Mundarija[Yashirish][Show]
Kelajak shu yerda. Va kelajakda mashinalar atrofdagi dunyoni odamlar kabi tushunadilar. Kompyuterlar avtomobillarni boshqarishi, kasalliklarni tashxislashi va kelajakni aniq bashorat qilishi mumkin.
Bu ilmiy fantastikadek tuyulishi mumkin, ammo chuqur o'rganish modellari buni haqiqatga aylantirmoqda.
Bu murakkab algoritmlar sirlarini ochib beradi sun'iy intellekt, kompyuterlarga o'z-o'zini o'rganish va rivojlantirish imkonini beradi. Ushbu postda biz chuqur o'rganish modellari sohasini ko'rib chiqamiz.
Va biz ularning hayotimizni inqilob qilish uchun ulkan salohiyatga ega ekanligini tekshiramiz. Insoniyat kelajagini o‘zgartiruvchi ilg‘or texnologiyalarni o‘rganishga tayyorlaning.
Chuqur o'rganish modellari aynan nima?
Siz hech qachon ikkita rasm orasidagi farqni aniqlashingiz kerak bo'lgan o'yin o'ynaganmisiz?
Bu qiziqarli, ammo qiyin bo'lishi mumkin, shunday emasmi? Tasavvur qiling-a, kompyuterni o'sha o'yinni o'ynashga va har safar g'alaba qozonishga o'rgatish mumkin. Chuqur o'rganish modellari buni amalga oshiradi!
Chuqur o'rganish modellari juda ko'p sonli tasvirlarni tekshira oladigan va ularda qanday umumiylik borligini aniqlay oladigan super aqlli mashinalarga o'xshaydi. Ular buni tasvirlarni qismlarga ajratish va har birini alohida o'rganish orqali amalga oshiradilar.
Keyin ular o'rganganlarini naqshlarni aniqlash va ilgari hech qachon ko'rmagan yangi tasvirlar haqida bashorat qilish uchun qo'llaydilar.
Chuqur o'rganish modellari - bu massiv ma'lumotlar to'plamidan murakkab naqsh va xususiyatlarni o'rganish va ajratib olish mumkin bo'lgan sun'iy neyron tarmoqlar. Ushbu modellar bir-biriga bog'langan tugunlar yoki neyronlarning bir necha qatlamlaridan iborat bo'lib, ular chiqishni yaratish uchun kiruvchi ma'lumotlarni tahlil qiladi va o'zgartiradi.
Chuqur o'rganish modellari, ayniqsa, tasvirni identifikatsiyalash, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va robototexnika kabi katta aniqlik va aniqlikni talab qiladigan ishlarga juda mos keladi.
Ular o'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillardan tortib tibbiy diagnostika, tavsiya tizimlari va Bashoratli analitik.
Chuqur oʻrganish modelida maʼlumotlar oqimini tasvirlash uchun vizualizatsiyaning soddalashtirilgan versiyasi.
Kirish ma'lumotlari modelning kirish qatlamiga oqib tushadi, so'ngra chiqish prognozini taqdim etishdan oldin ma'lumotlarni bir qator yashirin qatlamlar orqali o'tkazadi.
Har bir yashirin qatlam keyingi qatlamga o'tishdan oldin kirish ma'lumotlari ustida bir qator matematik operatsiyalarni bajaradi, bu esa yakuniy bashoratni ta'minlaydi.
Keling, chuqur o'rganish modellari nima ekanligini va ulardan hayotimizda qanday foydalanish mumkinligini ko'rib chiqaylik.
1. Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN)
CNN - bu kompyuterni ko'rish sohasini o'zgartirgan chuqur o'rganish modeli. CNN tasvirlarni tasniflash, ob'ektlarni tanib olish va tasvirlarni segmentlash uchun ishlatiladi. Insonning vizual korteksining tuzilishi va funktsiyasi CNN dizayni haqida ma'lumot berdi.
Ular qanday ishlaydi?
CNN bir nechta konvolyutsion qatlamlardan, birlashtiruvchi qatlamlardan va to'liq bog'langan qatlamlardan iborat. Kirish rasm, chiqish esa tasvirning sinf yorlig'ini bashorat qilishdir.
CNN ning konvolyutsion qatlamlari kirish rasmi va filtrlar to'plami o'rtasida nuqta mahsulotini bajarish orqali xususiyat xaritasini yaratadi. Birlashtiruvchi qatlamlar xususiyatlar xaritasi hajmini pasaytirib, uni pasaytiradi.
Nihoyat, xususiyat xaritasi toʻliq bogʻlangan qatlamlar tomonidan tasvirning sinf yorligʻini bashorat qilish uchun ishlatiladi.
Nima uchun CNN muhim?
CNN juda muhim, chunki ular odamlarga sezish qiyin bo'lgan tasvirlardagi naqsh va xususiyatlarni aniqlashni o'rganishlari mumkin. CNN-larga katta ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda qirralar, burchaklar va to'qimalar kabi xususiyatlarni tanib olishni o'rgatish mumkin. Ushbu xususiyatlarni o'rgangandan so'ng, CNN yangi fotosuratlardagi ob'ektlarni aniqlash uchun ulardan foydalanishi mumkin. CNNlar turli xil tasvirlarni identifikatsiyalash ilovalarida eng yuqori samaradorlikni namoyish etdi.
Biz CNN-dan qayerda foydalanamiz
Sog'liqni saqlash, avtosanoat va chakana savdo - bu CNN ishlaydigan bir nechta sohalardir. Sog'liqni saqlash sohasida ular kasallik tashxisi, dori-darmonlarni ishlab chiqish va tibbiy tasvirni tahlil qilish uchun foydali bo'lishi mumkin.
Avtomobil sohasida ular chiziqni aniqlashda yordam beradi, ob'ektni aniqlash, va avtonom haydash. Bundan tashqari, ular chakana savdoda vizual qidiruv, tasvirga asoslangan mahsulotni tavsiya qilish va inventarni nazorat qilish uchun keng qo'llaniladi.
Masalan; Google turli ilovalarda, jumladan, CNN-lardan foydalanadi Google Lens, yaxshi yoqqan tasvirni aniqlash vositasi. Dastur fotosuratlarni baholash va foydalanuvchilarga ma'lumot berish uchun CNN-dan foydalanadi.
Masalan, Google Lens tasvirdagi narsalarni tanib olishi va ular haqida gul turi kabi tafsilotlarni taklif qilishi mumkin.
Shuningdek, u rasmdan olingan matnni bir nechta tillarga tarjima qilishi mumkin. Google Lens iste'molchilarga foydali ma'lumotlarni taqdim eta oladi, chunki CNN ob'ektlarni aniq aniqlash va fotosuratlardan xususiyatlarni ajratib olishda yordam beradi.
2. Uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) tarmoqlari
Uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) tarmoqlari muntazam takrorlanuvchi neyron tarmoqlarning (RNN) kamchiliklarini bartaraf etish uchun yaratilgan. LSTM tarmoqlari vaqt davomida ma'lumotlar ketma-ketligini qayta ishlashni talab qiladigan vazifalar uchun idealdir.
Ular ma'lum bir xotira xujayrasi va uchta eshik mexanizmi yordamida ishlaydi.
Ular hujayra ichiga va tashqariga axborot oqimini tartibga soladi. Kirish eshigi, unutish eshigi va chiqish eshigi uchta eshikdir.
Kirish eshigi xotira katakchasiga ma’lumotlar oqimini, unutish eshigi yacheykadan ma’lumotlarni o‘chirishni, chiqish eshigi esa hujayradan tashqariga ma’lumotlar oqimini tartibga soladi.
Ularning ahamiyati nimada?
LSTM tarmoqlari foydalidir, chunki ular uzoq muddatli munosabatlarga ega bo'lgan ma'lumotlar ketma-ketligini muvaffaqiyatli taqdim etishi va prognoz qilishi mumkin. Ular oldingi kirishlar haqidagi ma'lumotlarni yozib olishlari va saqlab qolishlari mumkin, bu ularga kelajakdagi kirishlar haqida aniqroq bashorat qilish imkonini beradi.
Nutqni aniqlash, qo'l yozuvini aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va rasmga sarlavha qo'yish LSTM tarmoqlaridan foydalangan bir nechta ilovalardir.
LSTM tarmoqlaridan qayerda foydalanamiz?
Ko'pgina dasturiy ta'minot va texnologiya ilovalari LSTM tarmoqlaridan, jumladan nutqni aniqlash tizimlaridan, tabiiy tillarni qayta ishlash vositalaridan foydalanadi. hissiyotlarni tahlil qilish, mashina tarjimasi tizimlari va matn va rasm yaratish tizimlari.
Ular, shuningdek, o'zini o'zi boshqaradigan avtomobillar va robotlarni yaratishda, shuningdek, moliya sanoatida firibgarlikni aniqlash va oldindan bilish uchun ishlatilgan. fond birgasi harakatlar.
3. Generativ raqib tarmoqlari (GAN)
GANlar a chuqur o'rganish ma'lumotlar to'plamiga o'xshash yangi ma'lumotlar namunalarini yaratish uchun foydalaniladigan texnika. GANlar ikkitadan iborat neyron tarmoqlari: yangi namunalar ishlab chiqarishni o'rganadigan va haqiqiy va yaratilgan namunalarni farqlashni o'rganadigan.
Shunga o'xshash yondashuvda, generator haqiqiylardan farq qilmaydigan namunalarni yaratmaguncha, bu ikki tarmoq birgalikda o'qitiladi.
Nima uchun biz GANlardan foydalanamiz
GANlar yuqori sifatli mahsulot ishlab chiqarish qobiliyati tufayli muhim ahamiyatga ega sintetik ma'lumotlar Bu turli xil ilovalar, jumladan, rasm va video ishlab chiqarish, matn yaratish va hatto musiqa yaratish uchun ishlatilishi mumkin.
GANlar ma'lumotlarni ko'paytirish uchun ham ishlatilgan, ya'ni avlod sintetik ma'lumotlar real dunyo ma'lumotlarini to'ldirish va mashinani o'rganish modellarining ishlashini yaxshilash.
Bundan tashqari, modellarni tayyorlash va sinovlarga taqlid qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan sintetik ma'lumotlarni yaratish orqali GANlar tibbiyot va dori vositalarini ishlab chiqish kabi sohalarni o'zgartirish imkoniyatiga ega.
GAN dasturlari
GANlar ma'lumotlar to'plamini to'ldirishi, yangi rasmlar yoki filmlar yaratishi va hatto ilmiy simulyatsiyalar uchun sintetik ma'lumotlarni yaratishi mumkin. Bundan tashqari, GANlar o'yin-kulgidan tortib tibbiyotgacha bo'lgan turli xil ilovalarda foydalanish imkoniyatiga ega.
yosh va videolar. Masalan, NVIDIA-ning StyleGAN2-dan mashhur kishilarning yuqori sifatli fotosuratlari va san'at asarlarini yaratish uchun foydalanilgan.
4. Deep Belief Networks (DBNs)
Chuqur e'tiqod tarmoqlari (DBNs). sun'iy intellekt ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlashni o'rganadigan tizimlar. Ular buni ma'lumotlarni kichikroq va kichikroq bo'laklarga bo'lish orqali amalga oshiradilar va har bir darajada uni chuqurroq o'zlashtiradilar.
DBN ma'lumotlardan uning nima ekanligini bilmasdan o'rganishi mumkin (bu "nazoratsiz o'rganish" deb ataladi). Bu ularni aniqlash qiyin yoki imkonsiz bo'lgan ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun juda qimmatli qiladi.
DBN-larni nima muhim qiladi?
DBN ma'lumotlarning ierarxik ko'rinishlarini o'rganish qobiliyati tufayli muhim ahamiyatga ega. Ushbu tasvirlar tasniflash, anomaliyalarni aniqlash va o'lchamlarni kamaytirish kabi turli xil ilovalar uchun ishlatilishi mumkin.
Minimal yorliqli ma'lumotlarga ega bo'lgan chuqur o'rganish modellarining samaradorligini oshirishi mumkin bo'lgan DBNlarning nazoratsiz tayyorgarlikdan o'tish qobiliyati muhim afzallik hisoblanadi.
DBN-larning qo'llanilishi nima?
Eng muhim ilovalardan biri ob'ektni aniqlash, bunda DBNlar samolyotlar, qushlar va odamlar kabi narsalarni aniqlash uchun ishlatiladi. Ular, shuningdek, tasvirni yaratish va tasniflash, filmlarda harakatni aniqlash va ovozni qayta ishlash uchun tabiiy tilni tushunish uchun ishlatiladi.
Bundan tashqari, DBNlar odatda ma'lumotlar to'plamida insonning holatini baholash uchun qo'llaniladi. DBNlar turli sohalar, jumladan sog'liqni saqlash va bank ishi va texnologiya uchun ajoyib vositadir.
5. Chuqur o'rganish tarmoqlari (DRLs)
chuqur Takomillashtirish Tarmoqlar (DRL) agentlarga murakkab muhitda sinov va xato orqali o'rganish imkonini berish uchun chuqur neyron tarmoqlarni mustahkamlovchi o'rganish usullari bilan birlashtiradi.
DRLlar agentlarga atrofdagilar bilan o'zaro munosabatda bo'lish va xatolaridan saboq olish orqali mukofot signalini optimallashtirishni o'rgatish uchun ishlatiladi.
Ularni nima diqqatga sazovor qiladi?
Ular turli ilovalarda, jumladan, o‘yin, robototexnika va avtonom haydashda samarali foydalanilgan. DRL muhim ahamiyatga ega, chunki ular to'g'ridan-to'g'ri xom hissiy ma'lumotlardan o'rganishlari mumkin, bu agentlarga atrof-muhit bilan o'zaro ta'siri asosida qaror qabul qilish imkonini beradi.
Muhim ilovalar
DRLlar haqiqiy sharoitlarda qo'llaniladi, chunki ular qiyin muammolarni hal qila oladi.
DRLlar bir nechta mashhur dasturiy ta'minot va texnologik platformalarga kiritilgan, jumladan OpenAI sport zali, Unity kompaniyasining ML-agentlari, va Google DeepMind Lab. AlphaGo, Google tomonidan qurilgan DeepMind, masalan, Go stol o'yinini jahon chempioni darajasida o'ynash uchun DRL ishlaydi.
DRL ning yana bir qo'llanilishi robototexnikada bo'lib, u narsalarni ushlab turish yoki bloklarni yig'ish kabi vazifalarni bajarish uchun robot qo'llarining harakatlarini boshqarish uchun ishlatiladi. DRLlar ko'p foydalanishga ega va ular uchun foydali vositadir o'rganish agentlari va murakkab sharoitlarda qaror qabul qilish.
6. Avtokoderlar
Avtokoderlar - bu qiziqarli turdagi neyron tarmoq Bu ham olimlar, ham ma'lumotshunoslarning qiziqishini uyg'otdi. Ular asosan ma'lumotlarni siqish va tiklashni o'rganish uchun mo'ljallangan.
Kirish ma'lumotlari ketma-ket qatlamlar orqali uzatiladi, ular kirish va chiqish qatlamlariga qaraganda kamroq tugunlari bo'lgan darboğaz qatlamiga siqilmaguncha ma'lumotlarning o'lchamlarini asta-sekin pasaytiradi.
Ushbu siqilgan tasvir keyinchalik ma'lumotlarning o'lchamini asta-sekin asl shakliga qaytaradigan qatlamlar ketma-ketligidan foydalanib, dastlabki kirish ma'lumotlarini qayta yaratish uchun ishlatiladi.
Nima uchun bu muhim?
Avtokoderlar hal qiluvchi komponent hisoblanadi chuqur o'rganish chunki ular xususiyatni ajratib olish va ma'lumotlarni kamaytirish imkonini beradi.
Ular kiruvchi ma'lumotlarning asosiy elementlarini aniqlay oladi va ularni siqilgan shaklga o'tkazadi, keyinchalik ularni tasniflash, guruhlash yoki yangi ma'lumotlarni yaratish kabi boshqa vazifalarga qo'llanilishi mumkin.
Avtokoderlardan qayerda foydalanamiz?
Anomaliyalarni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va kompyuterni ko'rish avtokodlovchilar qo'llaniladigan bir nechta fanlardir. Avtokoderlar, masalan, tasvirni siqish, tasvirni denozizatsiya qilish va kompyuterda ko'rishda tasvir sintezi uchun ishlatilishi mumkin.
Avtokodlovchilardan matn yaratish, matnni turkumlashtirish va tabiiy tilni qayta ishlashda matnni umumlashtirish kabi vazifalarda foydalanishimiz mumkin. U anomaliyalarni aniqlashda me'yordan chetga chiqadigan ma'lumotlardagi anomal faollikni aniqlay oladi.
7. Kapsula tarmoqlari
Capsule Networks - bu konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) o'rnini bosuvchi sifatida ishlab chiqilgan yangi chuqur o'rganish arxitekturasi.
Kapsula tarmoqlari tasvirdagi ma'lum bir elementning mavjudligini tan olish va uning yo'nalishi va pozitsiyasi kabi atributlarini ularning chiqish vektorlariga kodlash uchun mas'ul bo'lgan kapsulalar deb ataladigan miya birliklarini guruhlash tushunchasiga asoslanadi. Shunday qilib, kapsula tarmoqlari fazoviy o'zaro ta'sirlarni va istiqbolli tebranishlarni CNN-larga qaraganda yaxshiroq boshqarishi mumkin.
Nima uchun biz CNN orqali kapsula tarmoqlarini tanlaymiz?
Kapsül tarmoqlari foydalidir, chunki ular CNNning rasmdagi ob'ektlar orasidagi ierarxik munosabatlarni qo'lga kiritishdagi qiyinchiliklarini engib o'tishadi. CNN turli o'lchamdagi narsalarni taniy oladi, ammo bu elementlarning bir-biriga qanday bog'lanishini tushunishga qiynaladi.
Boshqa tomondan, kapsula tarmoqlari narsalar va ularning qismlarini tanib olishni, shuningdek, ularni tasvirda fazoviy tarzda qanday joylashtirishni o'rganishi mumkin, bu ularni kompyuterda ko'rish ilovalari uchun munosib da'vogarga aylantiradi.
Qo'llash sohalari
Capsule Networks allaqachon turli xil ilovalarda, jumladan, tasvirlarni tasniflash, ob'ektlarni identifikatsiyalash va rasm segmentatsiyasida istiqbolli natijalarni ko'rsatdi.
Ular tibbiy fotosuratlardagi narsalarni farqlash, filmlardagi odamlarni tanib olish va hatto 3D tasvirlardan 2D modellarni yaratish uchun ishlatilgan.
Ularning samaradorligini oshirish uchun Capsule Networks boshqa chuqur o'rganish arxitekturalari bilan birlashtirildi, masalan, Generativ raqib tarmoqlari (GANs) va Variatsion avtokodlovchilar (VAE). Chuqur o'rganish fani rivojlanib borayotganligi sababli, kapsula tarmoqlari kompyuter ko'rish texnologiyalarini yaxshilashda tobora muhim rol o'ynashi taxmin qilinmoqda.
Masalan; Nibabel neyroimaging fayl turlarini o'qish va yozish uchun taniqli Python vositasidir. Tasvirlarni segmentatsiyalash uchun u Capsule Networks-dan foydalanadi.
8. Diqqatga asoslangan modellar
Diqqatga asoslangan modellar deb nomlanuvchi chuqur o'rganish modellari, shuningdek diqqat mexanizmlari sifatida ham tanilgan, aniqligini oshirishga intiladi. mashinani o'rganish modellari. Ushbu modellar kiruvchi ma'lumotlarning ma'lum xususiyatlariga e'tibor qaratish orqali ishlaydi, bu esa yanada samarali va samarali qayta ishlashga olib keladi.
Mashina tarjimasi va hissiyotlarni tahlil qilish kabi tabiiy tilni qayta ishlash vazifalarida diqqat qilish usullari juda muvaffaqiyatli ekanligini ko'rsatdi.
Ularning ahamiyati nimada?
Diqqatga asoslangan modellar foydalidir, chunki ular murakkab ma'lumotlarni yanada samarali va samarali qayta ishlash imkonini beradi.
An'anaviy neyron tarmoqlar barcha kiritilgan ma'lumotlarni bir xil darajada muhim deb baholang, natijada ishlov berish sekinroq va aniqlik pasayadi. Diqqat jarayonlari kiritilgan ma'lumotlarning muhim jihatlariga e'tibor qaratadi, bu esa tezroq va aniqroq bashorat qilish imkonini beradi.
Foydalanish sohalari
Sun'iy intellekt sohasida diqqat mexanizmlari keng ko'lamli ilovalarga ega, jumladan, tabiiy tilni qayta ishlash, tasvir va audioni aniqlash, hatto haydovchisiz transport vositalari.
Diqqat usullari, masalan, tizimga kontekst uchun muhim bo'lgan ma'lum so'z yoki iboralarga e'tibor qaratishga imkon berish orqali tabiiy tilni qayta ishlashda mashina tarjimasini yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin.
Avtonom avtomashinalarda diqqatni jalb qilish usullari tizimga uning atrofidagi muayyan narsalarga yoki muammolarga e'tibor qaratishda yordam berish uchun ishlatilishi mumkin.
9. Transformator tarmoqlari
Transformator tarmoqlari ma'lumotlar ketma-ketligini tekshiradigan va ishlab chiqaradigan chuqur o'rganish modellari. Ular kirish ketma-ketligini bir vaqtning o'zida bir elementni qayta ishlash va bir xil yoki turli uzunlikdagi chiqish ketma-ketligini ishlab chiqarish orqali ishlaydi.
Transformator tarmoqlari, standart ketma-ketlik modellaridan farqli o'laroq, takroriy neyron tarmoqlar (RNN) yordamida ketma-ketliklarni qayta ishlamaydi. Buning o'rniga ular ketma-ketlik qismlari orasidagi aloqalarni o'rganish uchun o'z-o'ziga e'tibor berish jarayonlaridan foydalanadilar.
Transformator tarmoqlarining ahamiyati nimada?
Transformator tarmoqlari so'nggi yillarda tabiiy tillarni qayta ishlash ishlarida yaxshi ishlashi natijasida mashhur bo'ldi.
Ular, ayniqsa, tilni tarjima qilish, matnni umumlashtirish va suhbatni yaratish kabi matn yaratish vazifalari uchun juda mos keladi.
Transformator tarmoqlari RNN-ga asoslangan modellarga qaraganda hisoblash jihatidan sezilarli darajada samaraliroq bo'lib, ularni keng ko'lamli ilovalar uchun afzalroq tanlov qiladi.
Transformator tarmoqlarini qayerdan topish mumkin?
Transformator tarmoqlari keng doiradagi ilovalarda, xususan, tabiiy tilni qayta ishlashda keng qo'llaniladi.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) turkumi transformatorga asoslangan taniqli model boʻlib, tilni tarjima qilish, matnni umumlashtirish va chatbot yaratish kabi vazifalarni bajarishda qoʻllaniladi.
BERT (Transformatorlardan ikki tomonlama kodlovchi vakilliklari) - bu savollarga javob berish va hissiyotlarni tahlil qilish kabi tabiiy tilni tushunish ilovalari uchun ishlatiladigan transformatorga asoslangan yana bir keng tarqalgan model.
har ikkala GPT va BERT bilan yaratilgan PyTorch, transformatorga asoslangan modellarni ishlab chiqishda mashhur bo'lgan ochiq manbali chuqur o'rganish tizimi.
10. Cheklangan Boltzmann mashinalari (RBMs)
Cheklangan Boltzmann mashinalari (RBMs) generativ tarzda o'rganadigan nazoratsiz neyron tarmoqning bir turi. Yuqori o'lchamli ma'lumotlardan muhim xususiyatlarni o'rganish va ajratib olish qobiliyati tufayli ular mashinani o'rganish va chuqur o'rganish sohalarida keng qo'llanilgan.
RBMlar ko'rinadigan va yashirin bo'lgan ikkita qatlamdan iborat bo'lib, har bir qatlam og'irlikdagi qirralar bilan bog'langan neyronlar guruhidan iborat. RBMlar kirish ma'lumotlarini tavsiflovchi ehtimollik taqsimotini o'rganish uchun mo'ljallangan.
Cheklangan Boltzmann mashinalari nima?
RBM generativ o'rganish strategiyasidan foydalanadi. RBMlarda ko'rinadigan qatlam kirish ma'lumotlarini aks ettiradi, ko'milgan qatlam esa kirish ma'lumotlarining xususiyatlarini kodlaydi. Ko'rinadigan va yashirin qatlamlarning og'irligi ularning bog'lanish kuchini ko'rsatadi.
RBM'lar kontrastli divergensiya deb nomlanuvchi texnikadan foydalangan holda trening davomida qatlamlar orasidagi og'irlik va egilishlarni moslashtiradi. Kontrastiv divergensiya - bu modelni bashorat qilish ehtimolini maksimal darajada oshiradigan nazoratsiz o'rganish strategiyasi.
Cheklangan Boltzmann mashinalarining ahamiyati nimada?
RBMlar muhim ahamiyatga ega kompyuterni o'rganish va chuqur o'rganish, chunki ular katta hajmdagi ma'lumotlardan tegishli xususiyatlarni o'rganishlari va ajratib olishlari mumkin.
Ular rasm va nutqni aniqlash uchun juda samarali va ular tavsiya qiluvchi tizimlar, anomaliyalarni aniqlash va o'lchamlarni kamaytirish kabi turli xil ilovalarda qo'llanilgan. RBMlar keng ma'lumotlar to'plamlarida naqshlarni topishi mumkin, bu esa yuqori bashorat va tushunchalarga olib keladi.
Cheklangan Boltzmann mashinalari qayerda ishlatilishi mumkin?
RBMlar uchun ilovalar o'lchamlarni kamaytirish, anomaliyalarni aniqlash va tavsiya qilish tizimlarini o'z ichiga oladi. RBMlar, ayniqsa, his-tuyg'ularni tahlil qilish uchun foydalidir mavzuni modellashtirish tabiiy tilni qayta ishlash kontekstida.
Chuqur e'tiqod tarmoqlari, ovoz va tasvirni aniqlash uchun ishlatiladigan neyron tarmoq turi, shuningdek, RBM-lardan foydalanadi. Deep Belief Network Toolbox, TensorFlowva Teano RBMlardan foydalanadigan dasturiy ta'minot yoki texnologiyaning ba'zi bir misollari.
Aylantirmoq
Chuqur o'rganish modellari turli sohalarda, jumladan nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va kompyuterni ko'rishda tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda.
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va takroriy neyron tarmoqlari (RNN) eng ko'p va'da bergan va ko'plab ilovalarda keng qo'llaniladi, ammo barcha Deep Learning modellari o'zlarining afzalliklari va kamchiliklariga ega.
Biroq, tadqiqotchilar hali ham Cheklangan Boltzmann mashinalari (RBMs) va chuqur o'rganish modellarining boshqa turlarini qidirmoqdalar, chunki ular ham alohida afzalliklarga ega.
Yangi va ijodiy modellar yaratilishi kutilmoqda, chunki chuqur o'rganish sohasi qiyinroq muammolarni hal qilish uchun rivojlanishda davom etmoqda.
Leave a Reply