ການຮຽນຮູ້ເລິກ (DL), ຫຼືການຈໍາລອງຂອງເຄືອຂ່າຍສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ເປັນພຽງແຕ່ຄວາມຄິດທິດສະດີຫນ້ອຍກວ່າສອງທົດສະວັດກ່ອນຫນ້ານີ້.
ໄວຕໍ່ກັບມື້ນີ້, ແລະມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງເຊັ່ນ: ການແປພາສາສຽງຈາກສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມແລະໃນການປະຕິບັດວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່ຫຼືຮູບແບບການເອົາໃຈໃສ່ແມ່ນກົນໄກພື້ນຖານທີ່ສະຫນັບສະຫນູນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຫຼົ່ານີ້.
ການກວດສອບຕົວກະພິບຊີ້ບອກວ່າ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ (ML), ເຊິ່ງເປັນສ່ວນຂະຫຍາຍຂອງ Artificial Intelligence, ແມ່ນສ່ວນຍ່ອຍຂອງ Deep Learning.
ໃນເວລາທີ່ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP), ເຊັ່ນ: ການສະຫຼຸບ, ຄວາມເຂົ້າໃຈ, ແລະການສໍາເລັດເລື່ອງ, Deep Learning Neural Networks ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ແມ່ນຫຍັງ, ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນ DL ແລະປັດໃຈສໍາຄັນອື່ນໆ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ໃນການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນຫຍັງ?
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ໃນການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນເຕັກນິກທີ່ນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ໂດຍໃຫ້ຕົວແບບສຸມໃສ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນຂະນະທີ່ສ້າງການຄາດຄະເນ.
ອັນນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍການໃຫ້ນໍ້າໜັກຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຄຸນສົມບັດການປ້ອນຂໍ້ມູນບາງຢ່າງຫຼາຍກວ່າອັນອື່ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບສາມາດຜະລິດການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການພິຈາລະນາພຽງແຕ່ຕົວແປການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ມັກຈະຖືກໃຊ້ໃນວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດເຊັ່ນ: ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ບ່ອນທີ່ຕົວແບບຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ກັບພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງປະໂຫຍກທີ່ປ້ອນເຂົ້າເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈຄວາມຫມາຍຂອງມັນຢ່າງສົມບູນແລະສະຫນອງການແປພາສາທີ່ເຫມາະສົມ.
ມັນຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນອື່ນໆ ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ບ່ອນທີ່ຕົວແບບສາມາດຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເອົາໃຈໃສ່ກັບວັດຖຸຫຼືລັກສະນະສະເພາະໃດຫນຶ່ງໃນຮູບພາບເພື່ອສ້າງການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ເຮັດວຽກແນວໃດ?
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ໃນ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ ເພື່ອຊັ່ງນໍ້າໜັກຄຸນລັກສະນະການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ຕົວແບບສຸມໃສ່ພາກສ່ວນທີ່ຈຳເປັນທີ່ສຸດຂອງວັດສະດຸປ້ອນໃນຂະນະທີ່ປະມວນຜົນມັນ. ຮູບແບບຕົ້ນສະບັບຂອງຮູບແບບຕົ້ນສະບັບຂອງຮູບແບບຕົ້ນສະບັບ.
ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງວິທີການເຮັດວຽກຂອງຄວາມສົນໃຈ: ສົມມຸດວ່າທ່ານກໍາລັງພັດທະນາຮູບແບບການແປພາສາດ້ວຍເຄື່ອງຈັກທີ່ປ່ຽນປະໂຫຍກພາສາອັງກິດເປັນພາສາຝຣັ່ງ. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວເອົາຂໍ້ຄວາມພາສາອັງກິດເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະອອກຄໍາແປເປັນພາສາຝຣັ່ງ.
ຮູບແບບເຮັດສິ່ງນີ້ໂດຍການເຂົ້າລະຫັດປະໂຫຍກທໍາອິດເຂົ້າໄປໃນລໍາດັບຂອງ vectors ທີ່ມີຄວາມຍາວຄົງທີ່ (ຍັງເອີ້ນວ່າ "ຄຸນສົມບັດ" ຫຼື "ຝັງ"). ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ໃຊ້ vectors ເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອສ້າງການແປພາສາຝຣັ່ງໂດຍໃຊ້ຕົວຖອດລະຫັດທີ່ສ້າງຊຸດຄໍາສັບພາສາຝຣັ່ງ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບສາມາດສຸມໃສ່ອົງປະກອບທີ່ຊັດເຈນຂອງປະໂຫຍກທີ່ປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຜະລິດຄໍາປະຈຸບັນໃນລໍາດັບຜົນໄດ້ຮັບໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການຖອດລະຫັດ.
ຕົວຢ່າງ, ຕົວຖອດລະຫັດສາມາດສຸມໃສ່ສອງສາມຄໍາທໍາອິດຂອງປະໂຫຍກພາສາອັງກິດເພື່ອຊ່ວຍເລືອກຄໍາແປທີ່ເຫມາະສົມໃນເວລາທີ່ມັນພະຍາຍາມສ້າງຄໍາຝຣັ່ງທໍາອິດ.
ຕົວຖອດລະຫັດຈະເອົາໃຈໃສ່ກັບພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງປະໂຫຍກພາສາອັງກິດໃນຂະນະທີ່ມັນສ້າງສ່ວນທີ່ຍັງເຫຼືອຂອງການແປພາສາຝຣັ່ງເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ບັນລຸການແປທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງທີ່ມີກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ສາມາດສຸມໃສ່ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງວັດສະດຸປ້ອນໃນຂະນະທີ່ປຸງແຕ່ງມັນ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍຕົວແບບໃນການຜະລິດການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າ.
ມັນເປັນວິທີການທີ່ມີອໍານາດທີ່ໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ລວມທັງການບັນຍາຍຮູບພາບ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ແລະການແປພາສາເຄື່ອງ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ປະເພດຕ່າງໆ
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ແຕກຕ່າງກັນຂຶ້ນກັບການຕັ້ງຄ່າທີ່ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ສະເພາະໃດຫນຶ່ງຫຼືຕົວແບບທີ່ຖືກນໍາໃຊ້. ພື້ນທີ່ຫຼືສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງລໍາດັບວັດສະດຸປ້ອນທີ່ຕົວແບບສຸມໃສ່ແລະສຸມໃສ່ແມ່ນຈຸດອື່ນຂອງຄວາມແຕກຕ່າງ.
ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນບາງປະເພດຂອງກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່:
ຄວາມສົນໃຈທົ່ວໄປ
ຄວາມສົນໃຈທົ່ວໄປແມ່ນປະເພດຂອງ ເຄືອຂ່າຍ neural ການອອກແບບທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບເລືອກທີ່ຈະເນັ້ນໃສ່ພື້ນທີ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງມັນ, ຄືກັນກັບຄົນເຮັດກັບລາຍການຕ່າງໆໃນສິ່ງອ້ອມຂ້າງ.
ນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃນການກໍານົດຮູບພາບ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ໃນບັນດາສິ່ງອື່ນໆ. ເຄືອຂ່າຍໃນຮູບແບບຄວາມສົນໃຈໂດຍທົ່ວໄປຈະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເລືອກເອົາສ່ວນໃດນຶ່ງຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດໂດຍອັດຕະໂນມັດສໍາລັບວຽກງານທີ່ມອບໃຫ້ ແລະສຸມໃສ່ຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີຢູ່ໃນພາກສ່ວນເຫຼົ່ານັ້ນ.
ນີ້ສາມາດປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບແລະປ່ອຍໃຫ້ມັນເຮັດວຽກທີ່ດີກວ່າໃນຫຼາຍໆວຽກ.
ເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງ
ການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າຄວາມສົນໃຈພາຍໃນ, ແມ່ນປະເພດຂອງກົນໄກຄວາມສົນໃຈທີ່ໃຊ້ໃນຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບສາມາດສຸມໃສ່ລັກສະນະຕ່າງໆຂອງວັດສະດຸປ້ອນຂອງມັນໂດຍທໍາມະຊາດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຊີ້ນໍາຫຼືວັດສະດຸປ້ອນຈາກພາຍນອກ.
ສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ບ່ອນທີ່ຕົວແບບຕ້ອງສາມາດເຂົ້າໃຈການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນປະໂຫຍກໃດຫນຶ່ງເພື່ອໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ, ນີ້ອາດຈະເປັນປະໂຫຍດ.
ໃນການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງ, ຮູບແບບຈະກໍານົດວ່າແຕ່ລະຄູ່ຂອງ vector input ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບກັນແລະກັນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນນ້ໍາຫນັກການປະກອບສ່ວນຂອງແຕ່ລະ vector input ກັບຜົນໄດ້ຮັບໂດຍອີງໃສ່ຄະແນນຄວາມຄ້າຍຄືກັນເຫຼົ່ານີ້.
ນີ້ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບອັດຕະໂນມັດສຸມໃສ່ສ່ວນຂອງວັດສະດຸປ້ອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຕິດຕາມພາຍນອກ.
ເອົາໃຈໃສ່ຫຼາຍຫົວ
ການເອົາໃຈໃສ່ຫຼາຍຫົວແມ່ນກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ແບບໜຶ່ງທີ່ໃຊ້ໃນບາງຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural. ການນໍາໃຊ້ "ຫົວຫນ້າ" ຫຼືຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່ຫຼາຍ, ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບສຸມໃສ່ຫຼາຍດ້ານຂອງຂໍ້ມູນຂອງມັນໃນເວລາດຽວກັນ.
ນີ້ແມ່ນປະໂຫຍດສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ຕົວແບບຕ້ອງເຂົ້າໃຈການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນປະໂຫຍກໃດຫນຶ່ງ.
ຮູບແບບການໃສ່ໃຈຫຼາຍຫົວຈະປ່ຽນການປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ການເປັນຕົວແທນທີ່ແຕກຕ່າງກັນກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ແຍກກັນກັບແຕ່ລະພື້ນທີ່ຕົວແທນ.
ຜົນໄດ້ຮັບຂອງແຕ່ລະກົນໄກຄວາມສົນໃຈໄດ້ຖືກປະສົມປະສານ, ອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຈາກທັດສະນະຈໍານວນຫລາຍ. ນີ້ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນຫຼາຍໆຫນ້າວຽກໃນຂະນະທີ່ຍັງເຮັດໃຫ້ຕົວແບບມີຄວາມທົນທານແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ຖືກໃຊ້ໃນຊີວິດຈິງແນວໃດ?
ກົນໄກການໃສ່ໃຈແມ່ນໃຊ້ໃນຫຼາຍໆຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ລວມທັງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ການກໍານົດຮູບພາບແລະການແປພາສາດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບທີ່ຈະສຸມໃສ່ຄໍາສັບຕ່າງໆທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນປະໂຫຍກໃດຫນຶ່ງແລະເຂົ້າໃຈການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນີ້ສາມາດເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການແປພາສາພາສາ, ສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ, ແລະ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ.
ຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່ໃນການຮັບຮູ້ຮູບພາບອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບສຸມໃສ່ລາຍການທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນຮູບແລະເຂົ້າໃຈຄວາມສໍາພັນຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃນວຽກງານຕ່າງໆເຊັ່ນການຮັບຮູ້ວັດຖຸແລະການບັນຍາຍຮູບພາບ.
ວິທີການເອົາໃຈໃສ່ໃນການແປດ້ວຍເຄື່ອງຈັກອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບເພື່ອເນັ້ນໃສ່ສ່ວນຕ່າງໆຂອງປະໂຫຍກທີ່ປ້ອນເຂົ້າ ແລະສ້າງປະໂຫຍກທີ່ແປໃຫ້ກົງກັບຄວາມໝາຍຂອງຕົ້ນສະບັບໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ໂດຍລວມແລ້ວ, ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ສາມາດເພີ່ມທະວີການປະຕິບັດຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural ກ່ຽວກັບວຽກງານທີ່ກວ້າງຂວາງແລະເປັນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ແທ້ຈິງຫຼາຍ.
ຜົນປະໂຫຍດຂອງກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່
ມີຄວາມໄດ້ປຽບຕ່າງໆຂອງການນໍາໃຊ້ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ໃນຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural. ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນແມ່ນວ່າພວກເຂົາສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບໃນຫຼາຍໆວຽກ.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ເຮັດໃຫ້ຮູບແບບສາມາດເລືອກໄດ້ສຸມໃສ່ພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງວັດສະດຸປ້ອນ, ຊ່ວຍໃຫ້ມັນເຂົ້າໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງວັດສະດຸປ້ອນແລະຜະລິດການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ນີ້ແມ່ນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆເຊັ່ນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະການກໍານົດຮູບພາບ, ບ່ອນທີ່ຕົວແບບຕ້ອງເຂົ້າໃຈການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆຫຼືວັດຖຸທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນ.
ປະໂຫຍດອີກອັນຫນຶ່ງຂອງກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ແມ່ນວ່າພວກເຂົາສາມາດປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບ. ວິທີການເອົາໃຈໃສ່ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນການຄິດໄລ່ທີ່ຕົວແບບຕ້ອງປະຕິບັດໂດຍໃຫ້ມັນສຸມໃສ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີປະສິດທິພາບແລະໄວຂຶ້ນ.
ນີ້ແມ່ນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບວຽກງານທີ່ຕົວແບບຕ້ອງປະມວນຜົນຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: ການແປພາສາເຄື່ອງຫຼືການຮັບຮູ້ຮູບພາບ.
ສຸດທ້າຍ, ຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່ສາມາດປັບປຸງການຕີຄວາມແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural.
ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຕົວແບບສາມາດສຸມໃສ່ພື້ນທີ່ຕ່າງໆຂອງວັດສະດຸປ້ອນ, ສາມາດໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີການທີ່ຕົວແບບເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການເຂົ້າໃຈພຶດຕິກໍາຂອງຕົວແບບແລະປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງມັນ.
ໂດຍລວມແລ້ວ, ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ສາມາດນໍາເອົາຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງແລະເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ.
ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່
ເຖິງແມ່ນວ່າຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດສູງ, ການນໍາໃຊ້ຂອງພວກເຂົາໃນຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ມີຂໍ້ຈໍາກັດຫຼາຍ. ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ສໍາຄັນຂອງມັນແມ່ນວ່າພວກເຂົາອາດຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຝຶກອົບຮົມ.
ຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່ເລື້ອຍໆຕ້ອງການຕົວແບບເພື່ອຮຽນຮູ້ຄວາມສໍາພັນທີ່ສັບສົນລະຫວ່າງພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງວັດສະດຸປ້ອນ, ເຊິ່ງອາດຈະເປັນການຍາກສໍາລັບຕົວແບບທີ່ຈະຮຽນຮູ້.
ນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ຕົວແບບທີ່ອີງໃສ່ການຝຶກອົບຮົມມີຄວາມທ້າທາຍແລະອາດຈະຕ້ອງໃຊ້ວິທີການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ສັບສົນແລະກົນລະຍຸດອື່ນໆ.
ຂໍ້ເສຍອີກອັນໜຶ່ງຂອງຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່ແມ່ນຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຄອມພິວເຕີ. ເນື່ອງຈາກວ່າວິທີການເອົາໃຈໃສ່ຕ້ອງການຕົວແບບເພື່ອຄິດໄລ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະຫວ່າງລາຍການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ພວກເຂົາສາມາດຄິດໄລ່ໄດ້ຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບວັດສະດຸປ້ອນໃຫຍ່.
ຮູບແບບທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສົນໃຈອາດຈະມີປະສິດທິພາບຫນ້ອຍແລະເຮັດວຽກຊ້າກວ່າແບບຈໍາລອງປະເພດອື່ນໆ, ເຊິ່ງອາດຈະເປັນຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໂດຍສະເພາະ.
ສຸດທ້າຍ, ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ອາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ ແລະ ເຂົ້າໃຈ. ມັນອາດຈະເປັນການຍາກທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວິທີທີ່ຕົວແບບທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສົນໃຈເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນເນື່ອງຈາກວ່າມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການໂຕ້ຕອບທີ່ສັບສົນລະຫວ່າງອົງປະກອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນ.
ນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ debugging ແລະປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນທາງລົບໃນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.
ໂດຍລວມແລ້ວ, ໃນຂະນະທີ່ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ສະເຫນີຂໍ້ໄດ້ປຽບຈໍານວນຫລາຍ, ພວກເຂົາຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດບາງຢ່າງທີ່ຄວນຈະຖືກແກ້ໄຂກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ.
ສະຫຼຸບ
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ເປັນວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural.
ເຂົາເຈົ້າໃຫ້ຕົວແບບຄວາມສາມາດໃນການເລືອກສຸມໃສ່ອົງປະກອບປ້ອນຂໍ້ມູນຕ່າງໆ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບສາມາດເຂົ້າໃຈການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງອົງປະກອບຂອງວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າ ແລະ ຜະລິດການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫລາຍ, ລວມທັງການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ແລະການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ, ອີງໃສ່ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ຫຼາຍ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມີຂໍ້ຈໍາກັດບາງຢ່າງກ່ຽວກັບຂະບວນການເອົາໃຈໃສ່, ເຊັ່ນ: ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຝຶກອົບຮົມ, ຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງຄອມພິວເຕີ້, ແລະຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຕີຄວາມຫມາຍ.
ໃນເວລາທີ່ພິຈາລະນາວ່າຈະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການເອົາໃຈໃສ່ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ຂໍ້ຈໍາກັດເຫຼົ່ານີ້ຄວນໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ.
ໂດຍລວມແລ້ວ, ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງພູມສັນຖານການຮຽນຮູ້ເລິກ, ມີທ່າແຮງທີ່ຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ຫຼາຍປະເພດ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ