Fizahan-takelaka[Afeno][Aseho]
Eto ny ho avy. Ary, amin'ity milina ho avy ity dia mahatakatra ny tontolo manodidina azy amin'ny fomba mitovy amin'ny ataon'ny olona. Ny ordinatera dia afaka mitondra fiara, mamantatra aretina, ary maminavina tsara ny hoavy.
Mety ho toy ny tantara foronina ara-tsiansa izany, fa ny modely fianarana lalina no mahatonga azy io ho zava-misy.
Ireo algorithm sophisticated ireo dia manambara ny tsiambaratelon'ny fahaizana artifisialy, mamela ny solosaina hianatra sy hivoatra. Ato amin'ity lahatsoratra ity, isika dia hiditra ao amin'ny sehatry ny fianarana lalina modely.
Ary, hanadihady ny hery lehibe ananan'izy ireo amin'ny fanovana ny fiainantsika isika. Miomàna hianatra momba ny teknolojia manara-penitra izay manova ny hoavin'ny olombelona.
Inona marina moa no modely fianarana lalina?
Efa nilalao ve ianao izay tsy maintsy hamantarana ny fahasamihafana misy eo amin'ny sary roa?
Mahafinaritra anefa izany, mety ho henjana ihany koa, sa tsy izany? Alaivo sary an-tsaina hoe afaka mampianatra solosaina hilalao an'io lalao io ianao ary handresy isaky ny mandeha. Ny modely fianarana lalina dia mahavita izany!
Ny maodely fianarana lalina dia mitovy amin'ny milina super-smart izay afaka mandinika sary marobe ary mamaritra ny zavatra iraisan'izy ireo. Manao izany izy ireo amin'ny famongorana ireo sary sy fandalinana tsirairay avy.
Mampihatra izay nianarany izy ireo avy eo mba hamantarana lamina sy hanao vinavina momba ny sary vaovao mbola tsy hitany hatramin'izay.
Ny maodely fianarana lalina dia tambajotra neural artifisialy izay afaka mianatra sy manala ireo lamina sy toetra saro-takarina avy amin'ny angona goavana. Ireo modely ireo dia voaforon'ny sosona maromaro mifandray nodes, na neurons, izay mamakafaka sy manova ny angona miditra mba hamoahana vokatra.
Ny maodely fianarana lalina dia mifanentana indrindra amin'ny asa mitaky fahitsiana sy fahitsiana lehibe, toy ny famantarana ny sary, ny fanekena ny kabary, ny fanodinana fiteny voajanahary, ary ny robotika.
Nampiasaina tamin'ny zava-drehetra izy ireo, manomboka amin'ny fiara mitondra tena ka hatramin'ny diagnostika ara-pitsaboana, ny rafitra mpanome torohevitra, ary vinavina Analytics.
Ity misy dikan-teny tsotsotra amin'ny sary mba hanehoana ny fikorianan'ny angona ao anaty maodely fianarana lalina.
Mikoriana any amin'ny sosona fampidirana modely ny angona fidirana, izay avy eo dia mandalo ny angona amin'ny sosona miafina maromaro alohan'ny hanomezana vinavina vokatra.
Ny sosona miafina tsirairay dia manao hetsika matematika maromaro amin'ny angona fampidirana alohan'ny handefasana azy amin'ny sosona manaraka, izay manome ny vinavina farany.
Andeha hojerentsika izao ny atao hoe modely fianarana lalina ary ahoana no ahafahantsika mampiasa izany eo amin'ny fiainantsika.
1. Tambajotra Neural Convolutional (CNNs)
Ny CNN dia maodely fianarana lalina izay nanova ny sehatry ny fahitana solosaina. Ny CNN dia ampiasaina hanasokajiana sary, hamantatra zavatra ary fizarana sary. Ny rafitra sy ny fiasan'ny cortex hita maso olombelona dia nampahafantatra ny famolavolana ny CNNs.
Ahoana no fomba fiasan'izy ireo?
Ny CNN dia ahitana sosona convolutional maromaro, sosona mitambatra ary sosona mifamatotra tanteraka. Ny fampidirana dia sary, ary ny vokatra dia faminaniana momba ny mari-pamantarana ny sary.
Ny sosona convolutional CNN dia manangana sari-tany amin'ny alalan'ny fanatanterahana vokatra teboka eo anelanelan'ny sary fampidirana sy sivana iray. Mampihena ny haben'ny sari-tany amin'ny alàlan'ny fampidinana azy ireo sosona fanakambanana.
Farany, ny sarintany endri-javatra dia ampiasain'ireo sosona mifandray tanteraka mba haminavina ny mari-pamantarana ny sary.
Nahoana no zava-dehibe ny CNN?
Tena ilaina ny CNN satria afaka mianatra mamantatra ny lamina sy ny toetran'ny sary izay sarotra hitan'ny olona. Ny CNN dia azo ampianarina hamantatra ny toetra toy ny sisiny, ny zorony ary ny haingon-trano amin'ny fampiasana angon-drakitra lehibe. Rehefa avy nianatra ireo toetra ireo ny CNN dia afaka mampiasa azy ireo hamantarana zavatra amin'ny sary vaovao. Nasehon'ny CNNs ny fahombiazany amin'ny karazana fampiharana famantarana sary.
Aiza no ampiasantsika CNN
Ny fikarakarana ara-pahasalamana, ny indostrian'ny fiara ary ny varotra dia sehatra vitsivitsy mampiasa CNN. Ao amin'ny indostrian'ny fahasalamana, izy ireo dia mety mahasoa amin'ny fitiliana aretina, ny fampandrosoana ny fanafody, ary ny famakafakana sary ara-pitsaboana.
Ao amin'ny sehatry ny fiara dia manampy amin'ny fitadiavana lalana izy ireo, fitadiavana zavatra, ary mitondra fiara tsy miankina. Ampiasaina betsaka amin'ny varotra ihany koa izy ireo ho an'ny fikarohana hita maso, fanolorana vokatra mifototra amin'ny sary, ary fanaraha-maso ny fanisana.
Ohatra; Google dia mampiasa CNN amin'ny fampiharana isan-karazany, ao anatin'izany Google Lens, fitaovana famantarana sary ankafizina. Mampiasa CNN ny fandaharana mba hanombanana ny sary sy hanomezana vaovao ny mpampiasa.
Google Lens, ohatra, dia afaka mamantatra zavatra amin'ny sary ary manolotra antsipiriany momba azy ireo, toy ny karazana voninkazo.
Mety handika ny lahatsoratra nalaina avy amin'ny sary ho amin'ny fiteny maro koa izy io. Ny Google Lens dia afaka manome vaovao mahasoa ho an'ny mpanjifa noho ny fanampian'ny CNNs amin'ny famantarana tsara ny entana sy ny fakana ireo toetra avy amin'ny sary.
2. Tambajotra Long Short-Term Memory (LSTM).
Ny tambajotra Long Short-Term Memory (LSTM) dia noforonina mba hamahana ny lesoka amin'ny tambajotra neural miverimberina matetika (RNN). Ny tambajotra LSTM dia mety amin'ny asa mitaky ny fanodinana ny filaharan'ny angona mandritra ny fotoana.
Izy ireo dia miasa amin'ny alàlan'ny fampiasana sela fitadidiana manokana sy mekanika telo vavahady.
Izy ireo no mandrindra ny fikorianan’ny vaovao miditra sy mivoaka ao amin’ny sela. Ny vavahady fidirana, vavahady hadino ary vavahady fivoahana dia vavahady telo.
Ny vavahadin'ny fidirana dia mandrindra ny fikorianan'ny angona ao amin'ny sela fitadidiana, ny vavahady adino no manara-maso ny famafana ny angona avy ao amin'ny sela, ary ny vavahadin'ny fivoahana no mandrindra ny fikorianan'ny angona mivoaka avy ao amin'ny sela.
Inona no maha-zava-dehibe azy ireo?
Mahasoa ny tambajotra LSTM satria afaka maneho sy maminavina ny filaharan'ny angon-drakitra miaraka amin'ny fifandraisana maharitra izy ireo. Afaka mirakitra sy mitazona vaovao momba ny fampidirana teo aloha izy ireo, ahafahan'izy ireo manao vinavina marina kokoa momba ny fampidirana ho avy.
Ny fanekena kabary, ny fanekena sora-tanana, ny fanodinana fiteny voajanahary, ary ny fametahana sary dia vitsivitsy amin'ireo fampiharana nampiasa tambajotra LSTM.
Aiza no ampiasantsika tambajotra LSTM?
Rindrambaiko sy fampiharana teknolojia maro no mampiasa tambajotra LSTM, anisan'izany ny rafitra famantarana ny kabary, fitaovana fanodinana fiteny voajanahary toy ny famakafakana ny fahatsapana, rafitra fandikan-teny amin'ny milina, ary rafitra famokarana lahatsoratra sy sary.
Nampiasaina ihany koa izy ireo tamin'ny famoronana fiara mitondra fiara sy robots, ary koa amin'ny indostrian'ny famatsiam-bola mba hamantarana ny hosoka sy hiandrasana. tahiry tsena hetsika.
3. Generative Adversarial Networks (GANs)
GAN dia a fianarana lalina teknika ampiasaina hamoronana santionany vaovao mitovy amin'ny angona nomena. Ny GAN dia misy roa tambajotra neural: iray izay mianatra mamokatra santionany vaovao ary iray mianatra manavaka ny santionany tena izy sy novokarina.
Amin'ny fomba mitovy amin'izany, ireo tambajotra roa ireo dia miara-miofana mandra-pahavitan'ny mpamokatra santionany tsy azo avahana amin'ny tena izy.
Nahoana isika no mampiasa GAN
Zava-dehibe ny GAN noho ny fahaizany mamokatra kalitao avo lenta angona synthetic izay azo ampiasaina amin'ny fampiharana isan-karazany, ao anatin'izany ny famokarana sary sy horonan-tsary, famoronana lahatsoratra, ary na dia ny famoronana mozika aza.
Ny GAN koa dia nampiasaina tamin'ny fampitomboana ny angon-drakitra, izay ny famokarana angona synthetic mba hamenoana ny angona eran-tany sy hanatsarana ny fahombiazan'ny maodely fianarana milina.
Ankoatr'izay, amin'ny famoronana angon-drakitra synthetic izay azo ampiasaina hanofanana modely sy maka tahaka ny fitsapana, ny GAN dia manana fahafahana hanova ny sehatra toy ny fitsaboana sy ny fampivoarana zava-mahadomelina.
Fampiharana ny GAN
Ny GAN dia afaka mameno ny angon-drakitra, mamorona sary na sarimihetsika vaovao, ary mamorona angona synthetic mihitsy aza ho an'ny simulation siantifika. Fanampin'izany, ny GAN dia manana fahafahana hampiasaina amin'ny fampiharana isan-karazany manomboka amin'ny fialamboly ka hatramin'ny fitsaboana.
taona sy horonan-tsary. Ny StyleGAN2 an'ny NVIDIA, ohatra, dia nampiasaina mba hamoronana sarin'ny olo-malaza sy ny zavakanto.
4. Tambajotra finoana lalina (DBNs)
Deep Belief Networks (DBNs) dia fahaizana artifisialy rafitra afaka mianatra mamantatra ny lamina ao anaty angona. Manatontosa izany izy ireo amin'ny fizarana ny angon-drakitra amin'ny ampahany kely sy kely kokoa, mahazo fahatakarana bebe kokoa momba izany isaky ny ambaratonga.
Ny DBN dia mety mianatra avy amin'ny angona nefa tsy ampahafantarina hoe inona izany (izany no antsoina hoe "fianarana tsy voafehy"). Izany dia mahatonga azy ireo ho tena sarobidy amin'ny fitadiavana ireo lamina ao amin'ny angon-drakitra izay mety ho sarotra na tsy azo fantarina ny olona iray.
Inona no maha-zava-dehibe ny DBN?
Ny DBN dia manan-danja noho ny fahaizany mianatra ny fanehoana angon-drakitra ambaratonga. Ireo fanehoana ireo dia azo ampiasaina amin'ny fampiharana isan-karazany toy ny fanasokajiana, ny fisavana anomaly ary ny fampihenana ny habeny.
Tombontsoa lehibe ny fahafahan'ny DBN manao fiofanana mialoha tsy misy fanaraha-maso, izay mety hampitombo ny fahombiazan'ny maodely fianarana lalina miaraka amin'ny angon-drakitra misy marika kely.
Inona avy ireo fampiharana ny DBNs?
Ny iray amin'ireo fampiharana manan-danja indrindra dia fitadiavana zavatra, izay ampiasaina ny DBN hamantatra karazana zavatra sasany toy ny fiaramanidina, vorona, ary olombelona. Ampiasaina ihany koa izy ireo amin'ny famoronana sary sy fanasokajiana, fijerena ny fihetsehana amin'ny sarimihetsika, ary ny fahatakarana ny fiteny voajanahary amin'ny fanodinana feo.
Ankoatr'izay, ny DBN dia matetika ampiasaina amin'ny angona mba hanombanana ny fihetsik'olombelona. DBN dia fitaovana tsara ho an'ny indostria isan-karazany, ao anatin'izany ny fitsaboana sy ny banky ary ny teknolojia.
5. Tambajotra fianarana fanamafisana lalina (DRL)
Deep Fanamafisana Networks (DRLs) dia mampiditra tambajotra neural lalina miaraka amin'ny teknika fianarana fanamafisana mba ahafahan'ny mpiasa mianatra amin'ny tontolo sarotra amin'ny alàlan'ny fitsapana sy ny fahadisoana.
Ny DRLs dia ampiasaina hampianarana ireo mpandraharaha ny fomba hanatsarana ny mari-pankasitrahana amin'ny alàlan'ny fifandraisana amin'ny manodidina azy sy ny fianarana amin'ny fahadisoany.
Inona no mampiavaka azy ireo?
Nampiasaina tamim-pahombiazana tamin'ny fampiharana isan-karazany izy ireo, ao anatin'izany ny filalaovana, ny robotika, ary ny mitondra fiara tsy miankina. Zava-dehibe ny DRLs satria afaka mianatra mivantana avy amin'ny fampidirana sensory manta izy ireo, ahafahan'ny mpiasa mandray fanapahan-kevitra mifototra amin'ny fifandraisany amin'ny tontolo iainana.
Fampiharana manan-danja
Ny DRLs dia ampiasaina amin'ny toe-javatra misy eo amin'izao tontolo izao satria afaka miatrika olana sarotra.
DRLs dia nampidirina tao amin'ny rindrambaiko sy sehatra teknolojia malaza, anisan'izany ny OpenAI's Gym, Unity's ML-Agents, ary ny DeepMind Lab an'ny Google. AlphaGo, namboarin'ny Google Deepmind, ohatra, dia mampiasa DRL hilalao ny lalao board Mandehana amin'ny ambaratonga tompon-daka eran-tany.
Ny fampiasana DRL iray hafa dia amin'ny robotika, izay ampiasaina hifehezana ny fihetsiky ny sandry robotic mba hanatanterahana asa toy ny fikapohana zavatra na fanakanana. Ny DRLs dia manana fampiasana maro ary fitaovana ilaina amin'ny fanofanana mpiasa hianatra ary mandray fanapahan-kevitra amin'ny toe-javatra sarotra.
6. Autoencoders
Autoencoders dia karazana mahaliana ny tambazotran'ny fahasalamana izay nahaliana ny manam-pahaizana sy ny mpahay siansa momba ny data. Izy ireo dia natao ifotony mba hianatra ny fomba hanery sy hamerina ny angona.
Ny angona fampidirana dia omena amin'ny alalan'ny sosona mifanesy izay mampihena tsikelikely ny refin'ny angon-drakitra mandra-pahatongany ao anaty sosona bottleneck miaraka amin'ny node vitsy kokoa noho ny sosona miditra sy mivoaka.
Ity fanehoana voaporitra ity dia ampiasaina mba hamoronana indray ny angona fampidirana tany am-boalohany amin'ny alalan'ny filaharan'ny sosona izay mampiakatra tsikelikely ny haben'ny angona hiverina amin'ny endriny voalohany.
Fa maninona no zava-dehibe?
Ny autoencoders dia singa manan-danja amin'ny fianarana lalina satria ataon'izy ireo ny fitrandrahana endri-javatra sy ny fampihenana ny angona azo atao.
Azon'izy ireo atao ny mamantatra ireo singa manan-danja amin'ny angon-drakitra ho avy ary mandika azy ireo amin'ny endrika voaporitra izay azo ampiharina amin'ny asa hafa toy ny fanasokajiana, fanakambanana, na famoronana angona vaovao.
Aiza no Ampiasantsika Autoencoders?
Famantarana ny anomaly, fanodinana fiteny voajanahary, ary fahitana computer dia vitsivitsy amin'ireo discipline ampiasaina ny autoencoders. Ny autoencoders, ohatra, dia azo ampiasaina amin'ny famandrihan-tsary, fanafoanana ny sary, ary ny synthesis sary amin'ny fahitana solosaina.
Afaka mampiasa Autoencoders isika amin'ny asa toy ny famoronana lahatsoratra, fanasokajiana lahatsoratra, ary famintinana lahatsoratra amin'ny fanodinana fiteny voajanahary. Izy io dia afaka mamantatra hetsika tsy fahita firy amin'ny angon-drakitra izay miala amin'ny mahazatra amin'ny famantarana ny anomalia.
7. Capsule Networks
Capsule Networks dia rafitra fianarana lalina vaovao izay novolavolaina ho solon'ny Convolutional Neural Networks (CNNs).
Capsule Networks dia mifototra amin'ny fiheverana ny fanakambanana ny atidoha antsoina hoe capsules izay tompon'andraikitra amin'ny fahafantarana ny fisian'ny singa iray amin'ny sary iray sy ny fametahana ny toetrany, toy ny orientation sy ny toerana misy azy, ao anatin'ny vectors avoakany. Ny Capsule Networks noho izany dia afaka mitantana ny fifaneraserana spatial sy ny fiovaovan'ny fomba fijery tsara kokoa noho ny CNN.
Nahoana isika no misafidy Capsule Networks noho ny CNN?
Ny Capsule Networks dia mahasoa satria mandresy ny fahasahiranan'ny CNN amin'ny fisamborana ny fifandraisana ara-jeografika eo amin'ireo singa ao anaty sary. Ny CNN dia afaka mamantatra zavatra amin'ny habe isan-karazany saingy sahirana amin'ny fahazoana ny fomba mampifandray ireo zavatra ireo.
Ny Capsule Networks, etsy ankilany, dia afaka mianatra mamantatra ny zavatra sy ny sombiny, ary koa ny fomba fametrahana azy ireo amin'ny sary iray, ka mahatonga azy ireo ho mpifaninana mahomby amin'ny fampiharana fahitana amin'ny ordinatera.
Faritry ny fampiharana
Ny Capsule Networks dia efa naneho valiny mampanantena amin'ny fampiharana isan-karazany, ao anatin'izany ny fanasokajiana sary, ny famantarana ny zavatra ary ny fizarana sary.
Nampiasaina izy ireo mba hanavahana zavatra amin'ny sary ara-pitsaboana, hamantatra ny olona amin'ny sarimihetsika, ary hamorona modely 3D amin'ny sary 2D mihitsy aza.
Mba hampitomboana ny fahombiazan'izy ireo, ny Capsule Networks dia natambatra tamin'ny maritrano fianarana lalina hafa toa ny Generative Adversarial Networks (GANs) sy Variational Autoencoders (VAEs). Ny Capsule Networks dia vinavinaina fa hanana anjara toerana lehibe kokoa amin'ny fanatsarana ny teknolojia fahitana solosaina rehefa mivoatra ny siansa momba ny fianarana lalina.
Ohatra; Nibabela dia fitaovana Python malaza amin'ny famakiana sy fanoratana karazana rakitra neuroimaging. Ho an'ny fizarana sary dia mampiasa Capsule Networks.
8. Modely mifototra amin'ny saina
Modely fianarana lalina fantatra amin'ny anarana hoe maodely mifototra amin'ny saina, fantatra ihany koa amin'ny hoe mekanika fifantohana, dia miezaka mampitombo ny fahamarinan'ny modely fianarana milina. Ireo modely ireo dia miasa amin'ny alàlan'ny fifantohana amin'ny endri-javatra sasany amin'ny angon-drakitra miditra, ka miteraka fanodinana mahomby kokoa sy mahomby.
Amin'ny asa fanodinana amin'ny fiteny voajanahary toy ny fandikan-teny amin'ny milina sy famakafakana fihetseham-po, dia hita fa nahomby ny fomba fisarihana.
Inona no dikan'izy ireo?
Ny maodely mifototra amin'ny saina dia mahasoa satria ahafahan'izy ireo miasa mahomby sy mahomby kokoa ny angona sarotra.
Tambajotra neural nentim-paharazana tombano ho manan-danja mitovy avokoa ny angon-drakitra fidirana rehetra, ka miadana kokoa ny fanodinana sy mihena ny fahamarinany. Mifantoka amin'ny lafiny manan-danja amin'ny angon-drakitra fampidirana ny fizotran'ny fifantohana, ahafahana maminavina haingana kokoa sy marina kokoa.
Faritra Fampiasana
Eo amin'ny sehatry ny faharanitan-tsaina artifisialy, ny mekanika fifantohana dia manana fampiharana maro be, ao anatin'izany ny fanodinana ny fiteny voajanahary, ny fanekena sary sy feo, ary na dia ny fiara tsy misy mpamily aza.
Ny fomba fifantohana, ohatra, dia azo ampiasaina hanatsarana ny fandikan-teny amin'ny milina amin'ny fanodinana fiteny voajanahary amin'ny alàlan'ny famelana ny rafitra hifantoka amin'ny teny na andian-teny sasany tena ilaina amin'ny teny manodidina.
Ny fomba fitandremana amin'ny fiara tsy miankina dia azo ampiasaina hanampiana ny rafitra amin'ny fifantohana amin'ny zavatra sasany na fanamby amin'ny manodidina azy.
9. Transformer Networks
Ny tambajotra Transformer dia maodely fianarana lalina izay mandinika sy mamokatra filaharana angona. Izy ireo dia miasa amin'ny alàlan'ny fanodinana ny filaharana fampidirana singa iray isaky ny mandeha ary mamokatra filaharan'ny vokatra mitovy na samy hafa ny halavany.
Ny tambajotra Transformer, tsy mitovy amin'ny maodely filaharana mahazatra, dia tsy manao filaharana amin'ny alàlan'ny tambajotra neural miverimberina (RNN). Izy ireo kosa dia mampiasa fomba fijerena tena mba hianarana ny fifandraisan'ny ampahany amin'ilay filaharana.
Inona no maha-zava-dehibe ny tambajotra Transformer?
Ny tambajotra Transformer dia nitombo ny lazany tato anatin'ny taona vitsivitsy noho ny fahombiazany tsara kokoa amin'ny asa fanodinana fiteny voajanahary.
Izy ireo dia mety indrindra amin'ny asa famoronana lahatsoratra toy ny fandikana amin'ny fiteny, famintinana lahatsoratra ary famokarana resaka.
Ny tambajotra Transformer dia mahomby kokoa amin'ny fikajiana noho ny maodely mifototra amin'ny RNN, ka mahatonga azy ireo ho safidy tiana ho an'ny fampiharana lehibe.
Aiza no ahitanao tambajotra Transformer?
Ny tambajotra Transformer dia ampiasaina betsaka amin'ny fampiharana isan-karazany, indrindra fa ny fanodinana fiteny voajanahary.
Ny andiany GPT (Generative Pre-trained Transformer) dia maodely miorina amin'ny transformer malaza izay nampiasaina ho an'ny asa toy ny fandikana fiteny, famintinana lahatsoratra ary famoronana chatbot.
BERT (Bidirectional Encoder Representations avy amin'ny Transformers) dia maodely mifototra amin'ny mpanova mahazatra izay ampiasaina amin'ny fampiharana ny fahatakarana ny fiteny voajanahary toy ny famaliana fanontaniana sy ny famakafakana fihetseham-po.
samy GPT ary ny BERT dia noforonina tamin'ny PyTorch, rafitra fianarana lalina amin'ny loharano misokatra izay nalaza tamin'ny famolavolana modely mifototra amin'ny transformer.
10. Masinina Boltzmann voafetra (RBM)
Restricted Boltzmann Machines (RBMs) dia karazana tambajotra neural tsy misy fanaraha-maso izay mianatra amin'ny fomba miteraka. Noho ny fahafahan'izy ireo mianatra sy manala ireo toetra tena ilaina amin'ny angon-drakitra avo lenta, dia nampiasaina be izy ireo tamin'ny sehatry ny fianarana milina sy fianarana lalina.
Ny RBM dia misy sosona roa, hita maso sy miafina, ary ny sosona tsirairay dia misy vondron'ny neuron mifandray amin'ny sisiny mavesatra. Ny RBM dia natao hianarana fitsinjarana mety izay mamaritra ny angona fidirana.
Inona no atao hoe milina Boltzmann voafetra?
Ny RBMs dia mampiasa paikady fianarana miteraka. Ao amin'ny RBMs, ny sosona hita maso dia maneho ny angon-drakitra fidirana, raha ny sosona nalevina kosa dia mandika ny toetran'ny angona fidirana. Ny lanjan'ny sosona hita maso sy miafina dia mampiseho ny tanjaky ny rohy.
Ny RBM dia manitsy ny lanja sy ny fitongilanana eo amin'ireo sosona mandritra ny fiofanana amin'ny fampiasana teknika fantatra amin'ny hoe contrastive divergence. Ny divergence contrastive dia paikady fianarana tsy misy fanaraha-maso izay mampitombo ny mety ho vinavinan'ny modely.
Inona no dikan'ny milina Boltzmann voafetra?
Ny RBM dia manan-danja amin'ny fianarana milina ary fianarana lalina satria afaka mianatra sy manala ireo toetra mifandraika amin'ny angon-drakitra betsaka izy ireo.
Tena mandaitra izy ireo amin'ny famantarana ny sary sy ny kabary, ary efa nampiasaina tamin'ny fampiharana isan-karazany toy ny rafitra mpanome soso-kevitra, ny fizahana ny anomaly ary ny fampihenana ny habeny. Ny RBM dia afaka mahita lamina amin'ny angon-drakitra midadasika, ka miteraka vinavina sy fahitana ambony.
Aiza no mety hampiasana ny milina Boltzmann voafetra?
Ny fampiharana ho an'ny RBM dia misy ny fampihenana ny refy, ny fisavana ny anomaly ary ny rafitra fanolorana. Ny RBM dia manampy indrindra amin'ny famakafakana fihetseham-po sy modeling lohahevitra ao anatin'ny tontolon'ny fanodinana fiteny voajanahary.
Mampiasa RBM koa ny tambajotram-pinoana lalina, karazana tambajotra neural ampiasaina hamantarana feo sy sary. The Deep Belief Network Toolbox, TensorFlow, ary Theano dia ohatra manokana amin'ny rindrambaiko na teknolojia mampiasa RBM.
Fonosy
Ny maodely Deep Learning dia lasa manan-danja hatrany amin'ny indostria isan-karazany, ao anatin'izany ny fanekena ny kabary, ny fanodinana ny fiteny voajanahary, ary ny fahitana solosaina.
Ny Convolutional Neural Networks (CNNs) sy ny Recurrent Neural Networks (RNNs) dia naneho ny fampanantenana indrindra ary ampiasaina betsaka amin'ny fampiharana maro, na izany aza, ny modely Deep Learning rehetra dia manana ny tombony sy ny fatiantoka.
Na izany aza, ny mpikaroka dia mbola mijery ny Restricted Boltzmann Machines (RBMs) sy ny karazana modely Deep Learning hafa satria manana tombony manokana koa izy ireo.
Ireo modely vaovao sy famoronana dia antenaina ho noforonina satria ny sehatry ny fianarana lalina dia manohy mandroso mba hiatrehana olana sarotra kokoa.
Leave a Reply