Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Wakati ujao uko hapa. Na, katika siku zijazo, mashine huelewa ulimwengu unaowazunguka kwa njia ile ile ambayo watu hufanya. Kompyuta zinaweza kuendesha magari, kutambua magonjwa, na kutabiri kwa usahihi siku zijazo.
Hii inaweza kuonekana kama hadithi ya kisayansi, lakini mifano ya kujifunza kwa kina inaifanya kuwa ukweli.
Algorithms hizi za kisasa zinafichua siri za bandia akili, kuruhusu kompyuta kujifundisha na kujiendeleza. Katika chapisho hili, tutazama katika nyanja ya mifano ya kujifunza kwa kina.
Na, tutachunguza uwezo mkubwa walio nao wa kuleta mapinduzi katika maisha yetu. Jitayarishe kujifunza kuhusu teknolojia ya kisasa ambayo inabadilisha mustakabali wa binadamu.
Je! Miundo ya Mafunzo ya Kina ni Gani Hasa?
Je, umewahi kucheza mchezo ambao unapaswa kutambua tofauti kati ya picha mbili?
Inafurahisha hata hivyo, inaweza pia kuwa ngumu, sawa? Fikiria kuwa unaweza kufundisha kompyuta kucheza mchezo huo na kushinda kila wakati. Miundo ya kujifunza kwa kina hutimiza hivyo tu!
Miundo ya kujifunza kwa kina ni sawa na mashine zenye akili nyingi zaidi ambazo zinaweza kuchunguza idadi kubwa ya picha na kubainisha ni nini zinazofanana. Wanatimiza hili kwa kutenganisha picha na kusoma kila moja moja.
Kisha hutumia yale ambayo wamejifunza ili kutambua ruwaza na kufanya ubashiri kuhusu picha mpya ambazo hawajawahi kuona hapo awali.
Miundo ya ujifunzaji wa kina ni mitandao ya neva bandia ambayo inaweza kujifunza na kutoa ruwaza na sifa changamano kutoka kwa seti kubwa za data. Miundo hii imeundwa na tabaka kadhaa za nodi zilizounganishwa, au niuroni, ambazo huchanganua na kubadilisha data inayoingia ili kutoa matokeo.
Miundo ya kujifunza kwa kina inafaa hasa kwa kazi zinazohitaji usahihi na usahihi mkubwa, kama vile utambuzi wa picha, utambuzi wa usemi, usindikaji wa lugha asilia na robotiki.
Zimetumika katika kila kitu kuanzia magari yanayojiendesha hadi uchunguzi wa kimatibabu, mifumo ya pendekezo, na analytics predictive.
Hili hapa ni toleo lililorahisishwa la taswira ili kuonyesha mtiririko wa data katika muundo wa kina wa kujifunza.
Data ya ingizo hutiririka hadi kwenye safu ya ingizo ya modeli, ambayo kisha hupitisha data kupitia safu kadhaa zilizofichwa kabla ya kutoa utabiri wa matokeo.
Kila safu iliyofichwa hufanya mfululizo wa shughuli za hisabati kwenye data ya pembejeo kabla ya kuipitisha kwenye safu inayofuata, ambayo hutoa utabiri wa mwisho.
Sasa, hebu tuone ni mifano gani ya kujifunza kwa kina na jinsi gani tunaweza kuitumia katika maisha yetu.
1. Mitandao ya Neural Convolutional (CNNs)
CNN ni kielelezo cha kina cha kujifunza ambacho kimebadilisha eneo la maono ya kompyuta. CNN hutumiwa kuainisha picha, kutambua vitu na picha za sehemu. Muundo na kazi ya gamba la kuona la binadamu liliarifu muundo wa CNN.
Jinsi Je, Wao Kazi?
CNN inaundwa na idadi ya tabaka za kubadilisha, tabaka za kuunganisha, na tabaka zilizounganishwa kikamilifu. Ingizo ni picha, na matokeo ni utabiri wa lebo ya darasa ya picha.
Safu za ubadilishaji za CNN huunda ramani ya kipengele kwa kutekeleza bidhaa ya nukta kati ya picha ya kuingiza na seti ya vichujio. Safu za kuunganisha hupunguza ukubwa wa ramani ya vipengele kwa kuipunguza.
Hatimaye, ramani ya kipengele hutumiwa na safu zilizounganishwa kikamilifu kutabiri lebo ya darasa la picha.
Kwa nini CNN ni muhimu?
CNN ni muhimu kwa sababu zinaweza kujifunza kutambua ruwaza na sifa katika picha ambazo watu wanaona vigumu kuzitambua. CNN zinaweza kufundishwa kutambua sifa kama vile kingo, pembe, na maumbo kwa kutumia hifadhidata kubwa. Baada ya kujifunza sifa hizi, CNN inaweza kuzitumia kutambua vitu kwenye picha mpya. CNN zimeonyesha utendakazi wa hali ya juu kwenye programu mbalimbali za utambuzi wa picha.
Tunatumia wapi CNNs
Huduma ya afya, sekta ya magari, na rejareja ni sekta chache tu zinazoajiri CNN. Katika tasnia ya huduma ya afya, zinaweza kuwa na faida kwa utambuzi wa ugonjwa, ukuzaji wa dawa, na uchanganuzi wa picha za matibabu.
Katika sekta ya magari, wanasaidia kutambua njia, utambuzi wa kitu, na kuendesha gari kwa uhuru. Pia hutumiwa sana katika rejareja kwa utafutaji wa kuona, mapendekezo ya bidhaa kulingana na picha, na udhibiti wa orodha.
Kwa mfano; Google huajiri CNN katika matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na Google Lens, zana inayopendwa ya utambulisho wa picha. Programu hutumia CNN kutathmini picha na kuwapa watumiaji habari.
Lenzi ya Google, kwa mfano, inaweza kutambua mambo katika picha na kutoa maelezo kuyahusu, kama vile aina ya maua.
Inaweza pia kutafsiri maandishi ambayo yametolewa kutoka kwa picha hadi lugha nyingi. Lenzi ya Google inaweza kuwapa watumiaji taarifa muhimu kwa sababu ya usaidizi wa CNN katika kutambua kwa usahihi bidhaa na kutoa sifa kutoka kwa picha.
2. Mitandao ya Kumbukumbu ya Muda Mrefu (LSTM).
Mitandao ya Kumbukumbu ya Muda Mrefu (LSTM) imeundwa kushughulikia mapungufu ya mitandao ya kawaida ya neva (RNNs). Mitandao ya LSTM ni bora kwa kazi zinazohitaji uchakataji wa mifuatano ya data kwa wakati.
Wanafanya kazi kwa kutumia seli maalum ya kumbukumbu na njia tatu za mageuzi.
Wanadhibiti mtiririko wa habari ndani na nje ya seli. Lango la kuingiza, lango la kusahau na lango la pato ni lango tatu.
Lango la kuingiza hudhibiti mtiririko wa data kwenye seli ya kumbukumbu, lango la kusahau hudhibiti ufutaji wa data kutoka kwa seli, na lango la pato hudhibiti mtiririko wa data kutoka kwa seli.
Umuhimu wao ni nini?
Mitandao ya LSTM ni muhimu kwa sababu inaweza kuwakilisha na kutabiri mfuatano wa data kwa ufanisi na uhusiano wa muda mrefu. Wanaweza kurekodi na kuhifadhi taarifa kuhusu ingizo za awali, na kuwaruhusu kufanya ubashiri sahihi zaidi kuhusu ingizo za siku zijazo.
Utambuzi wa usemi, utambuzi wa mwandiko, usindikaji wa lugha asilia, na manukuu ya picha ni baadhi tu ya programu ambazo zimetumia mitandao ya LSTM.
Je, Tunatumia Mitandao ya LSTM Wapi?
Programu nyingi za programu na teknolojia huajiri mitandao ya LSTM, ikijumuisha mifumo ya utambuzi wa usemi, zana za kuchakata lugha asilia kama vile uchambuzi wa hisia, mifumo ya tafsiri ya mashine, na mifumo ya kuzalisha maandishi na picha.
Pia zimetumika katika uundaji wa magari na roboti zinazojiendesha, na pia katika tasnia ya fedha kugundua ulaghai na kutarajia. soko la hisa harakati.
3. Mitandao ya Kiadui inayozalisha (GANs)
GAN ni a kujifunza kwa kina mbinu ambayo hutumiwa kutoa sampuli mpya za data ambazo ni sawa na mkusanyiko fulani wa data. GAN zinaundwa na mbili mitandao ya neva: moja inayojifunza kutoa sampuli mpya na inayojifunza kutofautisha kati ya sampuli halisi na zinazozalishwa.
Kwa njia sawa, mitandao hii miwili inafunzwa pamoja hadi jenereta iweze kutoa sampuli ambazo haziwezi kutofautishwa na zile halisi.
Kwa nini Tunatumia GAN
GAN ni muhimu kwa sababu ya uwezo wao wa kuzalisha ubora wa juu data ya syntetisk ambayo inaweza kutumika kwa matumizi anuwai, ikijumuisha utengenezaji wa picha na video, utengenezaji wa maandishi, na hata utengenezaji wa muziki.
GAN pia zimetumika kwa uboreshaji wa data, ambayo ni uzalishaji wa data ya syntetisk ili kuongeza data ya ulimwengu halisi na kuboresha utendaji wa miundo ya kujifunza kwa mashine.
Zaidi ya hayo, kwa kuunda data ya sanisi ambayo inaweza kutumika kufunza miundo na kuiga majaribio, GAN zina uwezo wa kubadilisha sekta kama vile ukuzaji wa dawa na dawa.
Maombi ya GAN
GAN zinaweza kuongeza hifadhidata, kuunda picha au filamu mpya, na hata kutoa data ya sanisi kwa ajili ya uigaji wa kisayansi. Zaidi ya hayo, GAN zina uwezo wa kuajiriwa katika matumizi mbalimbali kuanzia burudani hadi matibabu.
umri na video. StyleGAN2 ya NVIDIA, kwa mfano, imetumiwa kuunda picha za ubora wa juu za watu mashuhuri na kazi za sanaa.
4. Mitandao ya Kina (DBNs)
Deep Belief Networks (DBNs) ni bandia akili mifumo ambayo inaweza kujifunza kuona mifumo katika data. Wanakamilisha hili kwa kugawa data katika vipande vidogo na vidogo, kupata ufahamu kamili zaidi katika kila ngazi.
DBN zinaweza kujifunza kutoka kwa data bila kufahamishwa ni nini (hii inajulikana kama "kujifunza bila kusimamiwa"). Hii inazifanya kuwa za thamani sana kwa kugundua ruwaza katika data ambayo mtu atapata vigumu au isiwezekane kuitambua.
Ni Nini Hufanya DBN Kuwa Muhimu?
DBN ni muhimu kwa sababu ya uwezo wao wa kujifunza uwasilishaji wa data wa viwango vya juu. Mawasilisho haya yanaweza kutumika kwa aina mbalimbali za programu kama vile uainishaji, ugunduzi wa hitilafu, na kupunguza vipimo.
Uwezo wa DBN kufanya mafunzo ya awali bila kusimamiwa, ambayo yanaweza kuongeza utendakazi wa miundo ya kina ya kujifunza yenye data ndogo iliyo na lebo, ni faida kubwa.
Maombi ya DBN ni nini?
Moja ya maombi muhimu zaidi ni utambuzi wa kitu, ambapo DBN hutumiwa kutambua aina fulani za vitu kama vile ndege, ndege na wanadamu. Pia hutumika kwa kuunda na kuainisha picha, kutambua mwendo katika filamu, na ufahamu wa lugha asilia kwa kuchakata sauti.
Zaidi ya hayo, DBN hutumika kwa kawaida katika hifadhidata ili kutathmini mkao wa binadamu. DBN ni zana nzuri kwa tasnia anuwai, pamoja na huduma ya afya na benki, na teknolojia.
5. Mitandao ya Kujifunza ya Kuimarisha Kina (DRLs)
Deep Kuimarisha Kujifunza Mitandao (DRLs) huunganisha mitandao ya kina ya neva na mbinu za uimarishaji wa kujifunza ili kuruhusu mawakala kujifunza katika mazingira magumu kupitia majaribio na makosa.
DRL hutumiwa kuwafundisha mawakala jinsi ya kuboresha mawimbi ya zawadi kwa kuingiliana na mazingira yao na kujifunza kutokana na makosa yao.
Ni Nini Huwafanya Wastaajabu?
Zimetumiwa kwa ufanisi katika matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na michezo ya kubahatisha, robotiki na kuendesha gari kwa uhuru. DRL ni muhimu kwa sababu zinaweza kujifunza moja kwa moja kutokana na uingizaji wa hisia ghafi, kuruhusu mawakala kufanya maamuzi kulingana na mwingiliano wao na mazingira.
Maombi Muhimu
DRL huajiriwa katika hali halisi kwa sababu wanaweza kushughulikia masuala magumu.
DRL zimejumuishwa katika programu kadhaa maarufu na majukwaa ya teknolojia, pamoja na Gym ya OpenAI, Mawakala wa ML wa Umoja, na DeepMind Lab ya Google. AlphaGo, iliyojengwa na Google DeepMind, kwa mfano, huajiri DRL kucheza mchezo wa ubao Nenda katika kiwango cha bingwa wa dunia.
Matumizi mengine ya DRL ni katika robotiki, ambapo hutumika kudhibiti mienendo ya mikono ya roboti kutekeleza kazi kama vile kushika vitu au kuweka vizuizi. DRL zina matumizi mengi na ni zana muhimu kwa mawakala wa mafunzo kujifunza na kufanya maamuzi katika mazingira magumu.
6. Visimbaji otomatiki
Autoencoders ni aina ya kuvutia ya neural mtandao ambayo imevutia maslahi ya wasomi na wanasayansi wa data. Zimeundwa kimsingi kujifunza jinsi ya kubana na kurejesha data.
Data ya ingizo hulishwa kupitia mfululizo wa tabaka ambazo hushusha hatua kwa hatua ukubwa wa data hadi ikabanwa kuwa safu ya kizuizi yenye nodi chache kuliko safu za ingizo na pato.
Uwakilishi huu uliobanwa hutumiwa kuunda upya data asilia ya ingizo kwa kutumia mlolongo wa tabaka ambazo polepole huinua vipimo vya data hadi kwenye umbo lake la asili.
Kwa nini ni muhimu?
Visimbaji otomatiki ni sehemu muhimu ya kujifunza kwa kina kwa sababu hufanya uchimbaji wa huduma na upunguzaji wa data uwezekane.
Wana uwezo wa kutambua vipengele muhimu vya data inayoingia na kutafsiri katika fomu iliyobanwa ambayo inaweza kutumika kwa kazi zingine kama vile uainishaji, kupanga kambi au kuunda data mpya.
Je, Tunatumia Wapi Kusimba Kiotomatiki?
Ugunduzi wa hitilafu, usindikaji wa lugha asilia, na maono ya kompyuta ni baadhi tu ya taaluma ambapo visimbaji kiotomatiki hutumiwa. Visimbaji otomatiki, kwa mfano, vinaweza kutumika kwa ukandamizaji wa picha, uondoaji sauti wa picha, na usanisi wa picha katika maono ya kompyuta.
Tunaweza kutumia Visimbaji Kiotomatiki katika kazi kama vile kuunda maandishi, kuainisha maandishi, na muhtasari wa maandishi katika kuchakata lugha asilia. Inaweza kutambua shughuli isiyo ya kawaida katika data ambayo inapotoka kutoka kwa kawaida katika utambuzi wa hitilafu.
7. Mitandao ya Kibonge
Mitandao ya Kibonge ni usanifu mpya wa kujifunza kwa kina ambao ulitengenezwa kama mbadala wa Mitandao ya Neural Convolutional (CNNs).
Mitandao ya Vibonge inategemea dhana ya kupanga vitengo vya ubongo vinavyoitwa kapsuli ambazo zina jukumu la kutambua uwepo wa kitu fulani kwenye picha na kusimba sifa zake, kama vile mwelekeo na nafasi, katika vekta zao za matokeo. Kwa hivyo, Mitandao ya Kibonge inaweza kudhibiti mwingiliano wa anga na mabadiliko ya mtazamo bora kuliko CNN.
Kwa nini Tunachagua Mitandao ya Kibonge badala ya CNN?
Mitandao ya Kibonge ni muhimu kwa sababu inashinda matatizo ya CNN katika kunasa uhusiano wa kidaraja kati ya vitu kwenye picha. CNN zinaweza kutambua vitu vya ukubwa tofauti lakini hujitahidi kufahamu jinsi vitu hivi vinavyounganishwa.
Mitandao ya Vibonge, kwa upande mwingine, inaweza kujifunza kutambua vitu na vipande vyake, na vile vile vimewekwa kwa anga kwenye picha, na kuwafanya kuwa mpinzani anayefaa kwa programu za maono ya kompyuta.
Maeneo ya Maombi
Mitandao ya Kibonge tayari imeonyesha matokeo ya kuahidi katika matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na uainishaji wa picha, utambulisho wa kitu, na sehemu za picha.
Zimetumiwa kutofautisha mambo katika picha za matibabu, kutambua watu kwenye filamu, na hata kuunda miundo ya 3D kutoka kwa picha za 2D.
Ili kuongeza utendakazi wao, Mitandao ya Kibonge imeunganishwa na usanifu mwingine wa kina wa kujifunza kama vile Mitandao ya Uzalishaji wa Matangazo (GANs) na Vidhibiti Kiotomatiki (VAEs). Mitandao ya Kibonge inatabiriwa kuchukua jukumu muhimu zaidi katika kuimarisha teknolojia ya maono ya kompyuta kadri sayansi ya kujifunza kwa kina inavyoendelea.
Kwa mfano; Nibabel ni zana inayojulikana ya Python ya kusoma na kuandika aina za faili za neuroimaging. Kwa sehemu za picha, hutumia Mitandao ya Kibonge.
8. Mifano ya kuzingatia
Mitindo ya ujifunzaji wa kina inayojulikana kama mifano inayozingatia umakini, pia inajulikana kama mifumo ya umakini, hujitahidi kuongeza usahihi wa mifano ya kujifunza mashine. Miundo hii hufanya kazi kwa kuzingatia vipengele fulani vya data inayoingia, na kusababisha usindikaji wa ufanisi na ufanisi zaidi.
Katika kazi za kuchakata lugha asilia kama vile tafsiri ya mashine na uchanganuzi wa hisia, mbinu za umakini zimeonyesha kuwa na mafanikio makubwa.
Umuhimu Wao Ni Nini?
Miundo inayozingatia umakini ni muhimu kwa sababu inawezesha uchakataji bora na bora wa data ngumu.
Mitandao ya jadi ya neva tathmini data zote za ingizo kama muhimu sawa, na kusababisha uchakataji polepole na kupungua kwa usahihi. Michakato ya uangalifu huzingatia vipengele muhimu vya data ya uingizaji, kuruhusu utabiri wa haraka na sahihi zaidi.
Maeneo ya Matumizi
Katika uwanja wa akili bandia, mifumo ya umakini ina anuwai ya matumizi, ikijumuisha usindikaji wa lugha asilia, utambuzi wa picha na sauti, na hata magari yasiyo na dereva.
Mbinu za kuzingatia, kwa mfano, zinaweza kutumika kuboresha tafsiri ya mashine katika uchakataji wa lugha asilia kwa kuruhusu mfumo kuzingatia maneno au vifungu fulani ambavyo ni muhimu kwa muktadha.
Mbinu za umakini katika magari yanayojiendesha zinaweza kutumika kusaidia mfumo kuangazia baadhi ya vitu au changamoto katika mazingira yake.
9. Mitandao ya Transfoma
Mitandao ya transfoma ni miundo ya kujifunza kwa kina ambayo huchunguza na kutoa mfuatano wa data. Hufanya kazi kwa kuchakata mlolongo wa ingizo kipengele kimoja kwa wakati mmoja na kutoa mfuatano wa matokeo wa urefu sawa au tofauti.
Mitandao ya transfoma, tofauti na miundo ya kawaida ya mfuatano hadi-mfuatano, haichakati mifuatano kwa kutumia mitandao ya neva inayojirudia (RNN). Badala yake, hutumia michakato ya kujiangalia ili kujifunza viungo kati ya vipande vya mlolongo.
Je! Umuhimu wa Mitandao ya Transfoma ni nini?
Mitandao ya transfoma imeongezeka kwa umaarufu katika miaka ya hivi karibuni kama matokeo ya utendaji wao bora katika kazi za usindikaji wa lugha asilia.
Zinafaa zaidi kwa kazi za kuunda maandishi kama vile tafsiri ya lugha, muhtasari wa maandishi na utengenezaji wa mazungumzo.
Mitandao ya transfoma ina ufanisi zaidi kimahesabu kuliko miundo inayotegemea RNN, na kuifanya kuwa chaguo linalopendelewa kwa programu za kiwango kikubwa.
Unaweza Kupata Wapi Mitandao ya Kibadilishaji?
Mitandao ya transfoma hutumika sana katika anuwai ya matumizi, haswa usindikaji wa lugha asilia.
Mfululizo wa GPT (Generative Pre-trained Transformer) ni muundo maarufu unaotegemea kibadilishaji ambao umetumika kwa kazi kama vile tafsiri ya lugha, muhtasari wa maandishi na utengenezaji wa gumzo.
BERT (Uwakilishi wa Kisimbaji cha Mielekeo Mbili kutoka kwa Transfoma) ni muundo mwingine wa kawaida wa kibadilishaji ambao umetumika kwa matumizi ya ufahamu wa lugha asilia kama vile kujibu maswali na uchanganuzi wa hisia.
Wote GPT na BERT ziliundwa na PyTorch, mfumo wa mafunzo ya kina wa chanzo huria ambao umekuwa maarufu kwa kutengeneza miundo inayotegemea kibadilishaji.
10. Mashine za Boltzmann Zilizozuiwa (RBMs)
Mashine za Boltzmann Zilizodhibitiwa (RBMs) ni aina ya mtandao wa neva usiosimamiwa ambao hujifunza kwa njia wasilianifu. Kwa sababu ya uwezo wao wa kujifunza na kutoa sifa muhimu kutoka kwa data ya hali ya juu, wameajiriwa sana katika nyanja za kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina.
RBM zimeundwa kwa tabaka mbili, zinazoonekana na zilizofichwa, na kila safu inayojumuisha kikundi cha nyuroni zilizounganishwa na kingo zilizo na uzito. RBM zimeundwa ili kujifunza usambazaji wa uwezekano ambao unaelezea data ya ingizo.
Mashine za Boltzmann Zilizozuiliwa ni zipi?
RBMs hutumia mkakati wa kujifunza wasilianifu. Katika RBMs, safu inayoonekana huakisi data ya ingizo, huku safu iliyozikwa ikisimba sifa za data ya ingizo. Uzito wa tabaka zinazoonekana na zilizofichwa zinaonyesha nguvu ya kiungo chao.
RBM hurekebisha uzani na upendeleo kati ya tabaka wakati wa mafunzo kwa kutumia mbinu inayojulikana kama utofauti tofautishi. Utofauti pinzani ni mkakati wa kujifunza usiosimamiwa ambao huongeza uwezekano wa utabiri wa kielelezo.
Ni nini umuhimu wa Mashine za Boltzmann Zilizozuiliwa?
RBM ni muhimu katika mashine kujifunza na kujifunza kwa kina kwa sababu wanaweza kujifunza na kutoa sifa zinazofaa kutoka kwa kiasi kikubwa cha data.
Zinafaa sana kwa utambuzi wa picha na usemi, na zimetumika katika matumizi mbalimbali kama vile mifumo ya wapendekezaji, utambuzi wa hitilafu na kupunguza vipimo. RBM zinaweza kupata ruwaza katika mkusanyiko mkubwa wa data, hivyo kusababisha ubashiri na maarifa bora.
Mashine za Boltzmann Zilizozuiwa zinaweza kutumika wapi?
Maombi ya RBM ni pamoja na kupunguza vipimo, utambuzi wa hitilafu na mifumo ya mapendekezo. RBM ni muhimu sana kwa uchanganuzi wa hisia na uundaji wa mada katika muktadha wa usindikaji wa lugha asilia.
Mitandao ya imani ya kina, aina ya mtandao wa neva unaotumiwa kutambua sauti na picha, pia huajiri RBM. Sanduku la Zana la Mtandao wa Imani ya Kina, TensorFlow, na Theano ni baadhi ya mifano mahususi ya programu au teknolojia inayotumia RBM.
Maliza
Miundo ya Mafunzo ya Kina inazidi kuwa muhimu zaidi na zaidi katika sekta mbalimbali, ikiwa ni pamoja na utambuzi wa usemi, usindikaji wa lugha asilia, na maono ya kompyuta.
Mitandao ya Neural Convolutional (CNNs) na Mitandao ya Neural Recurrent (RNNs) imeonyesha ahadi nyingi zaidi na inatumika sana katika programu nyingi, hata hivyo, miundo yote ya Mafunzo ya Kina ina faida na hasara zake.
Hata hivyo, watafiti bado wanatafuta Mashine za Boltzmann Zilizozuiliwa (RBMs) na aina nyingine za miundo ya Kujifunza kwa Kina kwa sababu pia zina manufaa maalum.
Miundo mipya na bunifu inategemewa kuundwa kadiri eneo la ujifunzaji wa kina linavyoendelea kusonga mbele ili kushughulikia matatizo magumu zaidi.
Acha Reply