Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Оянда дар ин ҷост. Ва, дар ин оянда мошинҳо ҷаҳони атрофро ҳамон тавре, ки одамон мекунанд, дарк мекунанд. Компютерҳо метавонанд мошинҳоро идора кунанд, бемориҳоро ташхис кунанд ва ояндаро дақиқ пешгӯӣ кунанд.
Ин метавонад ба афсонаи илмӣ монанд бошад, аммо моделҳои омӯзиши амиқ онро ба воқеият табдил медиҳанд.
Ин алгоритмҳои мураккаб сирри мағзи маслуӣ, имкон медиҳад, ки компютерҳо худомӯзӣ ва рушд кунанд. Дар ин паём, мо ба соҳаи моделҳои омӯзиши амиқ меомӯзем.
Ва мо потенсиали бузурги онҳоро барои инқилоби ҳаёти мо таҳқиқ хоҳем кард. Барои омӯхтани технологияи муосир, ки ояндаи инсониятро тағйир медиҳад, омода шавед.
Моделҳои омӯзиши амиқ маҳз кадомҳоянд?
Оё шумо ягон бор бозӣ кардаед, ки дар он шумо бояд фарқияти байни ду тасвирро муайян кунед?
Ин шавқовар аст, аммо он метавонад душвор бошад, дуруст? Тасаввур кунед, ки шумо метавонед ба компютер таълим диҳед, ки ин бозӣ бозӣ кунед ва ҳар дафъа ғалаба кунед. Моделҳои омӯзиши амиқ маҳз ҳаминро иҷро мекунанд!
Моделҳои омӯзиши амиқ ба мошинҳои хеле интеллектуалӣ шабоҳат доранд, ки метавонанд шумораи зиёди тасвирҳоро тафтиш кунанд ва чӣ чизи умумиро муайян кунанд. Онҳо ин корро тавассути ҷудо кардани тасвирҳо ва омӯзиши ҳар яки алоҳида анҷом медиҳанд.
Сипас онҳо чизҳои омӯхтаашонро барои муайян кардани намунаҳо ва пешгӯиҳо дар бораи тасвирҳои тозае, ки қаблан надида буданд, истифода мебаранд.
Моделҳои омӯзиши амиқ шабакаҳои нейронии сунъӣ мебошанд, ки метавонанд намунаҳо ва хусусиятҳои мураккабро аз маҷмӯи додаҳои азим омӯхта ва истихроҷ кунанд. Ин моделҳо аз якчанд қабатҳои гиреҳҳои алоқаманд ё нейронҳо иборатанд, ки маълумоти воридшударо барои тавлиди натиҷа таҳлил ва тағир медиҳанд.
Моделҳои омӯзиши амиқ махсусан барои корҳое мувофиқанд, ки дақиқ ва дақиқии бузургро талаб мекунанд, ба монанди шинохти тасвир, шинохти нутқ, коркарди забони табиӣ ва робототехника.
Онҳо дар ҳама чиз аз мошинҳои худгард то ташхиси тиббӣ, системаҳои тавсиядиҳанда ва таҳлили пешгӯишаванда.
Ин аст версияи соддакардашудаи визуализатсия барои нишон додани ҷараёни маълумот дар модели омӯзиши амиқ.
Маълумоти воридотӣ ба қабати вуруди модел ҷорӣ мешавад, ки баъдан пеш аз пешниҳоди пешгӯии баромад маълумотро тавассути як қатор қабатҳои пинҳонӣ мегузаронад.
Ҳар як қабати пинҳон пеш аз интиқоли он ба қабати оянда як қатор амалҳои математикиро оид ба маълумоти воридшуда иҷро мекунад, ки пешгӯии ниҳоиро таъмин мекунад.
Акнун биёед бубинем, ки моделҳои омӯзиши амиқ чист ва чӣ тавр мо онҳоро дар ҳаёти худ истифода бурда метавонем.
1. Шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ (CNNs)
CNNҳо як модели омӯзиши амиқ мебошанд, ки майдони биниши компютерро тағир додааст. CNN-ҳо барои тасниф кардани тасвирҳо, шинохтани объектҳо ва тасвирҳои сегментҳо истифода мешаванд. Сохтор ва функсияи кортекси визуалии инсон ба тарҳрезии CNN хабар доданд.
Чӣ гуна онҳо кор мекунанд?
CNN аз як қатор қабатҳои конволютсионӣ, қабатҳои муттаҳидкунанда ва қабатҳои пурра ба ҳам пайваст иборат аст. Вуруд тасвир аст ва баромад пешгӯии нишони синфии тасвир аст.
Қабатҳои конволютсионии CNN харитаи хусусиятҳоро тавассути иҷрои маҳсулоти нуқта байни тасвири воридотӣ ва маҷмӯи филтрҳо месозад. Қабатҳои яклухт андозаи харитаи хусусиятро бо коҳиш додани намунаи он кам мекунанд.
Ниҳоят, харитаи хусусият аз ҷониби қабатҳои пурра пайвастшуда барои пешгӯии тамғаи синфи тасвир истифода мешавад.
Чаро CNN муҳиманд?
CNN муҳим аст, зеро онҳо метавонанд муайян кардани намунаҳо ва хусусиятҳоро дар тасвирҳое, ки ба одамон пайхас кардан душвор аст, ёд гиранд. CNN-ро метавон таълим дод, ки хусусиятҳоро ба монанди кунҷҳо, кунҷҳо ва матнҳо бо истифода аз маҷмӯаҳои маълумоти калон эътироф кунанд. Пас аз омӯхтани ин хосиятҳо, CNN метавонад онҳоро барои муайян кардани объектҳо дар аксҳои нав истифода барад. CNN-ҳо дар барномаҳои гуногуни мушаххаскунии тасвирҳо дастовардҳои пешрафтаро нишон доданд.
Мо CNN-ро дар куҷо истифода мебарем
Тандурустӣ, саноати мошинсозӣ ва чакана танҳо чанд бахше мебошанд, ки CNN-ро истифода мебаранд. Дар соҳаи тандурустӣ, онҳо метавонанд барои ташхиси беморӣ, таҳияи доруворӣ ва таҳлили тасвири тиббӣ муфид бошанд.
Дар соҳаи мошинсозӣ, онҳо дар муайян кардани хатҳо кӯмак мекунанд, ошкор кардани объект, ва ронандагии мустақил. Онҳо инчунин дар чакана барои ҷустуҷӯи визуалӣ, тавсияи маҳсулот дар асоси тасвир ва назорати инвентаризатсия васеъ истифода мешаванд.
Барои намуна; Google CNN-ро дар барномаҳои гуногун истифода мебарад, аз ҷумла Google Lens, як абзори муайянкунии тасвири маъруф. Барнома CNN-ро барои арзёбии аксҳо ва додани маълумот ба корбарон истифода мебарад.
Масалан, Google Lens метавонад ашёро дар тасвир шинохт ва дар бораи онҳо тафсилот пешниҳод кунад, ба монанди намуди гул.
Он инчунин метавонад матни аз расм гирифташударо ба забонҳои гуногун тарҷума кунад. Google Lens метавонад ба истеъмолкунандагон маълумоти муфид диҳад, зеро CNN дар муайян кардани дақиқи ашё ва истихроҷи хусусиятҳо аз аксҳо.
2. Шабакаҳои хотираи кӯтоҳмуддат (LSTM).
Шабакаҳои хотираи кӯтоҳмуддат (LSTM) барои бартараф кардани камбудиҳои шабакаҳои нейронҳои мунтазами такрорӣ (RNNs) сохта шудаанд. Шабакаҳои LSTM барои вазифаҳое мувофиқанд, ки коркарди пайдарпайии маълумотро дар тӯли вақт талаб мекунанд.
Онҳо тавассути истифодаи як ҳуҷайраи хотираи мушаххас ва се механизми дарвоза кор мекунанд.
Онҳо ҷараёни иттилоотро ба дохили ҳуҷайра ва берун аз ҳуҷайра танзим мекунанд. Дарвозаи вуруд, дарвозаи фаромӯш ва дарвозаи баромад се дарвоза мебошанд.
Дарвозаи вуруд ҷараёни маълумотро ба ячейкаи хотира танзим мекунад, дарвозаи фаромӯшӣ нест кардани маълумотро аз ячейка ва дарвозаи баромад ҷараёни интиқоли маълумотро аз ячейка танзим мекунад.
Аҳамияти онҳо чист?
Шабакаҳои LSTM муфиданд, зеро онҳо метавонанд пайдарпайии маълумотро бо муносибатҳои дарозмуддат бомуваффақият муаррифӣ ва пешгӯӣ кунанд. Онҳо метавонанд маълумотро дар бораи воридоти қаблӣ сабт ва нигоҳ доранд, ки ба онҳо имкон медиҳад, ки дар бораи воридоти оянда пешгӯиҳои дақиқтар кунанд.
Шинохти нутқ, шинохти дастнавис, коркарди забони табиӣ ва навиштани тасвирҳо танҳо чанде аз барномаҳое мебошанд, ки шабакаҳои LSTM-ро истифода кардаанд.
Мо шабакаҳои LSTM-ро дар куҷо истифода мебарем?
Бисёре аз барномаҳои нармафзор ва технологӣ шабакаҳои LSTM-ро истифода мебаранд, аз ҷумла системаҳои шинохти нутқ, асбобҳои коркарди забонҳои табиӣ ба монанди таҳлили таҳлил, системаҳои тарҷумаи мошинӣ ва системаҳои тавлиди матн ва тасвирҳо.
Онҳо инчунин дар эҷоди мошинҳо ва роботҳои худгард, инчунин дар соҳаи молия барои ошкор кардани қаллобӣ ва пешгӯӣ истифода шудаанд. бозор ҳаракатҳо.
3. Шабакаҳои генеративии душманӣ (GANs)
GANҳо а омӯзиши чуқур техникае, ки барои тавлиди намунаҳои нави додаҳо, ки ба маҷмӯи додаҳо монанданд, истифода мешавад. GANҳо аз ду иборатанд шабакаҳои нейронӣ: яке, ки истеҳсоли намунаҳои навро меомӯзад ва дигаре, ки фарқ кардани намунаҳои аслӣ ва тавлидшударо меомӯзад.
Дар равиши шабеҳ, ин ду шабака якҷоя таълим дода мешаванд, то он даме, ки генератор намунаҳоеро тавлид кунад, ки аз воқеият фарқнашавандаанд.
Чаро мо GAN-ро истифода мебарем
GANҳо аз сабаби иқтидори худ барои истеҳсоли сифати баланд аҳамият доранд маълумоти синтетикӣ ки метавонад барои барномаҳои гуногун, аз ҷумла истеҳсоли тасвирҳо ва видео, тавлиди матн ва ҳатто тавлиди мусиқӣ истифода шавад.
GANҳо инчунин барои афзоиш додани маълумот истифода шудаанд, ки тавлиди он аст маълумоти синтетикӣ барои пурра кардани маълумоти вокеи ва бехтар намудани кори моделхои омузиши машинахо.
Ғайр аз он, тавассути эҷоди маълумоти синтетикӣ, ки метавонанд барои омӯзиши моделҳо ва тақлид кардани озмоишҳо истифода шаванд, GANs дорои потенсиали табдил додани бахшҳо ба монанди тиб ва рушди доруворӣ мебошанд.
Аризаҳои GANs
GANҳо метавонанд маҷмӯи додаҳоро пурра кунанд, тасвирҳо ё филмҳои нав эҷод кунанд ва ҳатто барои моделсозии илмӣ маълумоти синтетикӣ тавлид кунанд. Ғайр аз он, GANҳо имкон доранд, ки дар барномаҳои гуногун, аз фароғат то тиббӣ истифода шаванд.
синну сол ва видео. Масалан, StyleGAN2-и NVIDIA барои эҷоди аксҳои босифати одамони машҳур ва асарҳои санъат истифода шудааст.
4. Шабакаҳои Deep Belief (DBNs)
Шабакаҳои Deep Belief (DBNs) мебошанд мағзи маслуӣ системаҳое, ки метавонанд муайян кардани намунаҳоро дар маълумот омӯзанд. Онҳо ин корро тавассути тақсим кардани маълумот ба қисмҳои хурдтар ва хурдтар иҷро мекунанд ва дар ҳар сатҳ дарки амиқтар ба даст меоранд.
DBN-ҳо метавонанд аз маълумот бидуни огоҳии он маълумот гиранд (инро “омӯзиши беназорат” меноманд). Ин онҳоро барои ошкор кардани намунаҳо дар маълумоте, ки барои шахс фаҳмидан душвор ё ғайриимкон аст, бениҳоят арзишманд мегардонад.
Чӣ DBN-ро муҳим мекунад?
DBN аз сабаби қобилияти онҳо барои омӯхтани муаррифии иерархикии додаҳо муҳиманд. Ин намояндагӣ метавонанд барои барномаҳои гуногун, ба монанди тасниф, ошкор кардани аномалия ва кам кардани андоза истифода шаванд.
Иқтидори DBN-ҳо барои анҷом додани омӯзиши пешакии беназорат, ки метавонад иҷрои моделҳои омӯзиши амиқро бо маълумоти ҳадди ақали нишондодашуда зиёд кунад, бартарии назаррас аст.
Барномаҳои DBN кадомҳоянд?
Яке аз муҳимтарин барномаҳо мебошад ошкор кардани объект, ки дар он DBN-ҳо барои шинохти баъзе намудҳои ашё, ба монанди ҳавопаймоҳо, паррандагон ва одамон истифода мешаванд. Онҳо инчунин барои тавлид ва таснифоти тасвирҳо, муайянкунии ҳаракат дар филмҳо ва фаҳмиши забони табиӣ барои коркарди овоз истифода мешаванд.
Ғайр аз он, DBN-ҳо одатан дар маҷмӯаҳои додаҳо барои арзёбии мавқеи инсон истифода мешаванд. DBNҳо як воситаи олӣ барои соҳаҳои мухталиф, аз ҷумла тандурустӣ ва бонкдорӣ ва технология мебошанд.
5. Шабакаҳои омӯзиши амиқ (DRLs)
Deep Омӯзиши таҳким Шабакаҳо (DRLs) шабакаҳои амиқи нейронро бо усулҳои такмили омӯзиш муттаҳид мекунанд, то ба агентҳо имкон диҳанд, ки дар муҳити мураккаб тавассути озмоиш ва хатогӣ омӯзанд.
DRL-ҳо барои таълим додан ба агентҳо истифода мешаванд, ки чӣ гуна оптимизатсия кардани сигнали мукофотро тавассути муошират бо атрофиён ва омӯхтан аз хатогиҳои онҳо истифода баранд.
Чӣ онҳоро ҷолиб мегардонад?
Онҳо дар барномаҳои гуногун, аз ҷумла бозӣ, робототехника ва ронандагии мустақил самаранок истифода мешуданд. DRLҳо муҳиманд, зеро онҳо метавонанд мустақиман аз воридоти ҳассосии хом омӯхта шаванд ва ба агентҳо имкон медиҳанд, ки дар асоси муносибатҳои онҳо бо муҳити зист қарор қабул кунанд.
Барномаҳои муҳим
DRL-ҳо дар шароити воқеии ҷаҳонӣ истифода мешаванд, зеро онҳо метавонанд масъалаҳои душворро ҳал кунанд.
DRLҳо ба якчанд платформаҳои машҳури нармафзор ва технологӣ, аз ҷумла Gym OpenAI, дохил карда шудаанд. Агентҳои ML-Юнити, ва лабораторияи Google DeepMind. АлфаГо, аз ҷониби Google сохта шудааст Ақли амиқ, масалан, DRL-ро барои бозӣ кардани бозии тахтаи Go дар сатҳи қаҳрамони ҷаҳон кор мекунад.
Истифодаи дигари DRL дар робототехника мебошад, ки дар он барои идоракунии ҳаракатҳои дастҳои роботӣ барои иҷрои вазифаҳо, аз қабили гирифтани ашё ё ҷамъ кардани блокҳо истифода мешавад. DRL-ҳо бисёр истифода доранд ва як воситаи муфид барои агентҳои таълимӣ барои омӯхтан ва дар шароити мураккаб қарор қабул кунед.
6. Автокодерҳо
Автокодерҳо як намуди ҷолиб мебошанд шабакаи нейралӣ ки мароки хам олимон ва хам маълумотшиносонро ба худ чалб кардааст. Онҳо асосан барои омӯхтани тарзи фишурдан ва барқарор кардани маълумот тарҳрезӣ шудаанд.
Маълумоти воридотӣ тавассути пайдарпайии қабатҳо дода мешавад, ки андозагирии маълумотро тадриҷан паст мекунанд, то он даме, ки он ба қабати гардани бо гиреҳҳои камтар нисбат ба қабатҳои вуруд ва баромад фишурда шавад.
Пас аз ин намоиши фишурдашуда барои аз нав сохтани маълумоти аслии воридшуда бо истифода аз пайдарпаии қабатҳо истифода мешавад, ки андозагирии маълумотро тадриҷан ба шакли аслии худ бармегардонанд.
Чаро ин муҳим аст?
Автокодерҳо ҷузъи муҳими он мебошанд омӯзиши чуқур зеро онҳо истихроҷи хусусият ва кам кардани маълумотро имконпазир мекунанд.
Онҳо қодиранд, ки унсурҳои асосии маълумоти воридшударо муайян кунанд ва онҳоро ба шакли фишурда тарҷума кунанд, ки баъдан метавонанд ба дигар вазифаҳо, ба монанди тасниф, гурӯҳбандӣ ё эҷоди маълумоти нав татбиқ карда шаванд.
Автокодерҳоро дар куҷо истифода мебарем?
Муайян кардани аномалия, коркарди забони табиӣ ва биниши компютерӣ танҳо чанде аз фанҳое мебошанд, ки дар онҳо кодгузорҳо истифода мешаванд. Масалан, кодгузорҳо метавонанд барои фишурдани тасвир, безараргардонии тасвир ва синтези тасвир дар биниши компютер истифода шаванд.
Мо метавонем Autoencoders -ро дар вазифаҳое ба мисли эҷоди матн, гурӯҳбандии матн ва ҷамъбасти матн дар коркарди забони табиӣ истифода барем. Он метавонад фаъолияти аномалияро дар маълумоте муайян кунад, ки аз меъёр дар муайянкунии аномалия дур мешавад.
7. Шабакаҳои капсулӣ
Шабакаҳои Capsule як меъмории нави омӯзиши амиқ аст, ки ҳамчун ивазкунандаи Шабакаҳои Нейралии Конволютсионӣ (CNNs) таҳия шудааст.
Шабакаҳои капсулӣ ба мафҳуми гурӯҳбандии воҳидҳои мағзи сар, ки капсулаҳо номида мешаванд, асос ёфтаанд, ки барои эътирофи мавҷудияти як ҷузъи муайян дар тасвир ва рамзгузории атрибутҳои он, аз қабили самт ва мавқеъ дар векторҳои баромади онҳо масъуланд. Аз ин рӯ, Шабакаҳои капсула метавонанд таъсироти фазоӣ ва тағирёбии дурнаморо нисбат ба CNN беҳтар идора кунанд.
Чаро мо шабакаҳои капсуларо аз CNN интихоб мекунем?
Шабакаҳои капсула муфиданд, зеро онҳо душвориҳои CNN-ро дар гирифтани муносибатҳои иерархӣ байни ашё дар расм бартараф мекунанд. CNN метавонад чизҳои андозаҳои гуногунро эътироф кунад, аммо барои фаҳмидани он ки ин ашёҳо бо ҳам пайваст мешаванд, мубориза мебаранд.
Шабакаҳои капсула, аз тарафи дигар, метавонанд шинохти ашё ва пораҳои онҳоро, инчунин чӣ гуна ҷойгир кардани онҳо дар тасвирро омӯзанд ва онҳоро рақиби қобили истифода барои барномаҳои биниши компютерӣ созанд.
Соҳаҳои татбиқ
Шабакаҳои Capsule аллакай дар барномаҳои гуногун, аз ҷумла таснифоти тасвирҳо, муайянкунии объект ва сегментатсияи тасвирҳо натиҷаҳои умедбахш нишон доданд.
Онҳоро барои фарқ кардани чизҳои аксҳои тиббӣ, шинохтани одамон дар филмҳо ва ҳатто аз тасвирҳои 3D моделҳои 2D истифода бурданд.
Барои баланд бардоштани самаранокии онҳо, Шабакаҳои Capsule бо дигар меъмории омӯзиши амиқ, ба монанди Шабакаҳои Генеративии Adversarial (GANs) ва Autoencoders Variational (VAEs) якҷоя карда шудаанд. Пешгӯӣ карда мешавад, ки шабакаҳои капсулӣ дар такмил додани технологияҳои биниши компютерӣ нақши рӯзафзун хоҳанд дошт, зеро илми омӯзиши амиқ инкишоф меёбад.
Барои намуна; Нибабел асбоби маъруфи Python барои хондан ва навиштани намудҳои файлҳои нейроимтажӣ мебошад. Барои сегментатсияи тасвир, он Шабакаҳои Capsule-ро истифода мебарад.
8. Моделҳои ба диққат асосёфта
Моделҳои омӯзиши амиқ, ки бо номи моделҳои ба диққат асосёфта маъруфанд, инчунин ҳамчун механизмҳои таваҷҷӯҳ маълуманд, барои баланд бардоштани дақиқии моделҳои омӯзиши мошинҳо. Ин моделҳо бо тамаркуз ба хусусиятҳои муайяни додаҳои воридотӣ кор мекунанд, ки дар натиҷа коркарди муассиртар ва муассиртар мешаванд.
Дар вазифаҳои коркарди забони табиӣ, ба монанди тарҷумаи мошинӣ ва таҳлили эҳсосот, усулҳои таваҷҷӯҳ хеле муваффақ буданд.
Аҳамияти онҳо дар чист?
Моделҳои ба диққат асосёфта муфиданд, зеро онҳо коркарди бештар муассир ва муассири маълумоти мураккабро фароҳам меоранд.
Шабакаҳои нейронии анъанавӣ ҳамаи маълумоти воридшударо ҳамчун якхела муҳим арзёбӣ мекунанд, ки дар натиҷа коркарди сусттар ва дақиқии кам мешавад. Равандҳои таваҷҷӯҳ ба ҷанбаҳои муҳими маълумоти воридотӣ тамаркуз мекунанд, ки имкон медиҳанд пешгӯиҳои зудтар ва дақиқтарро фароҳам оранд.
Соҳаҳои истифода
Дар соҳаи зеҳни сунъӣ, механизмҳои таваҷҷӯҳ дорои доираи васеи барномаҳо, аз ҷумла коркарди забони табиӣ, шинохти тасвир ва аудио ва ҳатто мошинҳои бидуни ронанда мебошанд.
Масалан, усулҳои таваҷҷӯҳро барои беҳтар кардани тарҷумаи мошинӣ дар коркарди забони табиӣ тавассути имкон додан ба система ба калимаҳо ё ибораҳои муайяне, ки барои контекст муҳиманд, истифода бурдан мумкин аст.
Усулҳои таваҷҷӯҳ дар мошинҳои худмухтор метавонанд барои кӯмак ба система дар тамаркуз ба ашё ё мушкилот дар атрофи он истифода шаванд.
9. Шабакаҳои трансформаторӣ
Шабакаҳои трансформаторӣ моделҳои омӯзиши амиқ мебошанд, ки пайдарпайии додаҳоро тафтиш ва тавлид мекунанд. Онҳо тавассути коркарди пайдарпаии воридот дар як вақт ва тавлиди пайдарпайии баромади дарозии якхела ё гуногун фаъолият мекунанд.
Шабакаҳои трансформаторӣ бар хилофи моделҳои стандартии пайдарпай ба пайдарпай, пайдарпайҳоро бо истифода аз шабакаҳои нейронҳои такрорӣ (RNN) коркард намекунанд. Ба ҷои ин, онҳо барои омӯхтани робитаҳои байни қисмҳои пайдарпай равандҳои худтанзимкуниро истифода мебаранд.
Аҳамияти шабакаҳои трансформаторӣ чист?
Шабакаҳои трансформаторӣ дар солҳои охир дар натиҷаи иҷрои беҳтари онҳо дар корҳои коркарди забони табиӣ маъруфият пайдо карданд.
Онҳо махсусан барои корҳои эҷоди матн, аз қабили тарҷумаи забон, ҷамъбасти матн ва таҳияи гуфтугӯҳо мувофиқанд.
Шабакаҳои трансформаторӣ нисбат ба моделҳои RNN дар асоси ҳисоббарорӣ ба таври назаррас самараноктаранд ва онҳоро барои барномаҳои васеъмиқёс интихоби афзалиятнок мегардонанд.
Шабакаҳои трансформаториро дар куҷо пайдо кардан мумкин аст?
Шабакаҳои трансформаторӣ дар доираи васеи барномаҳо, махсусан коркарди забони табиӣ ба таври васеъ истифода мешаванд.
Силсилаи GPT (Generative Pre-trained Transformer) як модели барҷастаи ба трансформатор асосёфта мебошад, ки барои вазифаҳое ба монанди тарҷумаи забон, ҷамъбасти матн ва тавлиди чатбот истифода шудааст.
BERT (Намояндагии рамзгузори дуҷониба аз Трансформерҳо) боз як модели маъмули ба трансформатор асосёфта мебошад, ки барои барномаҳои фаҳмиши забони табиӣ, ба монанди посух додан ба саволҳо ва таҳлили эҳсосот истифода шудааст.
ҳарду GPT ва BERT бо офарида шудаанд PyTorch, як чаҳорчӯбаи омӯзиши амиқи кушодаасос, ки барои таҳияи моделҳои ба трансформатор асосёфта маъмул буд.
10. Мошинҳои маҳдудшудаи Boltzmann (RBMs)
Мошинҳои маҳдудшудаи Болтзман (RBMs) як навъ шабакаи нейронии назоратнашаванда мебошанд, ки ба таври тавлидӣ омӯхта мешаванд. Аз сабаби қобилияти омӯхтан ва истихроҷи хусусиятҳои муҳим аз маълумоти баландҳаҷм, онҳо дар соҳаҳои омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ васеъ истифода мешаванд.
RBM-ҳо аз ду қабати намоён ва пинҳонӣ иборатанд, ки ҳар як қабат аз як гурӯҳи нейронҳо бо кунҷҳои вазн пайвастшуда иборат аст. RBMs барои омӯхтани тақсимоти эҳтимолият, ки маълумоти воридшударо тавсиф мекунад, тарҳрезӣ шудаанд.
Мошинҳои маҳдудшудаи Boltzmann чист?
RBMs стратегияи омӯзиши тавлидиро истифода мебаранд. Дар RBMs, қабати намоён маълумоти воридшударо инъикос мекунад, дар ҳоле ки қабати дафншуда хусусиятҳои додаҳои вурудиро рамзгузорӣ мекунад. Вазнҳои қабатҳои намоён ва пинҳонӣ қувваи пайванди онҳоро нишон медиҳанд.
RBMs вазнҳо ва ғаразҳои байни қабатҳоро ҳангоми омӯзиш бо истифода аз усуле, ки бо номи дивергенсияи контрастӣ маълум аст, танзим мекунанд. Фарқияти муқоисавӣ як стратегияи омӯзишии беназорат аст, ки эҳтимолияти пешгӯии моделро ба ҳадди аксар мерасонад.
Мошинҳои маҳдудшудаи Болтсман чӣ аҳамият доранд?
RBMs муҳим аст омӯзиши машқҳо ва омӯзиши амиқ, зеро онҳо метавонанд аз миқдори зиёди маълумот хусусиятҳои мувофиқро омӯзанд ва ба даст оранд.
Онҳо барои шинохти тасвир ва нутқ хеле муассиранд ва онҳо дар барномаҳои гуногун, аз қабили системаҳои тавсиядиҳанда, ошкор кардани аномалия ва коҳиши андозагирӣ истифода шудаанд. RBM-ҳо метавонанд намунаҳоро дар маҷмӯаҳои азими додаҳо пайдо кунанд, ки дар натиҷа пешгӯиҳо ва фаҳмиши олӣ мешаванд.
Мошинҳои маҳдудшудаи Boltzmann дар куҷо истифода мешаванд?
Барномаҳо барои RBMs кам кардани андоза, ошкор кардани аномалия ва системаҳои тавсияро дар бар мегиранд. RBMs махсусан барои таҳлили эҳсосот ва моделсозии мавзӯъ дар заминаи коркарди забони табиӣ.
Шабакаҳои амиқи эътиқод, як навъ шабакаи нейронест, ки барои шинохти овоз ва тасвир истифода мешаванд, инчунин RBM-ро истифода мебаранд. Шабакаи абзорҳои Deep Belief, ТенорФловва Теано баъзе мисолҳои мушаххаси нармафзор ё технологияе мебошанд, ки RBM-ро истифода мебаранд.
Ба натиҷа расидан
Моделҳои омӯзиши амиқ дар соҳаҳои мухталиф, аз ҷумла шинохти нутқ, коркарди забони табиӣ ва биниши компютерӣ аҳамияти бештар пайдо мекунанд.
Шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ (CNNs) ва Шабакаҳои нейронҳои такрорӣ (RNNs) ваъдаҳои бештарро нишон доданд ва дар бисёр барномаҳо ба таври васеъ истифода мешаванд, аммо ҳама моделҳои Deep Learning афзалиятҳо ва нуқсонҳои худро доранд.
Бо вуҷуди ин, муҳаққиқон то ҳол ба мошинҳои маҳдудшудаи Boltzmann (RBMs) ва дигар навъҳои моделҳои Deep Learning ҷустуҷӯ мекунанд, зеро онҳо низ бартариҳои махсус доранд.
Интизор меравад, ки моделҳои нав ва эҷодӣ эҷод карда шаванд, зеро соҳаи омӯзиши амиқ барои ҳалли мушкилоти душвортар пешрафт мекунад.
Дин ва мазҳаб