Süvaõppe, eriti konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) valdkonnas on viimastel aastatel toimunud märkimisväärsed edusammud, mis on viinud suurte ja keerukate närvivõrgu arhitektuuride väljatöötamiseni. Need võrgud on loodud keerukate ülesannete lahendamiseks pildituvastuse, loomuliku keele töötlemise ja muudes valdkondades. Suurima loodud konvolutsioonilise närvivõrgu arutamisel on oluline arvestada erinevate aspektidega, nagu kihtide arv, parameetrid, arvutusnõuded ja konkreetne rakendus, mille jaoks võrk on loodud.
Üks tähelepanuväärsemaid näiteid suurest konvolutsioonilisest närvivõrgust on VGG-16 mudel. VGG-16 võrk, mille on välja töötanud Oxfordi ülikooli Visual Geometry Group, koosneb 16 kaalukihist, sealhulgas 13 konvolutsioonikihti ja 3 täielikult ühendatud kihti. See võrk saavutas populaarsuse oma lihtsuse ja tõhususe tõttu pildituvastusülesannetes. VGG-16 mudelil on ligikaudu 138 miljonit parameetrit, mis teeb sellest arendamise ajal ühe suurima närvivõrgu.
Teine oluline konvolutsiooniline närvivõrk on ResNeti (jääkvõrgu) arhitektuur. ResNeti tutvustas Microsoft Research 2015. aastal ja see on tuntud oma sügava struktuuri poolest, mõned versioonid sisaldavad üle 100 kihi. ResNeti peamine uuendus on jääkplokkide kasutamine, mis võimaldavad treenida väga sügavaid võrke, lahendades kaduva gradiendi probleemi. Näiteks ResNet-152 mudel koosneb 152 kihist ja sellel on umbes 60 miljonit parameetrit, mis näitavad sügavate närvivõrkude skaleeritavust.
Loomuliku keele töötlemise valdkonnas paistab BERT-mudel (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) silma olulise edasiminekuna. Kuigi BERT ei ole traditsiooniline CNN, on see trafopõhine mudel, mis on NLP valdkonnas revolutsiooni teinud. Mudeli väiksem versioon BERT-base sisaldab 110 miljonit parameetrit, BERT-large aga 340 miljonit parameetrit. BERT-mudelite suur suurus võimaldab neil tabada keerulisi keelelisi mustreid ja saavutada erinevate NLP-ülesannete puhul tipptasemel jõudlus.
Veelgi enam, OpenAI välja töötatud mudel GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) on järjekordne verstapost sügavas õppimises. GPT-3 on 175 miljardi parameetriga keelemudel, mis teeb sellest ühe suurima seni loodud närvivõrgu. See tohutu skaala võimaldab GPT-3-l luua inimsarnast teksti ja täita mitmesuguseid keelega seotud ülesandeid, näidates laiaulatuslike süvaõppemudelite võimsust.
Oluline on märkida, et konvolutsiooniliste närvivõrkude suurus ja keerukus kasvavad jätkuvalt, kuna teadlased uurivad uusi arhitektuure ja metoodikaid, et parandada keerukate ülesannete täitmisel. Kuigi suuremad võrgud nõuavad koolituseks ja järelduste tegemiseks sageli suuri arvutusressursse, on need näidanud märkimisväärseid edusamme erinevates valdkondades, sealhulgas arvutinägemises, loomuliku keele töötlemises ja õppimise tugevdamises.
Suurte konvolutsiooniliste närvivõrkude arendamine kujutab endast olulist suundumust süvaõppe valdkonnas, võimaldades keerukate ülesannete jaoks luua võimsamaid ja keerukamaid mudeleid. Sellised mudelid nagu VGG-16, ResNet, BERT ja GPT-3 näitavad närvivõrkude mastaapsust ja tõhusust erinevates valdkondades erinevate väljakutsetega toimetulemisel.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Konversiooni närvivõrk (CNN):
- Mis on väljundkanalid?
- Mida tähendab sisendkanalite arv (nn.Conv1d 2. parameeter)?
- Millised on mõned levinumad tehnikad CNN-i jõudluse parandamiseks treeningu ajal?
- Mis tähtsus on partii suurusel CNN-i koolitamisel? Kuidas see treeningprotsessi mõjutab?
- Miks on oluline jagada andmed koolitus- ja valideerimiskomplektideks? Kui palju andmeid tavaliselt kinnitamiseks eraldatakse?
- Kuidas me CNN-i jaoks koolitusandmeid ette valmistame? Selgitage kaasatud samme.
- Mis on optimeerija ja kadufunktsiooni eesmärk konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) treenimisel?
- Miks on CNN-i treenimise ajal oluline jälgida sisendandmete kuju erinevatel etappidel?
- Kas konvolutsioonikihte saab kasutada muude andmete kui piltide jaoks? Tooge näide.
- Kuidas saate määrata CNN-i lineaarsete kihtide sobiva suuruse?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid Convolutioni närvivõrgus (CNN)