl ki ka aprann ak ekstrè modèl ak karakteristik konplike nan seri done masiv. Modèl sa yo konpoze de plizyè kouch nœuds lye, oswa newòn, ki analize ak chanje done k ap rantre pou jenere yon pwodiksyon.
Modèl aprantisaj pwofon yo patikilyèman byen adapte pou travay ki mande anpil presizyon ak presizyon, tankou idantifikasyon imaj, rekonesans lapawòl, pwosesis langaj natirèl, ak robotik.
Yo te itilize nan tout bagay soti nan machin oto-kondwi nan dyagnostik medikal, sistèm rekòmandasyon, ak analytics prediksyon.
Isit la nan yon vèsyon senplifye nan vizyalizasyon an ilistre koule done nan yon modèl aprantisaj pwofon.
Done opinyon yo ap koule nan kouch opinyon modèl la, ki Lè sa a, pase done yo atravè yon kantite kouch kache anvan yo bay yon prediksyon pwodiksyon.
Chak kouch kache fè yon seri de operasyon matematik sou done yo antre anvan yo pase li nan pwochen kouch la, ki bay prediksyon final la.
Koulye a, ann wè kisa ki modèl aprantisaj pwofon ak ki jan nou ka itilize yo nan lavi nou.
1. Convolutional Neural Networks (CNN)
CNN yo se yon modèl aprantisaj pwofon ki te transfòme zòn nan nan vizyon òdinatè. CNN yo itilize pou klasifye imaj, rekonèt objè, ak segman imaj. Estrikti ak fonksyon cortical vizyèl imen an enfòme konsepsyon CNN yo.
Ki jan yo travay?
Yon CNN konpoze de yon kantite kouch konvolusyonèl, kouch pisin, ak kouch konplètman lye. Antre a se yon imaj, ak pwodiksyon an se yon prediksyon sou etikèt la klas nan imaj la.
Kouch konvolusyonèl CNN yo bati yon kat karakteristik lè yo fè yon pwodwi pwen ant foto a antre ak yon seri filtè. Kouch pisin yo diminye gwosè kat karakteristik yo lè yo fè yon echantiyon.
Finalman, kat karakteristik yo itilize pa kouch yo konplètman konekte pou predi etikèt klas imaj la.
Poukisa CNN yo enpòtan?
CNN yo esansyèl paske yo ka aprann detekte modèl ak karakteristik nan imaj ke moun jwenn difisil pou remake. Yo ka anseye CNN yo rekonèt karakteristik tankou bor, kwen, ak teksti lè l sèvi avèk gwo seri done. Apre aprann pwopriyete sa yo, yon CNN ka itilize yo pou idantifye objè ki nan foto fre. CNN yo te demontre pèfòmans dènye kri sou yon varyete aplikasyon idantifikasyon imaj.
Ki kote nou itilize CNN yo
Swen sante, endistri oto, ak detay yo se jis kèk sektè ki anplwaye CNN. Nan endistri swen sante a, yo ka benefisye pou dyagnostik maladi, devlopman medikaman, ak analiz imaj medikal.
Nan sektè otomobil la, yo ede ak deteksyon liy, deteksyon objè, ak kondwi otonòm. Yo tou anpil itilize nan Yo Vann an Detay pou rechèch vizyèl, rekòmandasyon pwodwi ki baze sou imaj, ak kontwòl envantè.
Pa egzanp; Google anplwaye CNN nan yon varyete aplikasyon, ki gen ladan Google Lens, yon zouti idantifikasyon imaj byen renmen. Pwogram nan itilize CNN pou evalye foto yo epi bay itilizatè yo enfòmasyon.
Google Lens, pou egzanp, ka rekonèt bagay ki nan yon imaj epi ofri detay sou yo, tankou kalite flè.
Li ka tradui tèks ki sòti nan yon foto tou nan plizyè lang. Google Lens kapab bay konsomatè yo enfòmasyon itil akòz asistans CNN yo nan idantifye atik avèk presizyon ak ekstrè karakteristik nan foto yo.
2. Long kout tèm memwa (LSTM) rezo
Rezo memwa kout tèm (LSTM) yo kreye pou adrese enpèfeksyon rezo neral regilye yo (RNN). Rezo LSTM yo ideyal pou travay ki mande tretman sekans done atravè tan.
Yo fonksyone pa anplwaye yon selil memwa espesifik ak twa mekanis gating.
Yo kontwole koule enfòmasyon nan ak soti nan selil la. Pòtay D ', bliye pòtay ak pòtay pwodiksyon yo se twa pòtay yo.
Pòtay D 'regleman koule nan done nan selil la memwa, pòtay la bliye kontwole efase a nan done ki soti nan selil la, ak pòtay pwodiksyon an kontwole koule nan done soti nan selil la.
Ki siyifikasyon yo?
Rezo LSTM yo itil paske yo ka byen reprezante ak prevwa sekans done ak relasyon alontèm. Yo ka anrejistre epi kenbe enfòmasyon sou opinyon anvan yo, sa ki pèmèt yo fè prediksyon pi egzak sou antre nan lavni.
Rekonesans lapawòl, rekonesans ekriti, pwosesis langaj natirèl, ak tit foto yo se jis kèk nan aplikasyon yo ki te itilize rezo LSTM.
Ki kote nou itilize rezo LSTM?
Anpil aplikasyon lojisyèl ak teknoloji anplwaye rezo LSTM, ki gen ladan sistèm rekonesans lapawòl, zouti pwosesis lang natirèl tankou santiman analiz, sistèm tradiksyon machin, ak sistèm jenere tèks ak foto.
Yo te itilize tou nan kreyasyon machin oto-kondwi ak robo, osi byen ke nan endistri finans la pou detekte fwod ak antisipe. mache dechanj mouvman.
3. Jenerative Adversarial Networks (GAN)
GAN yo se yon pwofondè aprantisaj teknik ki itilize pou jenere nouvo echantiyon done ki sanble ak yon seri done yo bay yo. GAN yo konpoze de de rezo neral: youn ki aprann pwodui nouvo echantiyon ak youn ki aprann distenge ant echantiyon otantik ak echantiyon pwodwi.
Nan yon apwòch menm jan an, de rezo sa yo antrene ansanm jiskaske dèlko a ka jenere echantiyon ki pa distenge ak sa yo aktyèl.
Poukisa nou itilize GAN
GAN yo enpòtan paske yo gen kapasite pou pwodui kalite siperyè done sentetik ki ka itilize pou yon varyete aplikasyon, tankou pwodiksyon foto ak videyo, jenerasyon tèks, e menm jenerasyon mizik.
GAN yo te itilize tou pou ogmantasyon done, ki se jenerasyon an done sentetik pou konplete done mond reyèl la ak amelyore pèfòmans nan modèl aprantisaj machin.
Anplis de sa, lè yo kreye done sentetik ki ka itilize pou fòme modèl ak imite esè, GAN yo gen potansyèl pou transfòme sektè tankou medikaman ak devlopman dwòg.
Aplikasyon GAN yo
GAN yo ka konplete seri done, kreye nouvo foto oswa fim, e menm jenere done sentetik pou simulation syantifik. Anplis de sa, GAN yo gen potansyèl pou yo travay nan yon varyete aplikasyon ki sòti nan amizman ak medikal.
laj ak videyo. StyleGAN2 NVIDIA a, pou egzanp, yo te itilize yo kreye foto-wo kalite selebrite ak travay atistik.
4. Rezo kwayans pwofon (DBNs)
Deep Belief Networks (DBN) yo se atifisyèl entèlijans sistèm ki ka aprann idantifye modèl nan done yo. Yo akonpli sa a lè yo segman done yo an pi piti ak pi piti fragman, pran yon konpreyansyon pi bon sou li nan chak nivo.
DBN yo ka aprann nan done yo san yo pa enfòme sa yo ye (yo rele sa "aprantisaj san sipèvizyon"). Sa fè yo trè enpòtan pou detekte modèl nan done ke yon moun ta jwenn difisil oswa enposib disène.
Ki sa ki fè DBN yo enpòtan?
DBN yo enpòtan akòz kapasite yo pou aprann reprezantasyon done yerarchik yo. Reprezantasyon sa yo ka itilize pou yon varyete aplikasyon tankou klasifikasyon, deteksyon anomali, ak rediksyon dimansyon.
Kapasite DBN yo pou antreprann pre-fòmasyon san sipèvizyon, ki ka ogmante pèfòmans nan modèl aprantisaj pwofon ak done minim make, se yon benefis enpòtan.
Ki aplikasyon DBN yo?
Youn nan aplikasyon ki pi enpòtan yo se deteksyon objè, kote DBN yo itilize pou rekonèt sèten kalite bagay tankou avyon, zwazo, ak moun. Yo itilize yo tou pou jenerasyon imaj ak klasifikasyon, deteksyon mouvman nan fim, ak konpreyansyon lang natirèl pou pwosesis vwa.
Anplis de sa, DBN yo souvan travay nan ansanm done yo evalye pwèstans moun. DBN yo se yon bon zouti pou yon varyete endistri, ki gen ladan swen sante ak bank, ak teknoloji.
5. Deep Reinforcement Learning Networks (DRL)
Gwo twou san fon Aprantisaj Ranfòsman Rezo (DRL) entegre rezo neral pwofon ak teknik aprantisaj ranfòsman pou pèmèt ajan yo aprann nan yon anviwònman konplike atravè esè ak erè.
DRL yo itilize pou anseye ajan yo ki jan yo optimize yon siyal rekonpans lè yo kominike avèk anviwònman yo epi aprann nan erè yo.
Ki sa ki fè yo remakab?
Yo te itilize efektivman nan yon varyete aplikasyon, tankou jwèt, robotics, ak kondwi otonòm. DRL yo enpòtan paske yo ka aprann dirèkteman nan opinyon sansoryèl anvan tout koreksyon, sa ki pèmèt ajan yo pran desizyon ki baze sou entèraksyon yo ak anviwònman an.
Aplikasyon enpòtan
DRL yo anplwaye nan sikonstans mond reyèl la paske yo ka okipe pwoblèm difisil.
DRL yo te enkli nan plizyè lojisyèl enpòtan ak platfòm teknoloji, ki gen ladan OpenAI's Gym, ML-Ajan Inite yo, ak DeepMind Lab Google la. AlphaGo, ki te konstwi pa Google DeepMind, pou egzanp, anplwaye DRL pou jwe jwèt la Go nan yon nivo chanpyon mondyal.
Yon lòt itilizasyon DRL se nan robotik, kote li itilize pou kontwole mouvman bra robotik pou egzekite travay tankou pwan bagay oswa anpile blòk. DRL yo gen anpil itilizasyon epi yo se yon zouti itil pou ajan fòmasyon yo aprann epi pran desizyon nan anviwònman konplike.
6. Autoencoders
Autoencoders yo se yon kalite enteresan nè rezo ki te kenbe enterè nan tou de entelektyèl ak syantis done yo. Yo fondamantalman fèt pou aprann kijan pou konprese ak retabli done yo.
Done yo antre yo manje atravè yon siksesyon nan kouch ki piti piti diminye dimansyon done yo jiskaske li konprese nan yon kouch boutèy ki gen mwens nœuds pase kouch yo antre ak pwodiksyon.
Lè sa a, reprezantasyon konprese sa a itilize pou rkree done orijinal yo lè l sèvi avèk yon sekans kouch ki piti piti ogmante dimansyon done yo tounen nan fòm orijinal li.
Poukisa li enpòtan?
Autoencoders yo se yon eleman enpòtan nan pwofondè aprantisaj paske yo fè ekstraksyon karakteristik ak rediksyon done posib.
Yo kapab idantifye eleman kle yo nan done yo fèk ap rantre epi tradui yo nan yon fòm konprese ki ka Lè sa a, aplike nan lòt travay tankou klasifikasyon, gwoupman, oswa kreyasyon an nan nouvo done.
Ki kote nou itilize Autoencoders?
Deteksyon anomali, pwosesis langaj natirèl, ak vizyon òdinatè se jis kèk nan disiplin kote autoencoders yo te itilize. Autoencoders, pou egzanp, ka itilize pou konpresyon imaj, denoising imaj, ak sentèz foto nan vizyon òdinatè.
Nou ka itilize Autoencoders nan travay tankou kreyasyon tèks, kategorize tèks, ak rezime tèks nan pwosesis lang natirèl. Li ka idantifye aktivite anomali nan done ki devye de nòmal nan idantifikasyon anomali.
7. Kapsil rezo
Capsule Networks se yon nouvo achitekti aprantisaj pwofon ki te devlope kòm yon ranplasman pou Convolutional Neural Networks (CNNs).
Capsule Networks yo baze sou nosyon gwoupman inite sèvo yo rele kapsil ki responsab pou rekonèt egzistans yon sèten atik nan yon imaj epi kode atribi li yo, tankou oryantasyon ak pozisyon, nan vektè pwodiksyon yo. Rezo kapsil yo ka jere entèraksyon espasyal ak fluctuations pèspektiv pi byen pase CNN yo.
Poukisa nou chwazi rezo kapsil pase CNN a?
Capsule Networks yo itil paske yo simonte difikilte CNN nan kaptire relasyon yerarchize ant atik nan yon foto. CNN yo ka rekonèt bagay ki gen plizyè gwosè men lite pou yo konprann ki jan atik sa yo konekte youn ak lòt.
Capsule Networks, nan lòt men an, ka aprann rekonèt bagay sa yo ak moso yo, osi byen ke fason yo mete yo espasyal nan yon imaj, fè yo yon konkiran solid pou aplikasyon vizyon òdinatè.
Zòn aplikasyon yo
Capsule Networks deja demontre rezilta pwomèt nan yon varyete aplikasyon, tankou klasifikasyon imaj, idantifikasyon objè, ak segmentasyon foto.
Yo te itilize yo distenge bagay nan foto medikal, rekonèt moun nan fim, e menm kreye modèl 3D soti nan imaj 2D.
Pou ogmante pèfòmans yo, rezo kapsil yo te konbine avèk lòt achitekti aprantisaj pwofon tankou Rezo Adversarial Jeneratif (GAN) ak Autoencoders varyasyon (VAE). Yo prevwa Capsule Networks yo jwe yon wòl de pli zan pli vital nan amelyore teknoloji vizyon òdinatè pandan syans aprantisaj pwofon ap evolye.
Pa egzanp; Nibabel se yon zouti Python byen koni pou li ak ekri kalite fichye neuroimaging. Pou segmentasyon imaj, li anplwaye rezo kapsil.
8. Atansyon ki baze sou modèl
Modèl aprantisaj pwofon ke yo rekonèt kòm modèl ki baze sou atansyon, ke yo rele tou mekanis atansyon, fè efò pou ogmante presizyon nan modèl aprantisaj machin. Modèl sa yo travay lè yo konsantre sou sèten karakteristik nan done fèk ap rantre, sa ki lakòz pwosesis pi efikas ak efikas.
Nan travay pwosesis lang natirèl tankou tradiksyon machin ak analiz santiman, metòd atansyon yo te montre yo gen byen siksè.
Ki siyifikasyon yo genyen?
Modèl ki baze sou atansyon yo itil paske yo pèmèt tretman done konplike pi efikas ak efikas.
Rezo neral tradisyonèl yo evalye tout done antre kòm egalman enpòtan, sa ki lakòz pwosesis pi dousman ak diminye presizyon. Pwosesis atansyon konsantre sou aspè enpòtan nan done antre, sa ki pèmèt prediksyon pi rapid ak pi egzak.
Zòn Itilizasyon
Nan domèn entèlijans atifisyèl, mekanis atansyon gen yon pakèt aplikasyon, ki gen ladan pwosesis lang natirèl, rekonesans foto ak odyo, e menm machin san chofè.
Metòd atansyon, pou egzanp, ka itilize amelyore tradiksyon machin nan pwosesis lang natirèl lè yo pèmèt sistèm nan konsantre sou sèten mo oswa fraz ki esansyèl nan kontèks la.
Metòd atansyon nan machin otonòm yo ka anplwaye pou ede sistèm nan konsantre sou sèten atik oswa defi nan anviwònman li yo.
9. Rezo transfòmatè
Rezo transfòmatè yo se modèl aprantisaj pwofon ki egzamine epi pwodui sekans done yo. Yo fonksyone lè yo trete sekans D 'yon eleman nan yon moman ak pwodwi yon sekans pwodiksyon ki gen menm longè oswa diferan.
Rezo transfòmatè, kontrèman ak modèl estanda sekans-a-sekans, pa trete sekans lè l sèvi avèk rezo neral renouvlab (RNNs). Olye de sa, yo anplwaye pwosesis atansyon pwòp tèt ou yo aprann lyen ki genyen ant moso sekans lan.
Ki enpòtans rezo transfòmatè yo?
Rezo transfòmatè yo te grandi nan popilarite nan dènye ane yo kòm yon rezilta nan pi bon pèfòmans yo nan travay pwosesis lang natirèl.
Yo espesyalman byen adapte pou travay kreyasyon tèks tankou tradiksyon lang, rezime tèks, ak pwodiksyon konvèsasyon.
Rezo transfòmatè yo siyifikativman pi efikas nan enfòmatik pase modèl ki baze sou RNN, sa ki fè yo yon chwa pi pito pou aplikasyon gwo echèl.
Ki kote ou ka jwenn rezo transfòmatè?
Rezo transfòmatè yo lajman itilize nan yon pakèt aplikasyon, sitou nan pwosesis langaj natirèl.
Seri GPT (Generative Pre-Trained Transformer) se yon modèl enpòtan ki baze sou transfòmatè ki te itilize pou travay tankou tradiksyon lang, rezime tèks, ak jenerasyon chatbot.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) se yon lòt modèl komen ki baze sou transfòmatè ki te itilize pou aplikasyon pou konpreyansyon lang natirèl tankou repons kesyon ak analiz santiman.
Tou de GPT ak BERT yo te kreye ak PyTorch, yon fondasyon aprantisaj pwofon sous louvri ki te popilè pou devlope modèl ki baze sou transfòmatè.
10. Restriksyon machin Boltzmann (RBMs)
Restricted Boltzmann Machines (RBMs) se yon sòt de rezo neral san sipèvizyon ki aprann nan yon fason jeneratif. Akòz kapasite yo pou aprann ak ekstrè karakteristik esansyèl nan done ki gen gwo dimansyon, yo te lajman anplwaye nan domèn aprantisaj machin ak aprantisaj pwofon.
RBM yo konpoze de de kouch, vizib ak kache, ak chak kouch ki fòme ak yon gwoup newòn ki konekte pa kwen filaplon. RBM yo fèt pou aprann yon distribisyon pwobabilite ki dekri done antre yo.
Kisa machin Boltzmann ki genyen restriksyon yo ye?
RBM yo anplwaye yon estrateji aprantisaj jeneratif. Nan RBMs, kouch vizib la reflete done D ', pandan y ap antere kouch nan kode karakteristik done yo D '. Pwa yo nan kouch yo vizib ak kache montre fòs nan lyen yo.
RBM yo ajiste pwa yo ak prejije ant kouch yo pandan fòmasyon lè l sèvi avèk yon teknik ke yo rekonèt kòm divergence contrastive. Diferans kontrè se yon estrateji aprantisaj san sipèvizyon ki maksimize pwobabilite prediksyon modèl la.
Ki siyifikasyon Restricted Boltzmann Machines?
RBM yo enpòtan nan aprantisaj machin ak aprantisaj pwofon paske yo ka aprann ak ekstrè karakteristik ki enpòtan nan gwo kantite done.
Yo trè efikas pou rekonesans foto ak lapawòl, epi yo te anplwaye nan yon varyete aplikasyon tankou sistèm rekòmandasyon, deteksyon anomali, ak rediksyon dimansyon. RBM yo ka jwenn modèl nan seri done vas, sa ki lakòz prediksyon ak konesans siperyè.
Ki kote yo ka itilize machin Boltzmann ki genyen restriksyon yo?
Aplikasyon pou RBM yo enkli rediksyon dimansyon, deteksyon anomali, ak sistèm rekòmandasyon. RBM yo patikilyèman itil pou analiz santiman ak modèl sijè nan yon kontèks pwosesis lang natirèl.
Rezo kwayans pwofon, yon kalite rezo neral yo itilize pou rekonesans vwa ak foto, tou anplwaye RBM. Bwat zouti rezo kwayans pwofon, TensorFlow, epi Theano se kèk egzanp patikilye nan lojisyèl oswa teknoloji ki itilize RBMs.
Wrap Up
Modèl Deep Learning ap vin pi enpòtan nan yon varyete endistri, tankou rekonesans lapawòl, pwosesis langaj natirèl, ak vizyon òdinatè.
Convolutional Neural Networks (CNNs) ak Recurrent Neural Networks (RNNs) te montre plis pwomès la epi yo itilize anpil nan anpil aplikasyon, sepandan, tout modèl Deep Learning gen avantaj ak dezavantaj yo.
Sepandan, chèchè yo toujou ap chèche nan Restricted Boltzmann Machines (RBMs) ak lòt varyete modèl Deep Learning paske yo menm tou yo gen avantaj espesyal.
Nouvo modèl kreyatif yo antisipe yo dwe kreye kòm zòn nan nan aprantisaj pwofon kontinye ap avanse nan lòd yo jere pwoblèm pi difisil.
Kite yon Reply