Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
Ọdịnihu dị ebe a. Na, na igwe n'ọdịnihu a na-aghọta ụwa gbara ha gburugburu n'otu ụzọ ahụ ndị mmadụ si eme. Kọmputa nwere ike ịnya ụgbọ ala, chọpụta ọrịa, ma buru amụma maka ọdịnihu.
Nke a nwere ike ịdị ka akụkọ ifo sayensị, mana ụdị mmụta mmụta miri emi na-eme ka ọ bụrụ eziokwu.
Ndị a ọkaibe algọridim na-ekpughe ihe nzuzo nke Amamịghe echiche, na-ekwe ka kọmputa mụta onwe ya na ịzụlite. Na post a, anyị ga-enyocha n'ime mpaghara ụdị mmụta miri emi.
Ma, anyị ga-enyocha nnukwu ikike ha nwere maka ịgbanwe ndụ anyị. Kwadebe ịmụta maka teknụzụ na-egbu egbu nke na-agbanwe ọdịnihu mmadụ.
Kedu ihe bụ ụdị mmụta mmụta miri emi?
Ị nwetụla egwuregwu ị ga-eji mata ọdịiche dị n'etiti onyonyo abụọ?
Otú ọ dị, ọ na-atọ ụtọ, ọ pụkwara isi ike, nri? Were ya na ị nwere ike ịkụziri kọmputa ka ọ kpọọ egwuregwu ahụ wee merie oge ọ bụla. Ụdị mmụta dị omimi na-emezu nke ahụ!
Ụdị mmụta dị omimi yiri igwe ndị nwere ọgụgụ isi nke nwere ike nyochaa ọnụ ọgụgụ dị ukwuu nke onyonyo wee chọpụta ihe jikọrọ ha. Ha na-emezu nke a site n'ịkwasa ihe oyiyi ahụ na ịmụ nke ọ bụla n'otu n'otu.
Ha na-etinyezi ihe ha mụtara iji mata ụkpụrụ wee buo amụma banyere foto ọhụrụ ha na-ahụtụbeghị mbụ.
Ụdị mmụta dị omimi bụ netwọk akwara arụrụ arụ nke nwere ike ịmụta na wepụta ụkpụrụ na njirimara gbagwojuru anya site na nnukwu datasets. Ụdị ndị a nwere ọtụtụ oghere nke ọnụ ọnụ, ma ọ bụ neurons, na-enyocha ma gbanwee data na-abata iji mepụta mmepụta.
Ụdị mmụta dị omimi dabara nke ọma maka ọrụ chọrọ oke izizi na nkenke, dị ka njirimara onyonyo, nnabata okwu, nhazi asụsụ okike, na robotics.
Ejirila ha n'ihe niile site na ụgbọ ala na-anya onwe ya ruo nyocha ahụike, sistemu ndụmọdụ na nchịkọta amụma.
Nke a bụ ụdị ọhụhụ ahụ a dị mfe iji gosi ọsọ data na usoro mmụta miri emi.
Ihe ntinye data na-abanye n'ime oyi akwa ntinye ihe nlereanya, nke na-agafe data ahụ site na ọtụtụ ọkwa zoro ezo tupu ịnye amụma mmepụta.
Ihe oyi akwa ọ bụla zoro ezo na-arụ usoro mgbakọ na mwepụ na data ntinye tupu ịfefe ya na oyi akwa ọzọ, nke na-enye amụma ikpeazụ.
Ugbu a, ka anyị hụ ụdị mmụta mmụta miri emi na otu anyị nwere ike isi jiri ha mee ihe na ndụ anyị.
1. Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNN bụ usoro mmụta miri emi nke gbanwere mpaghara ọhụụ kọmputa. A na-eji CNN ekewa onyonyo, mata ihe, yana onyonyo akụkụ. Nhazi na ọrụ nke cortex visual mmadụ mere ka a mara atụmatụ nke CNN.
Olee otu ha si aru oru?
Ihe mebere CNN nwere ọtụtụ n'ígwé ndị na-agbanwe agbanwe, n'ígwé a na-ekpokọta ọnụ, yana n'ígwé jikọtara nke ọma. Ntinye bụ onyonyo, na mmepụta bụ amụma nke akara klas nke onyonyo a.
Igwe ngbanwe nke CNN na-ewulite maapụ atụmatụ site n'ịme ngwaahịa ntụpọ n'etiti foto ntinye na nhazi nke nzacha. Ngwunye ọdọ mmiri na-eweda nha nke maapụ atụmatụ ahụ site n'iwetu ya.
N'ikpeazụ, a na-eji maapụ atụmatụ ahụ site n'ígwé ndị ejikọrọ nke ọma iji buo akara ngosi klaasị foto a.
Gịnị kpatara CNN ji dị mkpa?
CNN dị mkpa n'ihi na ha nwere ike ịmụta ịchọpụta ụkpụrụ na njirimara dị na onyonyo nke na-esiri ndị mmadụ ike ịhụ. Enwere ike ịkụziri CNN ịmata njirimara dị ka akụkụ, akụkụ, na textures site na iji nnukwu datasets. Mgbe ị mụtachara akụrụngwa ndị a, CNN nwere ike iji ha chọpụta ihe dị na foto ọhụrụ. CNN egosipụtala arụmọrụ dị oke ọnụ na ngwa njirimara onyonyo dị iche iche.
Ebe anyị na-eji CNN
Ahụike, ụlọ ọrụ ụgbọ ala, na azụmaahịa bụ naanị ngalaba ole na ole na-eji CNN were. Na ụlọ ọrụ nlekọta ahụike, ha nwere ike ịba uru maka nchọpụta ọrịa, mmepe ọgwụ, na nyocha ihe oyiyi ahụike.
Na ngalaba ụgbọ ala, ha na-enyere aka ịchọpụta okporo ụzọ, nchọpụta ihe, na ịnya ụgbọ ala kwụụrụ onwe ya. A na-ejikwa ha nke ukwuu n'ahịa ahịa maka nchọta anya, nkwanye ngwaahịa dabere na onyonyo, yana njikwa ngwa ahịa.
Ọmụmaatụ; Google na-eji CNN arụ ọrụ n'ụdị ngwa dị iche iche, gụnyere Ntugharị Google, ngwá ọrụ njirimara onyonyo masịrị nke ọma. Ihe omume a na-eji CNN iji nyochaa foto ma nye ndị ọrụ ozi.
Google Lens, dịka ọmụmaatụ, nwere ike ịmata ihe dị na onyonyo wee nye nkọwa gbasara ha, dị ka ụdị ifuru.
Ọ nwekwara ike ịtụgharị ederede nke ewepụtara na foto gaa n'ọtụtụ asụsụ. Google Lens nwere ike inye ndị na-azụ ahịa ozi bara uru n'ihi enyemaka CNN n'ịchọpụta ihe nke ọma na iwepụta njirimara na foto.
2. Netwọk ebe nchekwa ogologo oge (LSTM).
A na-emepụta netwọk ebe nchekwa ogologo oge (LSTM) iji lebara adịghị ike nke netwọkụ akwara ozi oge niile (RNN). Netwọk LSTM dị mma maka ọrụ na-achọ nhazi usoro data n'ofe oge.
Ha na-arụ ọrụ site n'iji otu cell ebe nchekwa na usoro ọnụ ụzọ atọ.
Ha na-ahazi otú ozi si abanye na n'ime cell. Ọnụ ụzọ ntinye, ọnụ ụzọ chefuo na ọnụ ụzọ mmepụta bụ ọnụ ụzọ atọ.
Ọnụ ụzọ ntinye na-achịkwa ntinye data n'ime cell ebe nchekwa, ọnụ ụzọ nchefu na-achịkwa ihichapụ data sitere na cell, ọnụ ụzọ mmepụta na-achịkwa ntinye data na cell.
Gịnị bụ ihe ha pụtara?
Netwọk LSTM bara uru n'ihi na ha nwere ike ịnọchite anya nke ọma ma buru amụma usoro data nwere mmekọrịta ogologo oge. Ha nwere ike ịdekọ ma jikwaa ozi gbasara ntinye gara aga, na-enye ha ohere ịme amụma ziri ezi gbasara ntinye n'ọdịnihu.
Nchọpụta okwu, nnabata aka ọdịde, nhazi asụsụ okike, na ntinye foto bụ naanị ole na ole n'ime ngwa ejirila netwọk LSTM.
Ebee ka anyị na-eji netwọk LSTM?
Ọtụtụ ngwa ngwanrọ na teknụzụ na-eji netwọk LSTM, gụnyere sistemụ njirimara okwu, ngwaọrụ nhazi asụsụ eke dị ka echiche nyocha, sistemu ntụgharị igwe, yana usoro mmepụta ederede na onyonyo.
Ejikwa ha n'ọrụ n'ichepụta ụgbọ ala na-anya onwe ya na robots, yana ụlọ ọrụ ego iji chọpụta aghụghọ na ịtụ anya. ngwaahịa ahịa mmegharị.
3. Generative Adversarial Networks (GANs)
GAN bụ a mmụta miri emi usoro nke a na-eji ewepụta ihe nlele data ọhụrụ yiri nke dataset nyere. GAN bụ nke abụọ netwọkụ akwara ozi: onye na-amụta imepụta sample ọhụrụ na onye na-amụta ịmata ọdịiche dị n'etiti ezi ihe atụ na nke emepụtara.
N'otu aka ahụ, a na-azụ netwọk abụọ a ọnụ ruo mgbe onye na-emepụta ihe nwere ike ịmepụta ihe nlele nke na-enweghị ike ịmata na nke ahụ.
Gịnị mere anyị ji eji GAN
GAN dị ịrịba ama n'ihi ikike ha nwere imepụta ihe dị elu data sịntetik nke enwere ike iji maka ngwa dị iche iche, gụnyere foto na mmepụta vidiyo, ọgbọ ederede, na ọbụna ọgbọ egwu.
A na-ejikwa GAN maka mmụba data, nke bụ ọgbọ nke data sịntetik iji gbakwunye data n'ezie ma melite arụmọrụ nke ụdị mmụta igwe.
Ọzọkwa, site na ịmepụta data sịntetik nke enwere ike iji zụọ ụdị na iṅomi ọnwụnwa, ndị GAN nwere ikike ịgbanwe mpaghara dịka ọgwụ na mmepe ọgwụ.
Ngwa nke GAN
Ndị GAN nwere ike ịgbakwunye ihe ndekọ data, mepụta foto ọhụrụ ma ọ bụ ihe nkiri, na ọbụna mepụta data sịntetik maka ịme anwansị sayensị. Ọzọkwa, ndị GAN nwere ike itinye n'ọrụ na ngwa dị iche iche sitere na ntụrụndụ ruo na ahụike.
afọ na vidiyo. Dịka ọmụmaatụ, NVIDIA's StyleGAN2 ka ejirila mepụta foto dị elu nke ndị ama ama na ihe osise.
4. Netwọk Nkwenye miri emi (DBNs)
Netwọk Nkwenye miri emi (DBNs) bụ Amamịghe echiche usoro ndị nwere ike ịmụta ịhụ ụkpụrụ na data. Ha na-arụzu nke a site n'ịkewa data ahụ n'ime obere obere na nke nta, na-enweta ya nke ọma na ọkwa ọ bụla.
Ndị DBN nwere ike ịmụta site na data na-agwaghị ha ihe ọ bụ (nke a na-akpọ "mmụta anaghị elekọta"). Nke a na-eme ka ha baa uru nke ukwuu maka ịchọpụta usoro dị na data nke mmadụ ga-esi ike ma ọ bụ agaghị ekwe omume ịghọta.
Kedu ihe mere DBN ji dị mkpa?
Ndị DBN dị ịrịba ama n'ihi ikike ha ịmụta nnochite anya data nhazi ọkwa. Enwere ike iji ihe nnọchianya ndị a maka ngwa dị iche iche dị ka nhazi ọkwa, nchọpụta anomaly, na mbelata nha.
Ikike nke DBN nwere ịmalite ọzụzụ tupu a na-elekọta ya, nke nwere ike ịbawanye arụmọrụ nke ụdị mmụta miri emi na obere data akpọrọ, bụ nnukwu uru.
Kedu ihe bụ ngwa nke DBN?
Otu n'ime ngwa kachasị mkpa bụ nchọpụta ihe, nke a na-eji DBN amata ụfọdụ ụdị ihe dịka ụgbọ elu, nnụnụ, na mmadụ. A na-ejikwa ha maka imepụta onyonyo na nhazi ọkwa, nchọpụta ngagharị na fim, yana nghọta asụsụ eke maka nhazi olu.
Ọzọkwa, a na-arụkarị DBN n'ọrụ na dataset iji nyochaa ọnọdụ mmadụ. DBN bụ ngwá ọrụ dị ukwuu maka ụlọ ọrụ dị iche iche, gụnyere ahụike na ụlọ akụ, na teknụzụ.
5. Netwọk mmụta mmụta dị omimi (DRLs)
Deep Nkuzigharị Netwọk (DRLs) na-ejikọta netwọkụ akwara miri emi na usoro mmụta nkwado iji nye ndị ọrụ ohere ịmụta na gburugburu ebe mgbagwoju anya site na nnwale na njehie.
A na-eji DRL kụziere ndị ọrụ otu esi ebuli akara nkwụghachi ụgwọ site na imekọrịta ihe na gburugburu ha na ịmụta site na mmejọ ha.
Gịnị Na-eme Ka Ha Dị Mma?
Ejirila ha nke ọma n'ụdị ngwa dị iche iche, gụnyere egwuregwu, robotics, na ịnya ụgbọ ala kwụụrụ onwe ya. DRL dị mkpa n'ihi na ha nwere ike ịmụta ozugbo site na ntinye ihe mmetụta uche, na-enye ndị ọrụ ohere ịme mkpebi dabere na mmekọrịta ha na gburugburu ebe obibi.
Ngwa dị mkpa
A na-eji DRL n'ọrụ n'ọnọdụ dị adị n'ezie n'ihi na ha nwere ike idozi nsogbu ndị siri ike.
DRL abanyela n'ọtụtụ ngwanrọ ama ama na nyiwe teknụzụ, gụnyere OpenAI's Gym, Unity's ML-Agents, na Google's DeepMind Lab. AlphaGo, nke Google wuru DeepMindDịka ọmụmaatụ, na-ewe DRL ka ọ kpọọ egwuregwu bọọlụ Go na ọkwa mmeri ụwa.
Ihe ọzọ a na-eji DRL eme ihe bụ na robotics, ebe a na-eji ya achịkwa mmegharị nke ogwe aka rọbọt iji rụọ ọrụ ndị dị ka ijide ihe ma ọ bụ ikpokọta ihe. DRL nwere ọtụtụ ojiji yana ngwa bara uru maka ya ndị ọrụ ọzụzụ ịmụta ma mee mkpebi na ntọala mgbagwoju anya.
6. Autoencoders
Autoencoders bụ ụdị na-adọrọ mmasị neural network nke ahụ adọtala mmasị nke ma ndị ọkà mmụta na ndị sayensị data. Ha na- fundamentally e mere ịmụta otú mpikota onu na weghachi data.
A na-enyefe data ntinye ahụ site n'ụdị ọkwa dị iche iche na-eji nwayọọ nwayọọ na-ebelata nha data ahụ ruo mgbe ọ na-agbanye n'ime oyi akwa karama nwere ọnụ ọnụ dị nta karịa ntinye na mmepụta n'ígwé.
A na-eji ihe nnochite anya a gbakọtara megharịa data ntinye mbụ site na iji usoro nke n'ụdị nke na-eji nwayọọ nwayọọ bulie ogo data ahụ laghachi na ọdịdị mbụ ya.
Gịnị Mere O Ji Dị Mkpa?
Autoencoders bụ akụkụ dị mkpa nke mmụta miri emi n'ihi na ha na-eme ka mwepu atụmatụ na mbelata data kwere omume.
Ha na-enwe ike ịchọpụta isi ihe dị na data na-abata wee tụgharịa ha n'ụdị abịakọrọ nke nwere ike tinyezie ya na ọrụ ndị ọzọ dị ka nhazi ọkwa, nhazi, ma ọ bụ ịmepụta data ọhụrụ.
Ebee ka anyị na-eji Autoencoders?
Nchọpụta Anomaly, nhazi asụsụ eke, na ọhụụ kọmputa bụ naanị ole na ole n'ime ọzụzụ ebe a na-eji autoencoders. Dịka ọmụmaatụ, enwere ike iji autoencoders maka mkpakọ onyonyo, ịkatọ onyonyo, yana njikọ foto n'ọhụụ kọmputa.
Anyị nwere ike iji Autoencoders n'ọrụ dị ka imepụta ederede, nhazi ederede, na nchịkọta ederede na nhazi asụsụ okike. Ọ nwere ike ịchọpụta ọrụ na-adịghị mma na data nke na-apụ na ụkpụrụ na njirimara anomaly.
7. Netwọk Capsule
Netwọk Capsule bụ ihe owuwu mmụta miri emi ọhụrụ ewepụtara dị ka onye nọchiri anya Convolutional Neural Networks (CNNs).
Netwọk Capsule dabere n'echiche nke ịchịkọta nkeji ụbụrụ a na-akpọ capsules bụ ndị na-ahụ maka ịmata ịdị adị nke otu ihe dị na onyonyo yana itinye njiri mara ya, dị ka nghazi na ọnọdụ, n'ime vectors nke mmepụta ha. Netwọk Capsule nwere ike jikwaa mmekọrịta gbasara oghere na ngbanwe echiche karịa CNN.
Kedu ihe kpatara anyị ji ahọrọ netwọk Capsule karịa CNN?
Netwọk Capsule bara uru n'ihi na ha na-emeri ihe isi ike CNN n'iwepụta mmekọrịta dị n'etiti ihe dị na foto. CNN nwere ike ịmata ihe nwere nha dị iche iche mana ọ na-agbasi mbọ ike ịghọta ka ihe ndị a si ejikọta ibe ha.
Netwọk Capsule, n'aka nke ọzọ, nwere ike ịmụta ịmata ihe na iberibe ha, yana otu esi etinye ha na mbara igwe na onyonyo, na-eme ka ha bụrụ ndị na-agba ọsọ maka ngwa ọhụụ kọmputa.
Mpaghara ngwa
Netwọk Capsule egosipụtalarị nsonaazụ na-ekwe nkwa n'ụdị ngwa dị iche iche, gụnyere nhazi onyonyo, njirimara ihe, na nkewa foto.
E jirila ha mata ihe dị iche na foto ahụike, mata ndị mmadụ na fim, na ọbụna mepụta ụdị 3D site na onyonyo 2D.
Iji mee ka arụmọrụ ha dịkwuo elu, ejikọtala Capsule Networks na usoro mmụta miri emi ndị ọzọ dị ka Generative Adversarial Networks (GANs) na Variational Autoencoders (VAEs). A na-ebu amụma na netwọk Capsule ga-arụ ọrụ na-arịwanye elu n'ịkwalite teknụzụ ọhụụ kọmputa ka sayensị nke mmụta miri emi na-amalite.
Ọmụmaatụ; Nibabel bụ ngwa Python ama ama maka ịgụ na ide ụdị faịlụ neuroimaging. Maka nkewa onyonyo, ọ na-arụ ọrụ netwọk Capsule.
8. Nlebara anya dabere ụdị
Ụdị mmụta dị omimi nke a maara dị ka ụdị nlebara anya, nke a makwaara dị ka usoro nlebara anya, na-agbalịsi ike ịbawanye izi ezi nke ụdị igwe eji amụ ihe. Ụdị ndị a na-arụ ọrụ site na itinye uche na ụfọdụ atụmatụ nke data na-abata, na-eme ka nhazi nke ọma na nke ọma.
N'ime ọrụ nhazi asụsụ eke dị ka ntụgharị igwe na nyocha mmetụta, ụzọ nlebara anya egosila na ọ na-aga nke ọma.
Gịnị Bụ Uru Ha Dị?
Ụdị dabere na nlebara anya bara uru n'ihi na ha na-eme ka nhazi data gbagwojuru anya karịa nke ọma na nke ọma.
Netwọk akwara ọdịnala nyochaa data ntinye niile ka ọ dịkwa mkpa, na-ebute nhazi nwayọ nwayọ yana ibelata izi ezi. Usoro nlebara anya na-elekwasị anya n'akụkụ dị oke mkpa nke data ntinye, na-enye ohere maka amụma ngwa ngwa na nke ziri ezi.
Mpaghara ojiji
N'ihe gbasara ọgụgụ isi, usoro nlebara anya nwere ọtụtụ ngwa, gụnyere nhazi asụsụ okike, onyonyo na ọdịyo, na ọbụna ụgbọ ala na-enweghị ọkwọ ụgbọ ala.
Enwere ike iji ụzọ nlebara anya, dịka ọmụmaatụ, kwalite ntụgharị asụsụ igwe na nhazi asụsụ eke site n'ikwe ka sistemu tinye uche na ụfọdụ mkpụrụokwu ma ọ bụ nkebiokwu ndị dị mkpa na gburugburu.
Enwere ike iji ụzọ nlebara anya n'ime ụgbọ ala kwụụrụ onwe ya iji nyere sistemu ahụ aka ilekwasị anya na ụfọdụ ihe ma ọ bụ ihe ịma aka na gburugburu ya.
9. Transformer netwọk
Netwọk ntụgharị bụ ụdị mmụta miri emi nke na-enyocha ma mepụta usoro data. Ha na-arụ ọrụ site na ịhazi usoro ntinye otu ihe n'otu oge ma na-emepụta usoro mmepụta nke otu ma ọ bụ ogologo dị iche iche.
Netwọk ntụgharị, n'adịghị ka ọkọlọtọ usoro-na-usoro ụdị, anaghị hazie usoro site na iji netwọk neural ugboro ugboro (RNNs). Kama, ha na-eji usoro nlebara anya onwe onye anya iji mụta njikọ dị n'etiti iberibe usoro ahụ.
Gịnị bụ mkpa nke Transformer Networks?
Netwọk transformer etoola na ewu ewu n'afọ ndị na-adịbeghị anya n'ihi arụmọrụ ha ka mma n'ọrụ nhazi asụsụ eke.
Ha dabara nke ọma maka ọrụ imepụta ederede dị ka ntụgharị asụsụ, nchịkọta ederede na mmepụta mkparịta ụka.
Netwọk ntụgharị na-arụ ọrụ nke ọma na mgbakọ na mwepụ karịa ụdị dabere na RNN, na-eme ka ha bụrụ nhọrọ kacha amasị maka ngwa buru ibu.
Ebee ka ị nwere ike ịhụ netwọk transformer?
A na-eji netwọk transformer arụ ọrụ n'ọtụtụ ngwa, ọkachasị nhazi asụsụ eke.
Usoro GPT (Generative Pre-trained Transformer) bụ ihe ama ama dabere na mgbanwe mgbanwe nke ejiri rụọ ọrụ dịka ntụgharị asụsụ, nchịkọta ederede, na ọgbọ nkata.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) bụ ihe atụ ọzọ dabere na mgbanwe mgbanwe nke ejirila maka ngwa nghọta asụsụ okike dịka azịza ajụjụ na nyocha mmetụta.
ma GPT na BERT ka e kere ya PyTorch, usoro mmụta miri emi nke mepere emepe nke na-ewu ewu maka ịmepụta ụdị dabere na mgbanwe.
10. Igwe Boltzmann amachibidoro (RBM)
Igwe Boltzmann amachibidoro (RBM) bụ ụdị netwọkụ akwara anaghị elekọta ya nke na-amụta n'usoro mmepụta. N'ihi ikike ha ịmụta na wepụta àgwà ndị dị mkpa site na data dị elu, ejirila ha n'ọrụ na ngalaba mmụta igwe na mmụta miri emi.
RBM nwere akwa abụọ, nke a na-ahụ anya na nke zoro ezo, ebe oyi akwa nke ọ bụla nwere otu neurons jikọtara ya na akụkụ dị arọ. Emebere RBM iji mụta nkesa puru omume nke na-akọwa data ntinye.
Kedu ihe bụ igwe Boltzmann amachibidoro?
Ndị RBM na-eji usoro mmụta na-emepụta ihe. N'ime RBM, oyi akwa a na-ahụ anya na-egosipụta data ntinye, ebe oyi akwa liri na-edobe njirimara data ntinye. Ihe dị arọ nke ihe a na-ahụ anya na nke zoro ezo na-egosi ike nke njikọ ha.
Ndị RBM na-edozi ihe ọ̀tụ̀tụ̀ dị arọ na ihe nhụsianya n'etiti ọkwa n'oge ọzụzụ site na iji usoro a maara dị ka ọdịiche dị iche. Ọdịiche dị iche iche bụ atụmatụ mmụta anaghị elekọta ya nke na-ebuli ibu amụma ihe nlereanya ahụ.
Kedu ihe ọ pụtara maka igwe Boltzmann amachibidoro?
RBM dị mkpa na ngwa igwe na mmụta miri emi n'ihi na ha nwere ike ịmụta na wepụ àgwà ndị dị mkpa site na nnukwu data.
Ha dị ezigbo mma maka ịmata foto na okwu, ma were ha n'ọrụ n'ụdị ngwa dị iche iche dị ka sistemu ndị na-atụ aro, nchọpụta ihe na-adịghị mma, na mbelata nha. RBM nwere ike ịchọta ụkpụrụ na nnukwu datasets, na-ebute amụma na nghọta dị elu.
Ebee ka enwere ike iji igwe Boltzmann amachibidoro?
Ngwa maka RBMs gụnyere mbelata akụkụ, nchọpụta adịghị mma, na sistemu nkwado. RBM na-enye aka karịsịa maka nyocha mmetụta na ihe ngosi isiokwu n'ihe gbasara nhazi asụsụ eke.
Netwọk nkwenye miri emi, ụdị netwọkụ akwara ejiri maka njirimara olu na onyonyo, na-ejikwa RBM were. Igbe nkwenkwe netwọkụ miri emi, TensorFlow, na Theano bụ ụfọdụ ọmụmaatụ sọftụwia ma ọ bụ teknụzụ na-eji RBM.
Kechie
Ụdị mmụta miri emi na-aghọwanye ihe dị mkpa n'ụdị ọrụ dị iche iche, gụnyere njirimara okwu, nhazi asụsụ okike, na ọhụụ kọmputa.
Convolutional Neural Networks (CNNs) na Recurrent Neural Networks (RNNs) egosila nkwa kachasị na a na-ejikwa ya n'ọtụtụ ngwa, agbanyeghị, ụdị mmụta mmụta miri emi niile nwere uru na ọghọm ha.
Otú ọ dị, ndị nchọpụta ka na-eleba anya na Mgbochi Boltzmann Machines (RBM) na ụdị mmụta mmụta miri emi ndị ọzọ n'ihi na ha nwekwara uru pụrụ iche.
A na-atụ anya imepụta ụdị ọhụrụ na ihe okike ka mpaghara mmụta miri emi na-aga n'ihu iji dozie nsogbu ndị siri ike.
Nkume a-aza