สารบัญ[ซ่อน][แสดง]
อนาคตอยู่ที่นี่ และในอนาคตเครื่องจักรจะเข้าใจโลกรอบตัวด้วยวิธีเดียวกับที่มนุษย์เข้าใจ คอมพิวเตอร์สามารถขับเคลื่อนรถยนต์ วินิจฉัยโรค และคาดการณ์อนาคตได้อย่างแม่นยำ
นี่อาจดูเหมือนนิยายวิทยาศาสตร์ แต่รูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกกำลังทำให้มันเป็นจริง
อัลกอริธึมที่ซับซ้อนเหล่านี้กำลังเปิดเผยความลับของ ปัญญาประดิษฐ์ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองได้ ในโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกขอบเขตของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
และเราจะสำรวจศักยภาพมหาศาลที่พวกมันมีต่อการปฏิวัติชีวิตของเรา เตรียมเรียนรู้เทคโนโลยีล้ำสมัยที่จะเปลี่ยนแปลงอนาคตของมนุษยชาติ
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไรกันแน่?
คุณเคยเล่นเกมที่คุณต้องระบุความแตกต่างระหว่างภาพสองภาพหรือไม่?
มันสนุก แต่ก็ยากเหมือนกันใช่ไหม? ลองนึกภาพว่าสามารถสอนคอมพิวเตอร์ให้เล่นเกมนั้นและชนะทุกครั้ง โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกทำได้เพียงแค่นั้น!
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกนั้นคล้ายกับเครื่องจักรอัจฉริยะขั้นสูงที่สามารถตรวจสอบภาพจำนวนมากและกำหนดสิ่งที่เหมือนกันได้ พวกเขาทำได้โดยการแยกชิ้นส่วนภาพและศึกษาทีละภาพ
จากนั้นจึงใช้สิ่งที่ได้เรียนรู้เพื่อระบุรูปแบบและคาดการณ์เกี่ยวกับภาพใหม่ๆ ที่พวกเขาไม่เคยเห็นมาก่อน
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถเรียนรู้และแยกรูปแบบและลักษณะที่ซับซ้อนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โมเดลเหล่านี้ประกอบด้วยโหนดหรือเซลล์ประสาทที่เชื่อมโยงกันหลายชั้น ซึ่งจะวิเคราะห์และเปลี่ยนแปลงข้อมูลขาเข้าเพื่อสร้างเอาต์พุต
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเหมาะอย่างยิ่งกับงานที่ต้องการความถูกต้องแม่นยำสูง เช่น การระบุรูปภาพ การรู้จำเสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และวิทยาการหุ่นยนต์
พวกมันถูกนำมาใช้ในทุกสิ่งตั้งแต่รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองไปจนถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์ ระบบผู้แนะนำ และ การวิเคราะห์เชิงทำนาย.
ต่อไปนี้คือการแสดงภาพเวอร์ชันที่เรียบง่ายเพื่อแสดงการไหลของข้อมูลในรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึก
ข้อมูลอินพุตจะไหลเข้าสู่เลเยอร์อินพุตของโมเดล ซึ่งจะส่งข้อมูลผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จำนวนหนึ่งก่อนที่จะให้ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้
แต่ละเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะดำเนินการทางคณิตศาสตร์เป็นชุดกับข้อมูลอินพุตก่อนที่จะส่งต่อไปยังเลเยอร์ถัดไป ซึ่งให้การทำนายขั้นสุดท้าย
ทีนี้มาดูกันว่าโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไรและเราจะนำไปใช้ในชีวิตของเราได้อย่างไร
1. เครือข่ายประสาทเทียม (CNN)
ซีเอ็นเอ็นเป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกที่เปลี่ยนขอบเขตการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ CNN ใช้เพื่อจำแนกรูปภาพ จดจำวัตถุ และแบ่งส่วนรูปภาพ โครงสร้างและหน้าที่ของคอร์เทกซ์การมองเห็นของมนุษย์เป็นข้อมูลในการออกแบบของซีเอ็นเอ็น
วิธีไม่ทำงาน?
CNN ประกอบด้วยเลเยอร์ Convolutional, Pooling Layer และเลเยอร์ที่เชื่อมโยงอย่างสมบูรณ์ อินพุตคือรูปภาพ และเอาต์พุตเป็นการคาดคะเนคลาสเลเบลของรูปภาพ
Convolutional Layers ของ CNN สร้างแผนที่คุณลักษณะโดยการแสดงดอทโปรดักส์ระหว่างรูปภาพอินพุตและชุดตัวกรอง เลเยอร์การรวมจะลดขนาดของแผนที่คุณลักษณะลงโดยการสุ่มตัวอย่าง
สุดท้าย เลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์จะใช้แผนผังคุณลักษณะเพื่อทำนายป้ายกำกับคลาสของรูปภาพ
เหตุใด CNN จึงมีความสำคัญ
CNN มีความสำคัญเนื่องจากสามารถเรียนรู้ที่จะตรวจจับรูปแบบและลักษณะเฉพาะของภาพที่ผู้คนสังเกตเห็นได้ยาก สามารถสอนให้ CNN จดจำลักษณะต่างๆ เช่น ขอบ มุม และพื้นผิวได้โดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หลังจากเรียนรู้คุณสมบัติเหล่านี้แล้ว CNN สามารถใช้คุณสมบัติเหล่านี้เพื่อระบุวัตถุในภาพถ่ายสดได้ CNN ได้แสดงประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในแอปพลิเคชันการระบุรูปภาพที่หลากหลาย
เราใช้ CNN ที่ไหน
การดูแลสุขภาพ อุตสาหกรรมยานยนต์ และการค้าปลีกเป็นเพียงส่วนน้อยที่ใช้ CNN ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ พวกมันมีประโยชน์สำหรับการวินิจฉัยความเจ็บป่วย การพัฒนายา และการวิเคราะห์ภาพลักษณ์ทางการแพทย์
ในภาคยานยนต์ พวกเขาช่วยในการตรวจจับช่องทางเดินรถ การตรวจจับวัตถุและการขับขี่อัตโนมัติ นอกจากนี้ยังใช้อย่างมากในการค้าปลีกสำหรับการค้นหาด้วยภาพ คำแนะนำผลิตภัณฑ์จากรูปภาพ และการควบคุมสินค้าคงคลัง
ตัวอย่างเช่น; Google ใช้ CNN ในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึง Google Lensเครื่องมือระบุรูปภาพที่เป็นที่นิยม โปรแกรมใช้ CNN เพื่อประเมินภาพถ่ายและให้ข้อมูลแก่ผู้ใช้
ตัวอย่างเช่น Google Lens สามารถจดจำสิ่งต่างๆ ในภาพและให้รายละเอียดเกี่ยวกับสิ่งเหล่านั้น เช่น ประเภทของดอกไม้
นอกจากนี้ยังอาจแปลข้อความที่ดึงมาจากรูปภาพเป็นหลายภาษา Google Lens สามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์แก่ผู้บริโภคได้เนื่องจากความช่วยเหลือของ CNN ในการระบุรายการและแยกลักษณะเฉพาะจากภาพถ่ายได้อย่างถูกต้อง
2. เครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM)
เครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM) ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ไขข้อบกพร่องของเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำเป็นประจำ (RNNs) เครือข่าย LSTM เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการการประมวลผลลำดับข้อมูลตลอดเวลา
พวกมันทำงานโดยใช้เซลล์หน่วยความจำเฉพาะและกลไกการเกทสามตัว
ควบคุมการไหลของข้อมูลเข้าและออกจากเซลล์ ประตูอินพุต ประตูลืม และประตูขาออกคือสามประตู
ประตูอินพุตควบคุมการไหลของข้อมูลเข้าสู่เซลล์หน่วยความจำ ประตูลืมควบคุมการลบข้อมูลออกจากเซลล์ และประตูเอาต์พุตควบคุมการไหลของข้อมูลออกจากเซลล์
ความสำคัญของพวกเขาคืออะไร?
เครือข่าย LSTM มีประโยชน์เนื่องจากสามารถแสดงและคาดการณ์ลำดับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ระยะยาวได้สำเร็จ พวกเขาสามารถบันทึกและเก็บรักษาข้อมูลเกี่ยวกับอินพุตก่อนหน้า ทำให้สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับอินพุตในอนาคต
การรู้จำเสียง การรู้จำลายมือ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และคำบรรยายภาพเป็นเพียงส่วนหนึ่งของแอปพลิเคชันที่ใช้ประโยชน์จากเครือข่าย LSTM
เราใช้เครือข่าย LSTM ที่ไหน
แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีจำนวนมากใช้เครือข่าย LSTM รวมถึงระบบรู้จำเสียง เครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นระบบแปลภาษาด้วยเครื่อง และระบบสร้างข้อความและรูปภาพ
พวกเขายังถูกนำไปใช้ในการสร้างรถยนต์และหุ่นยนต์ไร้คนขับ รวมถึงในอุตสาหกรรมการเงินเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงและคาดการณ์ล่วงหน้า ตลาดหลักทรัพย์ การเคลื่อนไหว
3. Generative Adversarial Networks (GAN)
GAN คือ ก การเรียนรู้ลึก ๆ เทคนิคที่ใช้ในการสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับชุดข้อมูลที่กำหนด GAN ประกอบด้วยสองตัว โครงข่ายประสาทเทียม: คนที่เรียนรู้ที่จะผลิตตัวอย่างใหม่และคนที่เรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างตัวอย่างของแท้และที่สร้างขึ้น
ในแนวทางเดียวกัน เครือข่ายทั้งสองนี้ได้รับการฝึกฝนร่วมกันจนกระทั่งตัวสร้างสามารถสร้างตัวอย่างที่แยกไม่ออกจากของจริง
ทำไมเราถึงใช้ GAN
GAN มีความสำคัญเนื่องจากความสามารถในการผลิตคุณภาพสูง ข้อมูลสังเคราะห์ ที่อาจนำไปใช้กับแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย รวมถึงการผลิตรูปภาพและวิดีโอ การสร้างข้อความ และแม้กระทั่งการสร้างเพลง
GAN ยังใช้สำหรับการเสริมข้อมูลซึ่งเป็นการสร้าง ข้อมูลสังเคราะห์ เพื่อเสริมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
นอกจากนี้ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สามารถใช้ในการฝึกแบบจำลองและเลียนแบบการทดลอง GAN มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงภาคส่วนต่างๆ เช่น ยาและการพัฒนายา
การประยุกต์ใช้ GAN
GAN สามารถเสริมชุดข้อมูล สร้างรูปภาพหรือภาพยนตร์ใหม่ และแม้แต่สร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการจำลองทางวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ GAN ยังมีศักยภาพในการใช้งานที่หลากหลายตั้งแต่ความบันเทิงไปจนถึงการแพทย์
อายุและวิดีโอ ตัวอย่างเช่น StyleGAN2 ของ NVIDIA ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างภาพถ่ายคุณภาพสูงของคนดังและงานศิลปะ
4. เครือข่ายความเชื่อลึก (DBN)
Deep Belief Networks (DBN) คือ ปัญญาประดิษฐ์ ระบบที่สามารถเรียนรู้ที่จะระบุรูปแบบในข้อมูล พวกเขาทำสิ่งนี้ได้โดยการแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็กๆ ลงเรื่อยๆ เพื่อให้เข้าใจข้อมูลแต่ละระดับอย่างละเอียดยิ่งขึ้น
DBN อาจเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ได้รับแจ้งว่าข้อมูลนั้นคืออะไร (สิ่งนี้เรียกว่า “การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล”) สิ่งนี้ทำให้พวกเขามีค่าอย่างยิ่งสำหรับการตรวจจับรูปแบบในข้อมูลที่บุคคลอาจแยกแยะได้ยากหรือเป็นไปไม่ได้
อะไรทำให้ DBN มีความสำคัญ
DBN มีความสำคัญเนื่องจากความสามารถในการเรียนรู้การแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้น การแสดงข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับงานที่หลากหลาย เช่น การจำแนกประเภท การตรวจจับความผิดปกติ และการลดขนาด
ความสามารถของ DBN ในการทำการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วยข้อมูลที่ติดป้ายน้อยที่สุด เป็นประโยชน์อย่างมาก
แอปพลิเคชั่นของ DBN คืออะไร?
หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่สำคัญที่สุดคือ การตรวจจับวัตถุซึ่ง DBN ใช้ในการจดจำสิ่งของบางประเภท เช่น เครื่องบิน นก และมนุษย์ นอกจากนี้ยังใช้สำหรับการสร้างและจำแนกภาพ การตรวจจับการเคลื่อนไหวในภาพยนตร์ และการเข้าใจภาษาธรรมชาติสำหรับการประมวลผลเสียง
นอกจากนี้ DBN มักใช้ในชุดข้อมูลเพื่อประเมินท่าทางของมนุษย์ DBN เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการดูแลสุขภาพและการธนาคาร และเทคโนโลยี
5. เครือข่ายการเรียนรู้เสริมแรงเชิงลึก (DRLs)
ลึก การเรียนรู้เสริมแรง เครือข่าย (DRLs) รวมโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกเข้ากับเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อให้ตัวแทนเรียนรู้ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนผ่านการลองผิดลองถูก
DRLs ใช้เพื่อสอนตัวแทนถึงวิธีเพิ่มประสิทธิภาพสัญญาณรางวัลโดยการโต้ตอบกับสิ่งรอบตัวและเรียนรู้จากความผิดพลาด
อะไรทำให้พวกเขาโดดเด่น?
มีการใช้อย่างมีประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงเกม หุ่นยนต์ และการขับขี่อัตโนมัติ DRLs มีความสำคัญเนื่องจากสามารถเรียนรู้ได้โดยตรงจากอินพุตทางประสาทสัมผัสดิบ ทำให้ตัวแทนสามารถตัดสินใจโดยอิงจากการมีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม
แอปพลิเคชันที่สำคัญ
DRLs ถูกนำมาใช้ในสถานการณ์จริงเพราะสามารถจัดการกับปัญหาที่ยากลำบากได้
DRL ถูกรวมอยู่ในซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่โดดเด่นหลายตัว รวมถึง OpenAI's Gym, ตัวแทน ML ของ Unityและ DeepMind Lab ของ Google AlphaGoสร้างโดย Google Deepmindเช่น ใช้ DRL เล่นเกมกระดาน Go ในระดับแชมป์โลก
การใช้งานอีกอย่างหนึ่งของ DRL คือในวิทยาการหุ่นยนต์ ซึ่งใช้ในการควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนหุ่นยนต์เพื่อทำงานต่างๆ เช่น การจับสิ่งของหรือการวางบล็อกซ้อนกัน DRLs มีประโยชน์มากมายและเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับ ฝึกอบรมตัวแทนเพื่อเรียนรู้ และตัดสินใจในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
6. ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ
โปรแกรมเข้ารหัสอัตโนมัติเป็นประเภทที่น่าสนใจ เครือข่ายประสาท ที่ได้รับความสนใจจากทั้งนักวิชาการและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้รับการออกแบบโดยพื้นฐานเพื่อเรียนรู้วิธีบีบอัดและกู้คืนข้อมูล
ข้อมูลอินพุตถูกป้อนผ่านเลเยอร์ที่ต่อเนื่องกัน ซึ่งค่อยๆ ลดมิติของข้อมูลลงจนกระทั่งถูกบีบอัดเป็นเลเยอร์คอขวดที่มีโหนดน้อยกว่าเลเยอร์อินพุตและเอาท์พุต
จากนั้นการแทนค่าแบบบีบอัดนี้จะใช้เพื่อสร้างข้อมูลอินพุตเดิมขึ้นมาใหม่โดยใช้ลำดับของชั้นที่ค่อยๆ เพิ่มมิติของข้อมูลให้กลับเป็นรูปร่างเดิม
ทำไมมันถึงสำคัญ?
ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติเป็นส่วนประกอบที่สำคัญของ การเรียนรู้ลึก ๆ เนื่องจากทำให้การแยกคุณลักษณะและการลดข้อมูลเป็นไปได้
พวกเขาสามารถระบุองค์ประกอบหลักของข้อมูลที่เข้ามาและแปลงเป็นรูปแบบการบีบอัดที่อาจนำไปใช้กับงานอื่นๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ การจัดกลุ่ม หรือการสร้างข้อมูลใหม่
เราใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติที่ไหน
การตรวจจับความผิดปกติ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ เป็นเพียงไม่กี่สาขาวิชาที่ใช้โปรแกรมเข้ารหัสอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติสามารถใช้สำหรับการบีบอัดภาพ การดีนอยส์ภาพ และการสังเคราะห์ภาพในการมองเห็นของคอมพิวเตอร์
เราสามารถใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติในงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การจัดหมวดหมู่ข้อความ และการสรุปข้อความในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ สามารถระบุกิจกรรมที่ผิดปกติในข้อมูลที่เบี่ยงเบนไปจากบรรทัดฐานในการระบุความผิดปกติ
7. เครือข่ายแคปซูล
Capsule Networks เป็นสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกใหม่ที่พัฒนาขึ้นเพื่อทดแทน Convolutional Neural Networks (CNNs)
Capsule Networks ขึ้นอยู่กับแนวคิดของการจัดกลุ่มหน่วยสมองที่เรียกว่าแคปซูล ซึ่งมีหน้าที่รับรู้การมีอยู่ของวัตถุบางอย่างในรูปภาพและเข้ารหัสแอตทริบิวต์ของมัน เช่น การวางแนวและตำแหน่ง ลงในเวกเตอร์เอาต์พุต ดังนั้น Capsule Networks จึงสามารถจัดการปฏิสัมพันธ์เชิงพื้นที่และความผันผวนของมุมมองได้ดีกว่า CNN
เหตุใดเราจึงเลือกเครือข่ายแคปซูลมากกว่าของซีเอ็นเอ็น
Capsule Networks มีประโยชน์เพราะสามารถเอาชนะความยากลำบากของ CNN ในการจับภาพความสัมพันธ์แบบลำดับชั้นระหว่างรายการต่างๆ ในรูปภาพ CNN สามารถจดจำสิ่งของที่มีขนาดต่างๆ ได้ แต่ไม่สามารถเข้าใจได้ว่าสิ่งของเหล่านี้เชื่อมต่อกันอย่างไร
ในทางกลับกัน Capsule Networks สามารถเรียนรู้ที่จะจดจำสิ่งต่าง ๆ และชิ้นส่วนของพวกมัน ตลอดจนวิธีวางพวกมันตามพื้นที่ในภาพ ทำให้พวกเขาเป็นคู่แข่งที่มีศักยภาพสำหรับแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
ขอบเขตการใช้งาน
Capsule Networks ได้แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจในการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการจำแนกรูปภาพ การระบุวัตถุ และการแบ่งส่วนรูปภาพ
พวกมันถูกใช้เพื่อแยกแยะสิ่งต่าง ๆ ในภาพถ่ายทางการแพทย์ จดจำผู้คนในภาพยนตร์ และแม้แต่สร้างแบบจำลอง 3 มิติจากภาพ 2 มิติ
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เครือข่ายแคปซูลได้รวมเข้ากับสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ เช่น Generative Adversarial Networks (GANs) และ Variational Autoencoders (VAE) Capsule Networks ได้รับการคาดหมายว่าจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการปรับปรุงเทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ในขณะที่วิทยาศาสตร์ของการเรียนรู้เชิงลึกมีวิวัฒนาการ
ตัวอย่างเช่น; นิบาเบล เป็นเครื่องมือ Python ที่รู้จักกันดีสำหรับการอ่านและเขียนไฟล์ประเภท neuroimaging สำหรับการแบ่งส่วนภาพ จะใช้ Capsule Networks
8. แบบจำลองที่เน้นความสนใจ
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่าโมเดลตามความสนใจ หรือที่เรียกว่ากลไกความสนใจ มุ่งมั่นที่จะเพิ่มความแม่นยำของ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง. โมเดลเหล่านี้ทำงานโดยมุ่งเน้นที่คุณสมบัติบางอย่างของข้อมูลขาเข้า ส่งผลให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น
ในงานการประมวลผลด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น การแปลด้วยคอมพิวเตอร์และการวิเคราะห์ความรู้สึก วิธีการให้ความสนใจนั้นประสบความสำเร็จอย่างมาก
ความสำคัญของพวกเขาคืออะไร?
แบบจำลองตามความสนใจมีประโยชน์เนื่องจากทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น
โครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิม ประเมินข้อมูลที่ป้อนทั้งหมดมีความสำคัญเท่ากัน ส่งผลให้การประมวลผลช้าลงและความแม่นยำลดลง กระบวนการ Attention เน้นที่ลักษณะสำคัญของข้อมูลที่ป้อน ทำให้สามารถคาดการณ์ได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
พื้นที่ใช้งาน
ในด้านปัญญาประดิษฐ์ กลไกการเรียกความสนใจมีการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การจดจำภาพและเสียง และแม้แต่ยานพาหนะไร้คนขับ
ตัวอย่างเช่น สามารถใช้วิธีการ Attention เพื่อปรับปรุงการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยอนุญาตให้ระบบเน้นที่คำหรือวลีบางคำที่จำเป็นต่อบริบท
สามารถใช้วิธีการให้ความสนใจในรถยนต์ไร้คนขับเพื่อช่วยระบบในการโฟกัสไปที่บางรายการหรือความท้าทายในสภาพแวดล้อมของมัน
9. เครือข่ายหม้อแปลง
เครือข่าย Transformer เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ตรวจสอบและสร้างลำดับข้อมูล พวกมันทำงานโดยการประมวลผลลำดับอินพุตทีละองค์ประกอบและสร้างลำดับเอาต์พุตที่มีความยาวเท่ากันหรือต่างกัน
เครือข่าย Transformer ไม่เหมือนกับโมเดลลำดับต่อลำดับมาตรฐาน ไม่ประมวลผลลำดับโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) พวกเขาใช้กระบวนการเอาใจใส่ตนเองเพื่อเรียนรู้ความเชื่อมโยงระหว่างส่วนต่างๆ ของซีเควนซ์
ความสำคัญของเครือข่าย Transformer คืออะไร?
เครือข่าย Transformer ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาอันเป็นผลมาจากประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ
เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานสร้างข้อความ เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ และการผลิตบทสนทนา
เครือข่าย Transformer มีประสิทธิภาพทางการคำนวณมากกว่าแบบจำลองที่ใช้ RNN อย่างมาก ทำให้เป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่
คุณสามารถหา Transformer Networks ได้ที่ไหน?
เครือข่าย Transformer ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการใช้งานที่หลากหลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ซีรีส์ GPT (Generative Pre-trained Transformer) เป็นโมเดลที่ใช้ Transformer ที่โดดเด่น ซึ่งถูกใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ และการสร้าง Chatbot
BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers) เป็นอีกหนึ่งแบบจำลองที่ใช้หม้อแปลงทั่วไปซึ่งถูกนำมาใช้สำหรับแอปพลิเคชันความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เช่น การตอบคำถามและการวิเคราะห์ความรู้สึก
ทั้งสอง GPT และ BERT ถูกสร้างขึ้นด้วย ไพทอร์ชซึ่งเป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมในการพัฒนาแบบจำลองที่ใช้หม้อแปลง
10. เครื่องจักร Boltzmann จำกัด (RBM)
เครื่องจักร Boltzmann ที่จำกัด (RBM) เป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบไม่มีผู้ดูแลที่เรียนรู้ในลักษณะกำเนิด เนื่องจากความสามารถในการเรียนรู้และดึงลักษณะสำคัญจากข้อมูลมิติสูง จึงถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก
RBM ประกอบด้วยสองชั้น มองเห็นได้และซ่อนอยู่ โดยแต่ละชั้นประกอบด้วยกลุ่มของเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันด้วยขอบถ่วงน้ำหนัก RBM ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้การแจกแจงความน่าจะเป็นที่อธิบายข้อมูลอินพุต
เครื่องจักร Boltzmann ที่ถูกจำกัดคืออะไร
RBM ใช้กลยุทธ์การเรียนรู้เชิงสร้างสรรค์ ใน RBM เลเยอร์ที่มองเห็นได้จะสะท้อนข้อมูลอินพุต ในขณะที่เลเยอร์ที่ฝังไว้จะเข้ารหัสคุณลักษณะของข้อมูลอินพุต น้ำหนักของเลเยอร์ที่มองเห็นและซ่อนเร้นแสดงถึงความแข็งแกร่งของลิงค์
RBM ปรับน้ำหนักและอคติระหว่างเลเยอร์ระหว่างการฝึกโดยใช้เทคนิคที่เรียกว่าคอนทราสต์ไดเวอร์เจนซ์ Contrastive Divergence เป็นกลยุทธ์การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลที่เพิ่มโอกาสในการทำนายของโมเดลให้สูงสุด
อะไรคือความสำคัญของเครื่องจักร Boltzmann ที่จำกัด?
RBM มีความสำคัญใน เรียนรู้เครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึกเพราะสามารถเรียนรู้และดึงลักษณะที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลจำนวนมาก
พวกมันมีประสิทธิภาพมากสำหรับการรู้จำภาพและคำพูด และพวกมันถูกใช้ในแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย เช่น ระบบผู้แนะนำ การตรวจจับความผิดปกติ และการลดขนาด RBM สามารถค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ส่งผลให้เกิดการคาดการณ์และข้อมูลเชิงลึกที่เหนือกว่า
เครื่องจักร Boltzmann ที่ถูกจำกัดจะใช้ได้ที่ไหน
แอปพลิเคชันสำหรับ RBM รวมถึงการลดขนาด การตรวจจับความผิดปกติ และระบบคำแนะนำ RBM มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกและ การสร้างแบบจำลองหัวข้อ ในบริบทของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
เครือข่ายความเชื่อลึกซึ่งเป็นเครือข่ายประสาทชนิดหนึ่งที่ใช้สำหรับการจดจำเสียงและภาพ ยังใช้ RBM กล่องเครื่องมือเครือข่ายความเชื่อลึก TensorFlowและ Theano เป็นตัวอย่างเฉพาะของซอฟต์แวร์หรือเทคโนโลยีที่ใช้ RBM
สรุป
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการรู้จำเสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
Convolutional Neural Networks (CNNs) และ Recurrent Neural Networks (RNNs) ได้แสดงคำมั่นสัญญามากที่สุดและถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในหลาย ๆ แอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม โมเดล Deep Learning ทั้งหมดมีข้อดีและข้อเสีย
อย่างไรก็ตาม นักวิจัยยังคงมองหา Restricted Boltzmann Machines (RBMs) และโมเดล Deep Learning อื่นๆ เนื่องจากพวกมันก็มีข้อได้เปรียบพิเศษเช่นกัน
แบบจำลองใหม่และสร้างสรรค์คาดว่าจะถูกสร้างขึ้นเนื่องจากพื้นที่ของการเรียนรู้เชิงลึกยังคงก้าวหน้าต่อไปเพื่อจัดการกับปัญหาที่ยากขึ้น
เขียนความเห็น