Atọka akoonu[Fipamọ][Ifihan]
Ojo iwaju wa nibi. Ati pe, ni ọjọ iwaju awọn ẹrọ loye agbaye ni ayika wọn ni ọna kanna ti eniyan ṣe. Awọn kọnputa le wakọ awọn ọkọ ayọkẹlẹ, ṣe iwadii aisan, ati sọ asọtẹlẹ ọjọ iwaju ni pipe.
Eyi le dabi itan-akọọlẹ imọ-jinlẹ, ṣugbọn awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ n jẹ ki o jẹ otitọ.
Awọn algoridimu fafa wọnyi n ṣafihan awọn aṣiri ti oye atọwọda, gbigba awọn kọnputa laaye lati kọ ẹkọ ati idagbasoke. Ninu ifiweranṣẹ yii, a yoo lọ si agbegbe ti awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ.
Ati pe, a yoo ṣe iwadii agbara nla ti wọn ni fun iyipada awọn igbesi aye wa. Murasilẹ lati kọ ẹkọ nipa imọ-ẹrọ gige-eti ti o n yi ọjọ iwaju eniyan pada.
Kini Gangan Awọn awoṣe Ikẹkọ Jijinlẹ?
Njẹ o ti ṣe ere kan ninu eyiti o ni lati ṣe idanimọ awọn iyatọ laarin awọn aworan meji?
O jẹ igbadun sibẹsibẹ, o tun le jẹ alakikanju, otun? Fojuinu ni anfani lati kọ kọnputa lati ṣe ere yẹn ki o ṣẹgun ni gbogbo igba. Awọn awoṣe ikẹkọ ti o jinlẹ ṣe iyẹn!
Awọn awoṣe ẹkọ ti o jinlẹ jẹ iru si awọn ẹrọ ọlọgbọn-giga ti o le ṣayẹwo nọmba nla ti awọn aworan ati pinnu ohun ti wọn ni ni wọpọ. Wọ́n ṣàṣeparí èyí nípa pípọ́ àwọn àwòrán náà àti kíkẹ́kọ̀ọ́ ọ̀kọ̀ọ̀kan wọn lọ́kọ̀ọ̀kan.
Wọn lo ohun ti wọn ti kọ lati ṣe idanimọ awọn ilana ati ṣe awọn asọtẹlẹ nipa awọn aworan tuntun ti wọn ko rii tẹlẹ.
Awọn awoṣe ẹkọ ti o jinlẹ jẹ awọn nẹtiwọọki nkankikan atọwọda ti o le kọ ẹkọ ati jade awọn ilana idiju ati awọn abuda lati awọn ipilẹ data nla. Awọn awoṣe wọnyi jẹ ti awọn ipele pupọ ti awọn apa ti o ni asopọ, tabi awọn neuronu, ti o ṣe itupalẹ ati yi data ti nwọle pada lati ṣe agbekalẹ iṣelọpọ kan.
Awọn awoṣe ikẹkọ ti o jinlẹ ni pataki ni ibamu daradara si awọn iṣẹ ti o nilo deede ati deedee, gẹgẹbi idanimọ aworan, idanimọ ọrọ, sisọ ede adayeba, ati awọn roboti.
Wọn ti lo ninu ohun gbogbo lati awọn ọkọ ayọkẹlẹ ti n wakọ si awọn iwadii iṣoogun, awọn eto oludamoran, ati awọn atupale asọtẹlẹ.
Eyi ni ẹya irọrun ti iworan lati ṣapejuwe ṣiṣan data ni awoṣe ikẹkọ jinlẹ.
Awọn data igbewọle nṣàn sinu Layer igbewọle awoṣe, eyiti o kọja data naa nipasẹ nọmba awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ ṣaaju ki o to pese asọtẹlẹ iṣelọpọ kan.
Layer kọọkan ti o farapamọ ṣe awọn iṣẹ ṣiṣe mathematiki kan lori data titẹ sii ṣaaju ki o to kọja si ipele ti o tẹle, eyiti o pese asọtẹlẹ ikẹhin.
Bayi, jẹ ki a wo kini awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ ati bawo ni a ṣe le lo wọn ninu igbesi aye wa.
1. Awọn nẹtiwọki Neural Convolutional (CNNs)
CNNs jẹ awoṣe ẹkọ ti o jinlẹ ti o ti yi agbegbe ti iran kọmputa pada. Awọn CNN ni a lo lati ṣe lẹtọ awọn aworan, da awọn nkan mọ, ati awọn aworan apakan. Eto ati iṣẹ ti kotesi wiwo eniyan sọ fun apẹrẹ ti CNN.
Bawo Ni Wọn Ṣe Ṣiṣẹ?
CNN jẹ ti awọn nọmba ti awọn fẹlẹfẹlẹ convolutional, awọn ipele ikojọpọ, ati awọn fẹlẹfẹlẹ asopọ ni kikun. Iṣawọle jẹ aworan, ati abajade jẹ asọtẹlẹ ti aami kilasi ti aworan naa.
Awọn fẹlẹfẹlẹ convolutional CNN kọ maapu ẹya kan nipa ṣiṣe ọja aami kan laarin aworan titẹ sii ati ṣeto awọn asẹ. Awọn ipele ikojọpọ dinku iwọn ti maapu ẹya nipa gbigbe rẹ silẹ.
Nikẹhin, maapu ẹya naa jẹ lilo nipasẹ awọn ipele ti o ni asopọ ni kikun lati ṣe asọtẹlẹ aami kilasi aworan naa.
Kini idi ti CNNs ṣe pataki?
Awọn CNN ṣe pataki nitori wọn le kọ ẹkọ lati ṣawari awọn ilana ati awọn abuda ninu awọn aworan ti eniyan nira lati ṣe akiyesi. Awọn CNN le kọ ẹkọ lati ṣe idanimọ awọn abuda bi awọn egbegbe, awọn igun, ati awọn awoara nipa lilo awọn ipilẹ data nla. Lẹhin kikọ ẹkọ awọn ohun-ini wọnyi, CNN le lo wọn lati ṣe idanimọ awọn nkan ni awọn fọto tuntun. Awọn CNN ti ṣe afihan iṣẹ gige-eti lori ọpọlọpọ awọn ohun elo idanimọ aworan.
Nibo ni A Lo CNNs
Itọju ilera, ile-iṣẹ adaṣe, ati soobu jẹ awọn apakan diẹ ti o gba CNNs. Ninu ile-iṣẹ ilera, wọn le jẹ anfani fun iwadii aisan, idagbasoke oogun, ati itupalẹ aworan iṣoogun.
Ni eka ọkọ ayọkẹlẹ, wọn ṣe iranlọwọ pẹlu wiwa ọna, ohun èlò, ati awakọ adase. Wọn tun lo pupọ ni soobu fun wiwa wiwo, iṣeduro ọja ti o da lori aworan, ati iṣakoso akojo oja.
Fun apere; Google nlo CNNs ni orisirisi awọn ohun elo, pẹlu Ipa Google, irinṣẹ idanimọ aworan ti o fẹran daradara. Eto naa nlo awọn CNN lati ṣe iṣiro awọn fọto ati fifun awọn olumulo alaye.
Awọn lẹnsi Google, fun apẹẹrẹ, le ṣe idanimọ awọn nkan ni aworan kan ati pese awọn alaye nipa wọn, gẹgẹbi iru ododo.
O tun le tumọ ọrọ ti o jade lati aworan si awọn ede pupọ. Awọn lẹnsi Google ni anfani lati fun awọn alabara alaye to wulo nitori iranlọwọ CNNs ni idamo awọn ohun kan deede ati yiyo awọn abuda lati awọn fọto.
2. Gun Kukuru-igba Memory (LSTM) nẹtiwọki
Awọn nẹtiwọọki Iranti Igba Kukuru Gigun (LSTM) ni a ṣẹda lati koju awọn ailagbara ti awọn nẹtiwọọki ti nwaye loorekoore (RNNs). Awọn nẹtiwọọki LSTM jẹ apẹrẹ fun awọn iṣẹ ṣiṣe ti o nbeere sisẹ awọn ilana data kọja akoko.
Wọn ṣiṣẹ nipa lilo sẹẹli iranti kan pato ati awọn ilana ẹnu-ọna mẹta.
Wọn ṣe ilana sisan alaye sinu ati jade kuro ninu sẹẹli naa. Ẹnu-ọna titẹ sii, ẹnu-ọna gbagbe ati ẹnu-ọna ti o jade jẹ ẹnu-ọna mẹta.
Ẹnu-ọna titẹ sii n ṣe ilana sisan data sinu sẹẹli iranti, ẹnu-ọna igbagbe n ṣe ilana piparẹ data lati inu sẹẹli naa, ati ẹnu-ọna ti njade n ṣe ilana sisan data jade ninu sẹẹli naa.
Kini Pataki wọn?
Awọn nẹtiwọọki LSTM wulo nitori pe wọn le ṣaṣeyọri ṣaṣeyọri ati sọtẹlẹ awọn ilana data pẹlu awọn ibatan igba pipẹ. Wọn le ṣe igbasilẹ ati idaduro alaye nipa awọn igbewọle iṣaaju, gbigba wọn laaye lati ṣe awọn asọtẹlẹ deede diẹ sii nipa awọn igbewọle ọjọ iwaju.
Idanimọ ọrọ, idamọ kikọ kikọ, ṣiṣatunṣe ede adayeba, ati akọle aworan jẹ diẹ ninu awọn ohun elo ti o ti lo awọn nẹtiwọọki LSTM.
Nibo ni A Lo Awọn Nẹtiwọọki LSTM?
Pupọ sọfitiwia ati awọn ohun elo imọ-ẹrọ lo awọn nẹtiwọọki LSTM, pẹlu awọn ọna ṣiṣe idanimọ ọrọ, awọn irinṣẹ sisẹ awọn ede adayeba bii igbekale ero, awọn ọna ṣiṣe itumọ ẹrọ, ati ọrọ ati awọn ọna ṣiṣe aworan.
Wọn tun ti lo ni ṣiṣẹda awọn ọkọ ayọkẹlẹ awakọ ti ara ẹni ati awọn roboti, ati ni ile-iṣẹ iṣuna lati ṣe iwari ẹtan ati ifojusọna iṣura oja awọn agbeka.
3. Awọn nẹtiwọki Adversarial Generative (GANs)
GAN jẹ a ẹkọ jinlẹ ilana ti o lo lati ṣe ipilẹṣẹ awọn ayẹwo data tuntun ti o jọra si dataset ti a fun. GAN jẹ meji awọn nẹtiwọki ti ara: ọkan ti o kọ ẹkọ lati gbejade awọn ayẹwo titun ati ọkan ti o kọ ẹkọ lati ṣe iyatọ laarin otitọ ati awọn ayẹwo ti ipilẹṣẹ.
Ni ọna ti o jọra, awọn nẹtiwọọki meji wọnyi ni ikẹkọ papọ titi ti monomono le ṣe agbekalẹ awọn apẹẹrẹ ti ko ṣe iyatọ si awọn ti o daju.
Kini idi ti A Lo GANs
Awọn GAN ṣe pataki nitori agbara wọn lati gbejade didara-giga data sintetiki ti o le ṣee lo fun ọpọlọpọ awọn ohun elo, pẹlu aworan ati iṣelọpọ fidio, iran ọrọ, ati paapaa iran orin.
Awọn GAN tun ti lo fun imudara data, eyiti o jẹ iran ti data sintetiki lati ṣafikun data gidi-aye ati ilọsiwaju iṣẹ ti awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ.
Pẹlupẹlu, nipa ṣiṣẹda data sintetiki ti o le ṣee lo lati ṣe ikẹkọ awọn awoṣe ati afarawe awọn idanwo, awọn GAN ni agbara lati yi awọn apakan pada gẹgẹbi oogun ati idagbasoke oogun.
Awọn ohun elo ti GAN
Awọn GAN le ṣe afikun awọn ipilẹ data, ṣẹda awọn aworan titun tabi awọn fiimu, ati paapaa ṣe ipilẹṣẹ data sintetiki fun awọn iṣeṣiro imọ-jinlẹ. Pẹlupẹlu, awọn GAN ni agbara lati gba iṣẹ ni ọpọlọpọ awọn ohun elo ti o wa lati ere idaraya si iṣoogun.
ogoro ati awọn fidio. NVIDIA's StyleGAN2, fun apẹẹrẹ, ni a ti lo lati ṣẹda awọn fọto ti o ni agbara giga ti awọn gbajumọ ati iṣẹ ọna.
4. Awọn nẹtiwọki Igbagbọ ti o jinlẹ (DBNs)
Awọn nẹtiwọki Igbagbọ Jin (DBNs) jẹ oye atọwọda awọn eto ti o le kọ ẹkọ lati ṣe iranran awọn ilana ni data. Wọn ṣaṣeyọri eyi nipa pipin data sinu awọn ege kekere ati kekere, nini oye diẹ sii nipa rẹ ni ipele kọọkan.
Awọn DBN le kọ ẹkọ lati inu data laisi alaye ohun ti o jẹ (eyi ni a tọka si bi “ẹkọ ti ko ni abojuto”). Eyi jẹ ki wọn niyelori pupọ fun wiwa awọn ilana ni data ti eniyan yoo nira tabi ko ṣee ṣe lati mọ.
Kini o jẹ ki awọn DBN ṣe pataki?
Awọn DBN ṣe pataki nitori agbara wọn lati kọ ẹkọ awọn aṣoju data logalomomoise. Awọn aṣoju wọnyi le ṣee lo fun ọpọlọpọ awọn ohun elo bii isọdi, wiwa anomaly, ati idinku iwọn.
Agbara ti awọn DBN lati ṣe ikẹkọ iṣaaju ti ko ni abojuto, eyiti o le mu iṣẹ ṣiṣe ti awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ pọ si pẹlu data aami kekere, jẹ anfani pataki.
Kini Awọn ohun elo ti DBNs?
Ọkan ninu awọn ohun elo pataki julọ ni ohun èlò, ninu eyiti a lo awọn DBN lati ṣe idanimọ awọn iru nkan bii ọkọ ofurufu, awọn ẹiyẹ, ati eniyan. Wọn tun lo fun iran aworan ati isọdi, wiwa išipopada ninu awọn fiimu, ati oye ede abinibi fun sisẹ ohun.
Pẹlupẹlu, awọn DBNs ni igbagbogbo ni iṣẹ ni awọn ipilẹ data lati ṣe ayẹwo awọn iduro eniyan. Awọn DBN jẹ irinṣẹ nla fun ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ, pẹlu ilera ati ile-ifowopamọ, ati imọ-ẹrọ.
5. Awọn Nẹtiwọọki Ikẹkọ Imudara Jin (DRLs)
jin Ẹkọ Isọdọtun Awọn nẹtiwọọki (DRLs) ṣepọ awọn nẹtiwọọki ti o jinlẹ pẹlu awọn ilana ikẹkọ imuduro lati gba awọn aṣoju laaye lati kọ ẹkọ ni agbegbe idiju nipasẹ idanwo ati aṣiṣe.
Awọn DRL ni a lo lati kọ awọn aṣoju bi o ṣe le mu ami ifihan ere pọ si nipa ibaraenisọrọ pẹlu agbegbe wọn ati kikọ ẹkọ lati awọn aṣiṣe wọn.
Kí Ló Mú Wọ́n Lọ́lá Kalẹ́?
Wọn ti lo ni imunadoko ni ọpọlọpọ awọn ohun elo, pẹlu ere, awọn roboti, ati awakọ adase. Awọn DRL ṣe pataki nitori pe wọn le kọ ẹkọ taara lati inu igbewọle ifarako aise, gbigba awọn aṣoju laaye lati ṣe awọn ipinnu ti o da lori awọn ibaraẹnisọrọ wọn pẹlu agbegbe.
Awọn ohun elo pataki
Awọn DRL ti wa ni iṣẹ ni awọn ipo gidi-aye nitori wọn le mu awọn ọran ti o nira.
Awọn DRL ti wa ninu ọpọlọpọ sọfitiwia olokiki ati awọn iru ẹrọ imọ-ẹrọ, pẹlu OpenAI's Gym, Isokan ká ML-Aṣoju, ati Google's DeepMind Lab. AlphaGo, ti Google ṣe Onigbagbo, fun apẹẹrẹ, nṣiṣẹ DRL lati ṣe ere igbimọ Go ni ipele asiwaju agbaye.
Lilo miiran ti DRL wa ni awọn ẹrọ roboti, nibiti o ti lo lati ṣakoso awọn gbigbe ti awọn apa roboti lati ṣe awọn iṣẹ ṣiṣe bii awọn ohun mimu tabi awọn bulọọki akopọ. Awọn DRL ni ọpọlọpọ awọn lilo ati pe o jẹ ohun elo to wulo fun awọn aṣoju ikẹkọ lati kọ ẹkọ ati ṣe awọn ipinnu ni awọn eto idiju.
6. Autoencoders
Autoencoders jẹ ẹya awon iru ti Nẹtiwọki ti nhu ti o ti mu anfani ti awọn ọjọgbọn mejeeji ati awọn onimọ-jinlẹ data. Wọn ti ṣe apẹrẹ ni ipilẹ lati kọ ẹkọ bi o ṣe le compress ati mimu-pada sipo data.
Awọn data igbewọle ti jẹ ifunni nipasẹ awọn ipele ti o tẹlera ti o dinku iwọn-ara ti data naa titi ti yoo fi fisinuirindigbindigbin sinu fẹlẹfẹlẹ igo kan pẹlu awọn apa diẹ diẹ sii ju titẹ sii ati awọn ipele iṣelọpọ.
Aṣoju fisinuirindigbindigbin yii ni a lo lati ṣe atunda data igbewọle atilẹba ni lilo ọna ti awọn fẹlẹfẹlẹ ti o gbe iwọn iwọn data soke diẹdiẹ si apẹrẹ atilẹba rẹ.
Kini idi ti O ṣe pataki?
Autoencoders jẹ paati pataki ti ẹkọ jinlẹ nitori wọn jẹ ki isediwon ẹya-ara ati idinku data ṣee ṣe.
Wọn ni anfani lati ṣe idanimọ awọn eroja pataki ti data ti nwọle ki o tumọ wọn sinu fọọmu fisinuirindigbindigbin ti o le lẹhinna lo si awọn iṣẹ ṣiṣe miiran bii isọdi, akojọpọ, tabi ṣiṣẹda data tuntun.
Nibo ni A Lo Autoencoders?
Wiwa Anomaly, ṣiṣe ede adayeba, ati oju kọmputa jẹ diẹ ninu awọn ilana-iṣe nibiti a ti lo awọn autoencoders. Autoencoders, fun apẹẹrẹ, le ṣee lo fun funmorawon aworan, denoising aworan, ati akojọpọ aworan ni iran kọnputa.
A le lo Autoencoders ni awọn iṣẹ ṣiṣe bii ẹda ọrọ, tito lẹtọ ọrọ, ati akopọ ọrọ ni sisẹ ede adayeba. O le ṣe idanimọ iṣẹ ṣiṣe ailorukọ ninu data ti o yapa lati iwuwasi ni idanimọ anomaly.
7. Kapusulu Networks
Awọn Nẹtiwọọki Capsule jẹ faaji ikẹkọ jinlẹ tuntun ti o dagbasoke bi rirọpo fun Awọn Nẹtiwọọki Neural Convolutional (CNNs).
Awọn Nẹtiwọọki Capsule da lori imọran ti iṣakojọpọ awọn ẹya ọpọlọ ti a pe ni awọn capsules ti o ni iduro fun riri aye ti nkan kan ninu aworan kan ati fifi koodu si awọn abuda rẹ, gẹgẹbi iṣalaye ati ipo, sinu awọn ipadasi iṣelọpọ wọn. Awọn nẹtiwọki Capsule le nitorina ṣakoso awọn ibaraenisepo aaye ati awọn iyipada irisi dara julọ ju CNNs.
Kini idi ti A Yan Awọn Nẹtiwọọki Capsule lori CNN?
Awọn Nẹtiwọọki Capsule wulo nitori wọn bori awọn iṣoro CNN ni yiya awọn ibatan aṣagbega laarin awọn ohun kan ninu aworan kan. Awọn CNN le ṣe idanimọ awọn nkan ti awọn titobi pupọ ṣugbọn Ijakadi lati ni oye bii awọn nkan wọnyi ṣe sopọ si ara wọn.
Awọn Nẹtiwọọki Capsule, ni ida keji, le kọ ẹkọ lati ṣe idanimọ awọn nkan ati awọn ege wọn, bakanna bi a ti gbe wọn si aaye ni aworan kan, ṣiṣe wọn ni oludije ti o le yanju fun awọn ohun elo iran kọnputa.
Awọn agbegbe ti Awọn ohun elo
Awọn Nẹtiwọọki Capsule ti ṣe afihan awọn abajade ti o ni ileri tẹlẹ ni ọpọlọpọ awọn ohun elo, pẹlu ipin aworan, idanimọ ohun, ati ipin aworan.
Wọn ti lo lati ṣe iyatọ awọn nkan ni awọn fọto iṣoogun, da eniyan mọ ninu fiimu, ati paapaa ṣẹda awọn awoṣe 3D lati awọn aworan 2D.
Lati mu iṣẹ wọn pọ si, Awọn Nẹtiwọọki Capsule ti ni idapo pẹlu awọn ile-itumọ ikẹkọ jinlẹ miiran gẹgẹbi Awọn Nẹtiwọọki Adversarial Generative (GANs) ati Iyatọ Autoencoders (VAEs). Awọn Nẹtiwọọki Capsule jẹ asọtẹlẹ lati ṣe ipa pataki ti o pọ si ni imudara awọn imọ-ẹrọ iran kọnputa bi imọ-jinlẹ ti ẹkọ jinlẹ ti ndagba.
Fun apere; Nibabel jẹ irinṣẹ Python ti a mọ daradara fun kika ati kikọ awọn iru faili neuroimaging. Fun ipin aworan, o nlo Awọn Nẹtiwọọki Capsule.
8. Awọn awoṣe ti o da lori akiyesi
Awọn awoṣe ẹkọ ti o jinlẹ ti a mọ si awọn awoṣe ti o da lori akiyesi, ti a tun mọ ni awọn ilana akiyesi, tiraka lati mu išedede ti awọn awoṣe ẹkọ ẹrọ. Awọn awoṣe wọnyi n ṣiṣẹ nipa fifokansi awọn ẹya kan ti data ti nwọle, ti o mu ki o munadoko diẹ sii ati sisẹ to munadoko.
Ni awọn iṣẹ ṣiṣe ti ede adayeba gẹgẹbi itumọ ẹrọ ati itupalẹ itara, awọn ọna akiyesi ti han lati jẹ aṣeyọri pupọ.
Kini Pataki Wọn?
Awọn awoṣe ti o da lori akiyesi jẹ iwulo nitori wọn jẹki imunadoko diẹ sii ati ṣiṣe daradara ti data idiju.
Ibile nkankikan nẹtiwọki ṣe iṣiro gbogbo data igbewọle bi o ṣe pataki dọgbadọgba, ti o mu abajade sisẹ lọra ati idinku deede. Awọn ilana akiyesi dojukọ lori awọn aaye pataki ti data titẹ sii, gbigba fun iyara ati awọn asọtẹlẹ deede diẹ sii.
Awọn agbegbe ti Lilo
Ni aaye ti itetisi atọwọda, awọn ilana ifarabalẹ ni ọpọlọpọ awọn ohun elo, pẹlu sisẹ ede abinibi, aworan ati idanimọ ohun, ati paapaa awọn ọkọ ayọkẹlẹ ti ko ni awakọ.
Awọn ọna ifarabalẹ, fun apẹẹrẹ, le ṣee lo lati ṣe ilọsiwaju itumọ ẹrọ ni sisẹ ede adayeba nipa gbigba eto laaye lati dojukọ awọn ọrọ kan tabi awọn gbolohun ọrọ ti o ṣe pataki si aaye.
Awọn ọna akiyesi ni awọn ọkọ ayọkẹlẹ adase le ṣee lo lati ṣe iranlọwọ fun eto naa ni idojukọ awọn ohun kan tabi awọn italaya ni agbegbe rẹ.
9. Awọn nẹtiwọki Amunawa
Awọn nẹtiwọọki iyipada jẹ awọn awoṣe ikẹkọ ti o jinlẹ ti o ṣe ayẹwo ati gbejade awọn ilana data. Wọn ṣiṣẹ nipa sisẹ ọna titẹ sii ọkan ano ni akoko kan ati ṣiṣejade ọnajade ti ọna kanna tabi awọn gigun oriṣiriṣi.
Awọn nẹtiwọọki Amunawa, ko dabi awọn awoṣe ọna-si-tẹle boṣewa, ko ṣe ilana awọn ilana nipa lilo awọn nẹtiwọọki ti nwaye loorekoore (RNNs). Dipo, wọn lo awọn ilana akiyesi ara ẹni lati kọ ẹkọ awọn ọna asopọ laarin awọn ege ọkọọkan.
Kini Pataki Awọn Nẹtiwọọki Amunawa?
Awọn nẹtiwọọki Amunawa ti dagba ni olokiki ni awọn ọdun aipẹ bi abajade iṣẹ ṣiṣe to dara julọ ni awọn iṣẹ ṣiṣe ede adayeba.
Wọn ti baamu ni pataki fun awọn iṣẹ-ṣiṣe ẹda-ọrọ gẹgẹbi itumọ ede, akopọ ọrọ, ati iṣelọpọ ibaraẹnisọrọ.
Awọn nẹtiwọọki Amunawa jẹ pataki diẹ sii daradara ni iṣiro ju awọn awoṣe ti o da lori RNN, ṣiṣe wọn ni yiyan ti o fẹ fun awọn ohun elo iwọn-nla.
Nibo ni O le Wa Awọn Nẹtiwọọki Amunawa?
Awọn nẹtiwọọki Amunawa ti wa ni iṣẹ lọpọlọpọ ni ọpọlọpọ awọn ohun elo, ni pataki julọ sisẹ ede adayeba.
jara GPT (Ayipada Ayipada-iṣaaju Ipilẹṣẹ) jẹ awoṣe olokiki ti o da lori transformer ti o ti lo fun awọn iṣẹ ṣiṣe bii itumọ ede, akopọ ọrọ, ati iran chatbot.
BERT (Awọn Aṣoju Encoder Bidirectional lati Awọn Ayirapada) jẹ awoṣe ti o da lori iyipada ti o wọpọ ti o ti lo fun awọn ohun elo oye ede ti ara gẹgẹbi idahun ibeere ati itupalẹ itara.
mejeeji GPT ati BERT won da pẹlu PyTorch, Ilana ti o jinlẹ orisun-ìmọ ti o jẹ olokiki fun idagbasoke awọn awoṣe ti o da lori ẹrọ iyipada.
10. Awọn ẹrọ Boltzmann ni ihamọ (RBMs)
Awọn ẹrọ Boltzmann ti o ni ihamọ (RBMs) jẹ iru ti nẹtiwọọki alabojuto ti o kọ ẹkọ ni ọna ipilẹṣẹ. Nitori agbara wọn lati kọ ẹkọ ati jade awọn abuda pataki lati data iwọn-giga, wọn ti gba iṣẹ lọpọlọpọ ni awọn aaye ti ẹkọ ẹrọ ati ẹkọ ti o jinlẹ.
Awọn RBM jẹ awọn fẹlẹfẹlẹ meji, ti o han ati ti o farapamọ, pẹlu ipele kọọkan ti o ni ẹgbẹ kan ti awọn neuronu ti o ni asopọ nipasẹ awọn egbegbe iwuwo. Awọn RBM jẹ apẹrẹ lati kọ ẹkọ pinpin iṣeeṣe ti o ṣe apejuwe data igbewọle.
Kini Awọn ẹrọ Boltzmann Ihamọ?
Awọn RBM lo ilana ikẹkọ ipilẹṣẹ kan. Ninu awọn RBM, Layer ti o han n ṣe afihan data igbewọle, lakoko ti Layer sin ṣe koodu awọn abuda data igbewọle. Awọn iwuwo ti awọn ipele ti o han ati ti a fi pamọ ṣe afihan agbara ti ọna asopọ wọn.
Awọn RBM ṣatunṣe awọn iwuwo ati awọn aiṣedeede laarin awọn ipele lakoko ikẹkọ nipa lilo ilana ti a mọ si iyatọ iyatọ. Iyatọ iyatọ jẹ ilana ikẹkọ ti ko ni abojuto ti o mu iṣeeṣe asọtẹlẹ awoṣe pọ si.
Kini pataki ti Awọn ẹrọ Boltzmann Ihamọ?
Awọn RBM ṣe pataki ni imudani ẹrọ ati ẹkọ ti o jinlẹ nitori wọn le kọ ẹkọ ati jade awọn abuda ti o yẹ lati awọn oye nla ti data.
Wọn munadoko pupọ fun aworan ati idanimọ ọrọ, ati pe wọn ti gba iṣẹ ni ọpọlọpọ awọn ohun elo bii awọn eto alatilẹyin, iṣawari aibikita, ati idinku iwọn. Awọn RBM le wa awọn ilana ni awọn ipilẹ data nla, ti o mu abajade awọn asọtẹlẹ ati awọn oye ti o ga julọ.
Nibo ni o le lo Awọn ẹrọ Boltzmann ihamọ bi?
Awọn ohun elo fun awọn RBM pẹlu idinku iwọn-ara, iṣawari aiṣan, ati awọn eto iṣeduro. Awọn RBM ṣe iranlọwọ paapaa fun itupalẹ itara ati awoṣe awoṣe ni o tọ ti adayeba ede processing.
Awọn nẹtiwọọki igbagbọ ti o jinlẹ, iru nẹtiwọọki nkankikan ti a lo fun ohun ati idanimọ aworan, tun gba awọn RBMs. Apoti irinṣẹ Nẹtiwọọki Igbagbọ Jin, TensorFlow, Ati Theano jẹ diẹ ninu awọn apẹẹrẹ kan pato ti sọfitiwia tabi imọ-ẹrọ ti o nlo awọn RBM.
Pale mo
Awọn awoṣe Ẹkọ ti o jinlẹ ti n di pataki siwaju ati siwaju sii ni ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ, pẹlu idamọ ọrọ, sisọ ede adayeba, ati iran kọnputa.
Awọn Nẹtiwọọki Neural Convolutional (CNNs) ati Awọn Nẹtiwọọki Nẹtiwọọki Loorekoore (RNNs) ti ṣe afihan ileri pupọ julọ ati pe wọn lo lọpọlọpọ ni ọpọlọpọ awọn ohun elo, sibẹsibẹ, gbogbo awọn awoṣe Ikẹkọ Jin ni awọn anfani ati awọn alailanfani wọn.
Sibẹsibẹ, awọn oniwadi tun n wo Awọn ẹrọ Boltzmann Restricted (RBMs) ati awọn oriṣiriṣi miiran ti awọn awoṣe Ẹkọ Jin nitori wọn paapaa ni awọn anfani pataki.
Awọn awoṣe tuntun ati ẹda ti a nireti lati ṣẹda bi agbegbe ti ẹkọ ti o jinlẹ tẹsiwaju lati ni ilọsiwaju lati le mu awọn iṣoro le.
Fi a Reply