სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
მომავალი აქ არის. და ამ მომავალში მანქანები მათ გარშემო სამყაროს ისე აღიქვამენ, როგორც ადამიანები. კომპიუტერებს შეუძლიათ ავტომობილების მართვა, დაავადებების დიაგნოსტიკა და მომავლის ზუსტად პროგნოზირება.
ეს შეიძლება ჩანდეს როგორც სამეცნიერო ფანტასტიკა, მაგრამ ღრმა სწავლის მოდელები მას რეალობად აქცევს.
ეს დახვეწილი ალგორითმები ავლენს საიდუმლოებას ხელოვნური ინტელექტი, რაც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ და განვითარდნენ. ამ პოსტში ჩვენ ჩავუღრმავდებით ღრმა სწავლის მოდელების სფეროს.
და ჩვენ გამოვიკვლევთ მათ უზარმაზარ პოტენციალს ჩვენი ცხოვრების რევოლუციისთვის. მოემზადეთ, რომ გაიგოთ უახლესი ტექნოლოგიების შესახებ, რომელიც ცვლის კაცობრიობის მომავალს.
კონკრეტულად რა არის ღრმა სწავლის მოდელები?
გითამაშიათ ოდესმე თამაში, რომელშიც უნდა ამოიცნოთ განსხვავება ორ სურათს შორის?
თუმცა, ეს სახალისოა, შეიძლება მკაცრიც იყოს, არა? წარმოიდგინეთ, რომ შეძლებთ ასწავლოთ კომპიუტერს ამ თამაშის თამაში და ყოველ ჯერზე მოგება. ღრმა სწავლის მოდელები სწორედ ამას ახერხებენ!
ღრმა სწავლის მოდელები სუპერჭკვიანი მანქანების მსგავსია, რომლებსაც შეუძლიათ გამოიკვლიონ სურათების დიდი რაოდენობა და დაადგინონ, რა აქვთ მათ საერთო. ისინი ამას ასრულებენ სურათების დაშლით და თითოეულის ინდივიდუალურად შესწავლით.
შემდეგ ისინი იყენებენ იმას, რაც ისწავლეს, რათა ამოიცნონ შაბლონები და გააკეთონ პროგნოზები ახალი სურათების შესახებ, რომლებიც აქამდე არასდროს უნახავთ.
ღრმა სწავლის მოდელები არის ხელოვნური ნერვული ქსელები, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ და ამოიღონ რთული შაბლონები და მახასიათებლები მონაცემთა მასიური ნაკრებიდან. ეს მოდელები შედგება დაკავშირებული კვანძების ან ნეირონების რამდენიმე ფენისგან, რომლებიც აანალიზებენ და ცვლიან შემომავალ მონაცემებს გამოსავლის გენერირებისთვის.
ღრმა სწავლის მოდელები განსაკუთრებით კარგად შეეფერება სამუშაოებს, რომლებიც მოითხოვს დიდ სიზუსტეს და სიზუსტეს, როგორიცაა გამოსახულების იდენტიფიკაცია, მეტყველების ამოცნობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და რობოტიკა.
ისინი გამოიყენეს ყველაფერში, თვითმართვადი მანქანებიდან სამედიცინო დიაგნოსტიკამდე, სარეკომენდაციო სისტემებში და პროგნოზირებადი ანალიტიკა.
აქ არის ვიზუალიზაციის გამარტივებული ვერსია მონაცემთა ნაკადის საილუსტრაციოდ ღრმა სწავლის მოდელში.
შეყვანის მონაცემები მიედინება მოდელის შეყვანის ფენაში, რომელიც შემდეგ გადასცემს მონაცემებს რამდენიმე ფარული ფენის მეშვეობით, სანამ გამომავალი პროგნოზს უზრუნველყოფს.
თითოეული ფარული ფენა ასრულებს მათემატიკური ოპერაციების სერიას შეყვანის მონაცემებზე, სანამ გადასცემს მას შემდეგ ფენაზე, რაც უზრუნველყოფს საბოლოო პროგნოზს.
ახლა ვნახოთ, რა არის ღრმა სწავლის მოდელები და როგორ გამოვიყენოთ ისინი ჩვენს ცხოვრებაში.
1. კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN)
CNN არის ღრმა სწავლის მოდელი, რომელმაც შეცვალა კომპიუტერული ხედვის სფერო. CNN გამოიყენება სურათების კლასიფიკაციისთვის, ობიექტების ამოცნობისა და სურათების სეგმენტისთვის. ადამიანის ვიზუალური ქერქის სტრუქტურა და ფუნქცია ასახავს CNN-ების დიზაინს.
როგორ მუშაობს ისინი?
CNN შედგება რამდენიმე კონვოლუციური ფენისგან, გაერთიანებული ფენებისგან და სრულად დაკავშირებული ფენებისგან. შეყვანა არის სურათი, ხოლო გამომავალი არის გამოსახულების კლასის ეტიკეტის წინასწარმეტყველება.
CNN-ის კონვოლუციური შრეები ქმნიან ფუნქციურ რუკას შეყვანის სურათსა და ფილტრების კომპლექტს შორის წერტილოვანი პროდუქტის შესრულებით. გაერთიანების ფენები ამცირებს ფუნქციების რუკის ზომას მისი შერჩევის გზით.
საბოლოოდ, ფუნქციების რუკას იყენებენ სრულად დაკავშირებული ფენები სურათის კლასის ლეიბლის პროგნოზირებისთვის.
რატომ არის CNN მნიშვნელოვანი?
CNN-ები აუცილებელია, რადგან მათ შეუძლიათ ისწავლონ სურათებში ისეთი ნიმუშებისა და მახასიათებლების ამოცნობა, რომელთა შემჩნევაც ადამიანებს უჭირთ. CNN-ებს შეიძლება ვასწავლოთ ისეთი მახასიათებლების ამოცნობა, როგორიცაა კიდეები, კუთხეები და ტექსტურები მონაცემთა დიდი ნაკრების გამოყენებით. ამ თვისებების შესწავლის შემდეგ, CNN-ს შეუძლია გამოიყენოს ისინი ახალი ფოტოების ობიექტების იდენტიფიცირებისთვის. CNN-ებმა აჩვენეს უახლესი შესრულება სხვადასხვა გამოსახულების იდენტიფიკაციის აპლიკაციებში.
სად ვიყენებთ CNN-ებს
ჯანდაცვა, ავტოინდუსტრია და საცალო ვაჭრობა მხოლოდ რამდენიმე სექტორია, სადაც დასაქმებულია CNN. ჯანდაცვის ინდუსტრიაში, ისინი შეიძლება სასარგებლო იყოს დაავადების დიაგნოსტიკისთვის, მედიკამენტების განვითარებისა და სამედიცინო გამოსახულების ანალიზისთვის.
საავტომობილო სექტორში ისინი ეხმარებიან ზოლის გამოვლენას, ობიექტის გამოვლენადა ავტონომიური მართვა. ისინი ასევე დიდად გამოიყენება საცალო ვაჭრობაში ვიზუალური ძიების, სურათზე დაფუძნებული პროდუქტის რეკომენდაციისა და ინვენტარის კონტროლისთვის.
Მაგალითად; Google იყენებს CNN-ებს სხვადასხვა აპლიკაციებში, მათ შორის Google Lens, კარგად მოწონებული გამოსახულების იდენტიფიკაციის ინსტრუმენტი. პროგრამა იყენებს CNN-ებს ფოტოების შესაფასებლად და მომხმარებლებს ინფორმაციის მისაცემად.
მაგალითად, Google Lens-ს შეუძლია ამოიცნოს საგნები სურათში და შესთავაზოს მათ შესახებ დეტალები, როგორიცაა ყვავილის ტიპი.
მას ასევე შეუძლია თარგმნოს ტექსტი, რომელიც ამოღებულია სურათიდან მრავალ ენაზე. Google Lens-ს შეუძლია მომხმარებლებისთვის სასარგებლო ინფორმაცია მიაწოდოს CNN-ების დახმარებით ნივთების ზუსტად ამოცნობაში და ფოტოებიდან მახასიათებლების ამოღებაში.
2. გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების (LSTM) ქსელები
გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების (LSTM) ქსელები შექმნილია რეგულარული მორეციდივე ნერვული ქსელების (RNNs) ნაკლოვანებების მოსაგვარებლად. LSTM ქსელები იდეალურია ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს მონაცემთა თანმიმდევრობის დამუშავებას დროში.
ისინი ფუნქციონირებენ მეხსიერების სპეციფიკური უჯრედისა და სამი კარიბჭის მექანიზმის გამოყენებით.
ისინი არეგულირებენ ინფორმაციის ნაკადს უჯრედში და მის გარეთ. შეყვანის კარიბჭე, დავიწყებული კარიბჭე და გამომავალი კარიბჭე არის სამი კარიბჭე.
შეყვანის კარიბჭე არეგულირებს მონაცემთა ნაკადს მეხსიერების უჯრედში, დავიწყების კარიბჭე არეგულირებს მონაცემთა წაშლას უჯრედიდან, ხოლო გამომავალი კარიბჭე არეგულირებს მონაცემთა ნაკადს უჯრედიდან.
რა არის მათი მნიშვნელობა?
LSTM ქსელები სასარგებლოა, რადგან მათ შეუძლიათ წარმატებით წარმოადგინონ და წინასწარ განსაზღვრონ მონაცემთა თანმიმდევრობა გრძელვადიანი ურთიერთობებით. მათ შეუძლიათ ჩაწერონ და შეინარჩუნონ ინფორმაცია წინა შეყვანის შესახებ, რაც მათ საშუალებას აძლევს გააკეთონ უფრო ზუსტი პროგნოზები მომავალი შეყვანის შესახებ.
მეტყველების ამოცნობა, ხელნაწერის ამოცნობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და სურათის წარწერები მხოლოდ რამდენიმე აპლიკაციაა, რომლებმაც გამოიყენეს LSTM ქსელები.
სად ვიყენებთ LSTM ქსელებს?
ბევრი პროგრამული და ტექნოლოგიური აპლიკაცია იყენებს LSTM ქსელებს, მათ შორის მეტყველების ამოცნობის სისტემებს, ბუნებრივი ენების დამუშავების ინსტრუმენტებს, როგორიცაა განწყობის ანალიზი, მანქანური თარგმანის სისტემები და ტექსტისა და სურათის გენერირების სისტემები.
ისინი ასევე გამოიყენეს თვითმართვადი მანქანების და რობოტების შესაქმნელად, ასევე ფინანსურ ინდუსტრიაში თაღლითობის გამოსავლენად და მოსალოდნელი საფონდო ბაზარზე მოძრაობები.
3. გენერაციული საპირისპირო ქსელები (GANs)
GAN არის ა ღრმა სწავლება ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ახალი ნიმუშების გენერირებისთვის, რომლებიც მსგავსია მოცემულ მონაცემთა ბაზასთან. GAN შედგება ორისაგან ნეირონული ქსელები: ერთი, რომელიც სწავლობს ახალი ნიმუშების წარმოებას და მეორე, რომელიც სწავლობს განასხვავოს ნამდვილი და გენერირებული ნიმუშები.
ანალოგიური მიდგომით, ეს ორი ქსელი ერთად ივარჯიშება მანამ, სანამ გენერატორი შეძლებს ნიმუშების გენერირებას, რომლებიც განასხვავებენ რეალურს.
რატომ ვიყენებთ GAN-ებს
GAN-ები მნიშვნელოვანია მაღალი ხარისხის წარმოების უნარის გამო სინთეზური მონაცემები რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, მათ შორის სურათებისა და ვიდეოების წარმოებისთვის, ტექსტის გენერირებისთვის და თუნდაც მუსიკის გენერირებისთვის.
GAN-ები ასევე გამოიყენებოდა მონაცემთა გაზრდისთვის, რაც არის თაობის სინთეზური მონაცემები შეავსოს რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემები და გააუმჯობესოს მანქანური სწავლის მოდელების შესრულება.
გარდა ამისა, სინთეზური მონაცემების შექმნით, რომლებიც შეიძლება გამოვიყენოთ მოდელების მომზადებასა და ცდების იმიტირებისთვის, GAN-ებს აქვთ პოტენციალი გარდაქმნან ისეთი სექტორები, როგორიცაა მედიცინა და წამლების განვითარება.
GAN-ების აპლიკაციები
GAN-ებს შეუძლიათ შეავსონ მონაცემთა ნაკრები, შექმნან ახალი სურათები ან ფილმები და სინთეზური მონაცემების გენერირებაც კი სამეცნიერო სიმულაციებისთვის. გარდა ამისა, GAN-ებს აქვთ პოტენციალი გამოიყენონ სხვადასხვა აპლიკაციებში, დაწყებული გასართობიდან სამედიცინო დამთავრებული.
ასაკი და ვიდეო. მაგალითად, NVIDIA-ს StyleGAN2 გამოიყენებოდა ცნობილი ადამიანებისა და ნამუშევრების მაღალი ხარისხის ფოტოების შესაქმნელად.
4. ღრმა რწმენის ქსელები (DBN)
ღრმა რწმენის ქსელები (DBN) არის ხელოვნური ინტელექტი სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემების ნიმუშების ამოცნობა. ისინი ამას ასრულებენ მონაცემების უფრო მცირე და პატარა ნაწილებად სეგმენტირებით, რაც მათ უფრო საფუძვლიანად აცნობიერებენ თითოეულ დონეზე.
DBN-ებმა შეიძლება ისწავლონ მონაცემებიდან ინფორმირების გარეშე, რა არის ეს (ამას მოიხსენიებენ, როგორც „უკონტროლო სწავლებას“). ეს მათ უაღრესად ღირებულს ხდის მონაცემებში ისეთი ნიმუშების გამოსავლენად, რომელთა ამოცნობაც ადამიანს გაუჭირდება ან შეუძლებელი იქნება.
რა ხდის DBN-ებს მნიშვნელოვანს?
DBN-ები მნიშვნელოვანია იერარქიული მონაცემების წარმოდგენის სწავლის უნარის გამო. ეს წარმოდგენები შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა კლასიფიკაცია, ანომალიების გამოვლენა და განზომილების შემცირება.
DBN-ების შესაძლებლობა ჩაატარონ უკონტროლო წინასწარი ტრენინგი, რამაც შეიძლება გაზარდოს ღრმა სწავლის მოდელების შესრულება მინიმალური ეტიკეტირებული მონაცემებით, მნიშვნელოვანი სარგებელია.
რა არის DBN-ების აპლიკაციები?
ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი აპლიკაციაა ობიექტის გამოვლენა, რომელშიც DBN გამოიყენება გარკვეული ტიპის ნივთების ამოსაცნობად, როგორიცაა თვითმფრინავები, ფრინველები და ადამიანები. ისინი ასევე გამოიყენება გამოსახულების გენერირებისთვის და კლასიფიკაციისთვის, ფილმებში მოძრაობის აღმოჩენისთვის და ხმის დამუშავებისთვის ბუნებრივი ენის გასაგებად.
გარდა ამისა, DBN ჩვეულებრივ გამოიყენება მონაცემთა ნაკრებებში ადამიანის პოზების შესაფასებლად. DBN არის შესანიშნავი ინსტრუმენტი სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის, მათ შორის ჯანდაცვისა და საბანკო და ტექნოლოგიებისთვის.
5. ღრმა გაძლიერების სასწავლო ქსელები (DRLs)
ღრმა გამაგრების სწავლა ქსელები (DRLs) აერთიანებს ღრმა ნერვულ ქსელებს გაძლიერების სწავლის ტექნიკასთან, რათა აგენტებს საშუალება მისცენ ისწავლონ რთულ გარემოში საცდელი და შეცდომის გზით.
DRL-ები გამოიყენება აგენტების სასწავლებლად, თუ როგორ უნდა მოახდინონ ჯილდოს სიგნალის ოპტიმიზაცია გარემოსთან ურთიერთქმედებით და შეცდომებზე სწავლით.
რა ხდის მათ გამორჩეულს?
ისინი ეფექტურად გამოიყენეს სხვადასხვა აპლიკაციებში, მათ შორის თამაშებში, რობოტიკასა და ავტონომიურ მართვაში. DRL-ები მნიშვნელოვანია, რადგან მათ შეუძლიათ ისწავლონ უშუალოდ ნედლი სენსორული მონაცემებიდან, რაც საშუალებას აძლევს აგენტებს მიიღონ გადაწყვეტილებები გარემოსთან ურთიერთქმედების საფუძველზე.
მნიშვნელოვანი აპლიკაციები
DRL–ები გამოიყენება რეალურ სამყაროში, რადგან მათ შეუძლიათ გაუმკლავდნენ რთულ საკითხებს.
DRL-ები ჩართულია რამდენიმე ცნობილ პროგრამულ და ტექნიკურ პლატფორმაში, მათ შორის OpenAI's Gym, Unity's ML-Agentsდა Google-ის DeepMind Lab. ალბოაGoogle-ის მიერ აშენებული Deepmindმაგალითად, იყენებს DRL-ს სამაგიდო თამაში Go-ს სათამაშოდ მსოფლიო ჩემპიონის დონეზე.
DRL-ის კიდევ ერთი გამოყენება არის რობოტიკაში, სადაც ის გამოიყენება რობოტული მკლავების მოძრაობის გასაკონტროლებლად დავალებების შესასრულებლად, როგორიცაა ნივთების დაჭერა ან ბლოკების დაწყობა. DRL-ებს მრავალი გამოყენება აქვთ და სასარგებლო ინსტრუმენტია სასწავლო აგენტები ისწავლონ და მიიღეთ გადაწყვეტილებები რთულ გარემოში.
6. ავტოინკოდერები
ავტოინკოდერები საინტერესო ტიპია ნერვული ქსელის რამაც მიიპყრო როგორც მკვლევარების, ისე მონაცემთა მეცნიერების ინტერესი. ისინი ფუნდამენტურად შექმნილია იმისთვის, რომ ისწავლონ მონაცემების შეკუმშვა და აღდგენა.
შეყვანის მონაცემები იკვებება ფენების თანმიმდევრობით, რომლებიც თანდათან ამცირებენ მონაცემების განზომილებას, სანამ ის შეკუმშული იქნება ბოთლის ფენაში ნაკლები კვანძებით, ვიდრე შემავალი და გამომავალი ფენები.
ეს შეკუმშული წარმოდგენა შემდეგ გამოიყენება თავდაპირველი შეყვანის მონაცემების ხელახლა შესაქმნელად ფენების თანმიმდევრობის გამოყენებით, რომლებიც თანდათან ამაღლებს მონაცემთა განზომილებას თავდაპირველ ფორმამდე.
Რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი?
Autoencoders არის გადამწყვეტი კომპონენტი ღრმა სწავლება რადგან ისინი შესაძლებელს ხდიან ფუნქციების მოპოვებას და მონაცემთა შემცირებას.
მათ შეუძლიათ ამოიცნონ შემომავალი მონაცემების ძირითადი ელემენტები და თარგმნონ ისინი შეკუმშულ ფორმაში, რომელიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვა ამოცანებზე, როგორიცაა კლასიფიკაცია, დაჯგუფება ან ახალი მონაცემების შექმნა.
სად ვიყენებთ ავტოენკოდერებს?
ანომალიის გამოვლენა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და კომპიუტერული ხედვა მხოლოდ რამდენიმე დისციპლინაა, სადაც ავტოენკოდერები გამოიყენება. ავტოინკოდერები, მაგალითად, შეიძლება გამოყენებულ იქნას გამოსახულების შეკუმშვისთვის, გამოსახულების დენოიზისთვის და კომპიუტერულ ხედვაში სურათის სინთეზისთვის.
ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ავტოენკოდერები ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ტექსტის შექმნა, ტექსტის კატეგორიზაცია და ტექსტის შეჯამება ბუნებრივი ენის დამუშავებაში. მას შეუძლია ანომალიური აქტივობის იდენტიფიცირება მონაცემებში, რომელიც გადახრის ნორმიდან ანომალიის იდენტიფიკაციაში.
7. კაფსულის ქსელები
კაფსულის ქსელები არის ღრმა სწავლის ახალი არქიტექტურა, რომელიც შეიქმნა როგორც კონვოლუციური ნერვული ქსელების (CNN) შემცვლელი.
კაფსულის ქსელები დაფუძნებულია ტვინის ერთეულების დაჯგუფების ცნებაზე, რომელსაც ეწოდება კაფსულები, რომლებიც პასუხისმგებელნი არიან გამოსახულებაში გარკვეული ნივთის არსებობის ამოცნობაზე და მის ატრიბუტებზე, როგორიცაა ორიენტაცია და პოზიცია, მათ გამომავალ ვექტორებში დაშიფვრაზე. ამრიგად, კაფსულის ქსელებს შეუძლიათ მართონ სივრცითი ურთიერთქმედება და პერსპექტიული რყევები CNN-ებზე უკეთ.
რატომ ვირჩევთ კაფსულის ქსელებს CNN-ის ნაცვლად?
კაფსულების ქსელები სასარგებლოა, რადგან ისინი გადალახავენ CNN-ის სირთულეებს სურათზე მდებარე ელემენტებს შორის იერარქიული ურთიერთობების აღწერისას. CNN-ებს შეუძლიათ ამოიცნონ სხვადასხვა ზომის ნივთები, მაგრამ უჭირთ იმის გაგება, თუ როგორ უკავშირდება ეს ელემენტები ერთმანეთს.
მეორეს მხრივ, კაფსულის ქსელებს შეუძლიათ ისწავლონ საგნების და მათი ნაწილების ამოცნობა, ისევე როგორც მათი სივრცით მოთავსება გამოსახულებაში, რაც მათ აქცევს საიმედო კონკურენტად კომპიუტერული ხედვის აპლიკაციებისთვის.
აპლიკაციების სფეროები
კაფსულის ქსელებმა უკვე აჩვენეს პერსპექტიული შედეგები სხვადასხვა აპლიკაციებში, მათ შორის გამოსახულების კლასიფიკაცია, ობიექტების იდენტიფიკაცია და სურათების სეგმენტაცია.
ისინი გამოიყენეს სამედიცინო ფოტოებში ნივთების გასარჩევად, ფილმებში ადამიანების ამოცნობისთვის და 3D სურათების 2D მოდელების შესაქმნელადაც კი.
მათი შესრულების გასაზრდელად, კაფსულის ქსელები გაერთიანდა სხვა ღრმა სწავლის არქიტექტურებთან, როგორიცაა Generative Adversarial Networks (GANs) და Variational Autoencoders (VAEs). მოსალოდნელია, რომ კაფსულების ქსელები უფრო მნიშვნელოვან როლს შეასრულებენ კომპიუტერული ხედვის ტექნოლოგიების გაძლიერებაში ღრმა სწავლის მეცნიერების განვითარებასთან ერთად.
მაგალითად; ნიბაბელი არის ცნობილი პითონის ინსტრუმენტი ნეიროვიზუალიზაციის ფაილის ტიპების წაკითხვისა და ჩაწერისთვის. გამოსახულების სეგმენტაციისთვის, ის იყენებს კაფსულის ქსელებს.
8. ყურადღებაზე დაფუძნებული მოდელები
ღრმა სწავლის მოდელები, რომლებიც ცნობილია როგორც ყურადღებაზე დაფუძნებული მოდელები, ასევე ცნობილი როგორც ყურადღების მექანიზმები, ცდილობენ გაზარდონ სიზუსტე მანქანათმცოდნეობის მოდელები. ეს მოდელები მუშაობს შემომავალი მონაცემების გარკვეულ მახასიათებლებზე კონცენტრირებით, რაც იწვევს უფრო ეფექტურ და ეფექტურ დამუშავებას.
ბუნებრივი ენის დამუშავების ამოცანებში, როგორიცაა მანქანური თარგმანი და განწყობის ანალიზი, ყურადღების მეთოდები საკმაოდ წარმატებული აღმოჩნდა.
რა მნიშვნელობა აქვს მათ?
ყურადღებაზე დაფუძნებული მოდელები სასარგებლოა, რადგან ისინი იძლევა რთული მონაცემების უფრო ეფექტურ და ეფექტურ დამუშავებას.
ტრადიციული ნერვული ქსელები შეაფასეთ ყველა შეყვანის მონაცემი, როგორც თანაბრად მნიშვნელოვანი, რის შედეგადაც ხდება ნელი დამუშავება და შემცირებული სიზუსტე. ყურადღების პროცესები კონცენტრირებულია შეყვანის მონაცემების გადამწყვეტ ასპექტებზე, რაც საშუალებას იძლევა უფრო სწრაფი და ზუსტი პროგნოზები.
გამოყენების სფეროები
ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ყურადღების მექანიზმებს აქვთ აპლიკაციების ფართო სპექტრი, მათ შორის ბუნებრივი ენის დამუშავება, სურათისა და აუდიოს ამოცნობა და მძღოლის გარეშე მანქანებიც კი.
ყურადღების მეთოდები, მაგალითად, შეიძლება გამოყენებულ იქნას მანქანური თარგმანის გასაუმჯობესებლად ბუნებრივი ენების დამუშავებაში, რაც საშუალებას აძლევს სისტემას ფოკუსირება მოახდინოს გარკვეულ სიტყვებზე ან ფრაზებზე, რომლებიც აუცილებელია კონტექსტისთვის.
ავტონომიურ მანქანებში ყურადღების მეთოდები შეიძლება გამოყენებულ იქნას, რათა დაეხმაროს სისტემას ფოკუსირება მოახდინოს გარკვეულ ნივთებზე ან მის გარშემო არსებულ გამოწვევებზე.
9. სატრანსფორმატორო ქსელები
ტრანსფორმატორის ქსელები ღრმა სწავლის მოდელებია, რომლებიც იკვლევენ და აწარმოებენ მონაცემთა თანმიმდევრობას. ისინი ფუნქციონირებენ შეყვანის თანმიმდევრობის დამუშავებით ერთი ელემენტის დროს და აწარმოებენ იმავე ან სხვადასხვა სიგრძის გამომავალ თანმიმდევრობას.
სატრანსფორმატორო ქსელები, სტანდარტული მიმდევრობა-მიმდევრობის მოდელებისგან განსხვავებით, არ ამუშავებენ მიმდევრობებს მორეციდივე ნერვული ქსელების (RNNs) გამოყენებით. ამის ნაცვლად, ისინი იყენებენ თვითყურადღების პროცესებს, რათა ისწავლონ კავშირები მიმდევრობის ნაწილებს შორის.
რა არის ტრანსფორმატორული ქსელების მნიშვნელობა?
ტრანსფორმატორების ქსელები გაიზარდა პოპულარობით ბოლო წლებში ბუნებრივი ენის დამუშავების სამუშაოებში მათი უკეთესი მუშაობის შედეგად.
ისინი განსაკუთრებით კარგად შეეფერება ტექსტის შექმნის ამოცანებს, როგორიცაა ენის თარგმნა, ტექსტის შეჯამება და საუბრის წარმოება.
ტრანსფორმატორის ქსელები მნიშვნელოვნად უფრო ეფექტურია გამოთვლით, ვიდრე RNN-ზე დაფუძნებული მოდელები, რაც მათ უპირატესობას ანიჭებს ფართომასშტაბიანი აპლიკაციებისთვის.
სად შეგიძლიათ იპოვოთ სატრანსფორმატორო ქსელები?
სატრანსფორმატორო ქსელები ფართოდ გამოიყენება აპლიკაციების ფართო სპექტრში, განსაკუთრებით ბუნებრივი ენის დამუშავებაში.
GPT (გენერაციული წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმატორი) სერია არის ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული გამორჩეული მოდელი, რომელიც გამოიყენებოდა ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ენის თარგმნა, ტექსტის შეჯამება და ჩატბოტის გენერაცია.
BERT (ორმხრივი შიფრატორის წარმოდგენები ტრანსფორმატორებიდან) არის კიდევ ერთი ჩვეულებრივი ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მოდელი, რომელიც გამოყენებულია ბუნებრივი ენის გაგებისთვის, როგორიცაა კითხვებზე პასუხის გაცემა და განწყობის ანალიზი.
ორივე GPT და BERT შეიქმნა პიტორჩი, ღია კოდის ღრმა სწავლის ჩარჩო, რომელიც პოპულარული იყო ტრანსფორმატორებზე დაფუძნებული მოდელების შემუშავებისთვის.
10. შეზღუდული Boltzmann მანქანები (RBM)
შეზღუდული Boltzmann მანქანები (RBM) არის ერთგვარი უკონტროლო ნერვული ქსელი, რომელიც სწავლობს გენერაციული გზით. მაღალი განზომილებიანი მონაცემებიდან არსებითი მახასიათებლების სწავლისა და ამოღების უნარის გამო, ისინი ფართოდ გამოიყენეს მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლის სფეროებში.
RBM შედგება ორი ფენისგან, ხილული და ფარული, თითოეული ფენა შედგება ნეირონების ჯგუფისგან, რომლებიც დაკავშირებულია შეწონილი კიდეებით. RBM შექმნილია ალბათობის განაწილების შესასწავლად, რომელიც აღწერს შეყვანის მონაცემებს.
რა არის შეზღუდული Boltzmann მანქანები?
RBM იყენებს გენერაციულ სწავლის სტრატეგიას. RBM-ებში ხილული ფენა ასახავს შეყვანის მონაცემებს, ხოლო ჩამარხული ფენა კოდირებს შეყვანის მონაცემების მახასიათებლებს. ხილული და ფარული ფენების წონა გვიჩვენებს მათი კავშირის სიძლიერეს.
RBM-ები არეგულირებენ წონას და მიკერძოებას ფენებს შორის ვარჯიშის დროს ტექნიკის გამოყენებით, რომელიც ცნობილია როგორც კონტრასტული დივერგენცია. კონტრასტული დივერგენცია არის სწავლის უკონტროლო სტრატეგია, რომელიც მაქსიმუმს ზრდის მოდელის პროგნოზირების ალბათობას.
რა მნიშვნელობა აქვს შეზღუდული Boltzmann მანქანები?
RBM-ები მნიშვნელოვანია მანქანა სწავლის და ღრმა სწავლა, რადგან მათ შეუძლიათ ისწავლონ და ამოიღონ შესაბამისი მახასიათებლები დიდი რაოდენობით მონაცემებიდან.
ისინი ძალიან ეფექტურია სურათისა და მეტყველების ამოცნობისთვის და ისინი გამოიყენება სხვადასხვა აპლიკაციებში, როგორიცაა სარეკომენდაციო სისტემები, ანომალიების გამოვლენა და განზომილების შემცირება. RBM-ებს შეუძლიათ იპოვონ შაბლონები მონაცემთა უზარმაზარ ნაკრებებში, რაც იწვევს უმაღლეს პროგნოზებსა და შეხედულებებს.
სად შეიძლება იყოს შეზღუდული Boltzmann მანქანების გამოყენება?
RBM-ების აპლიკაციები მოიცავს განზომილების შემცირებას, ანომალიების გამოვლენას და რეკომენდაციების სისტემებს. RBM-ები განსაკუთრებით სასარგებლოა განწყობის ანალიზისთვის და თემის მოდელირება ბუნებრივი ენის დამუშავების კონტექსტში.
ღრმა რწმენის ქსელები, ერთგვარი ნერვული ქსელი, რომელიც გამოიყენება ხმის და სურათის ამოცნობისთვის, ასევე იყენებს RBM-ებს. Deep Belief Network Toolbox, TensorFlowდა თეანო არის პროგრამული უზრუნველყოფის ან ტექნოლოგიის რამდენიმე კონკრეტული მაგალითი, რომელიც იყენებს RBM-ებს.
გახვევა
ღრმა სწავლის მოდელები სულ უფრო და უფრო მნიშვნელოვანი ხდება სხვადასხვა ინდუსტრიებში, მათ შორის მეტყველების ამოცნობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და კომპიუტერული ხედვა.
კონვოლუციურმა ნერვულმა ქსელებმა (CNN) და მორეციდივე ნერვულმა ქსელებმა (RNN) აჩვენეს ყველაზე პერსპექტიული და ფართოდ გამოიყენება მრავალ აპლიკაციაში, თუმცა ღრმა სწავლების ყველა მოდელს აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები.
თუმცა, მკვლევარები კვლავ ეძებენ შეზღუდული ბოლცმანის მანქანებს (RBM) და ღრმა სწავლის მოდელების სხვა სახეობებს, რადგან მათაც აქვთ განსაკუთრებული უპირატესობები.
მოსალოდნელია ახალი და კრეატიული მოდელების შექმნა, რადგან ღრმა სწავლის სფერო აგრძელებს წინსვლას უფრო რთული პრობლემების გადასაჭრელად.
დატოვე პასუხი