Εάν έχετε αφιερώσει χρόνο για να διαβάσετε τεχνητή νοημοσύνη, σχεδόν σίγουρα θα έχετε ακούσει για τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Τι είναι όμως ακριβώς το ένα; Αντί να εγγραφείτε σε ένα ολοκληρωμένο μάθημα επιστήμης υπολογιστών ή να εμβαθύνετε σε μερικούς από τους πιο εμπεριστατωμένους πόρους που διαθέσιμο στο διαδίκτυο, ανατρέξτε στον εύχρηστο οδηγό μας για απλούς για να γνωρίσετε γρήγορα και εύκολα αυτήν την καταπληκτική μορφή μηχανής μάθηση.
Τι είναι ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο;
Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα είναι ένα από τα κύρια εργαλεία που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση. Όπως υποδηλώνει το «νευρικό» μέρος του ονόματός τους, είναι συστήματα εμπνευσμένα από τον εγκέφαλο που έχουν σκοπό να αναπαράγουν τον τρόπο που μαθαίνουμε εμείς οι άνθρωποι. Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από επίπεδα εισόδου και εξόδου, καθώς και (στις περισσότερες περιπτώσεις) ένα κρυφό στρώμα που αποτελείται από μονάδες που μετατρέπουν την είσοδο σε κάτι που μπορεί να χρησιμοποιήσει το επίπεδο εξόδου. Είναι εξαιρετικά εργαλεία για την εύρεση μοτίβων που είναι πολύ περίπλοκα ή πολυάριθμα για να τα εξαγάγει ένας ανθρώπινος προγραμματιστής και να μάθει στη μηχανή να τα αναγνωρίζει.
Προτεινόμενα βίντεο
Ενώ τα νευρωνικά δίκτυα (ονομάζονται επίσης «perceptrons») υπάρχουν από τη δεκαετία του 1940, μόνο τις τελευταίες δεκαετίες έχουν γίνει σημαντικό μέρος της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό οφείλεται στην άφιξη μιας τεχνικής που ονομάζεται "backpropagation", η οποία επιτρέπει στα δίκτυα να προσαρμόζουν τα κρυφά στρώματα των νευρώνων τους σε καταστάσεις όπου το αποτέλεσμα δεν ταιριάζει με αυτό που ελπίζει ο δημιουργός — όπως ένα δίκτυο σχεδιασμένο για την αναγνώριση σκύλων, το οποίο προσδιορίζει εσφαλμένα μια γάτα, για παράδειγμα.
Σχετίζεται με
- Τι είναι η RAM; Εδώ είναι όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε
- Nvidia RTX DLSS: όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε
- Απαιτήσεις συστήματος σταθερού υπολογιστή διάχυσης: τι χρειάζεστε για να το εκτελέσετε;
Μια άλλη σημαντική πρόοδος ήταν η άφιξη των νευρωνικών δικτύων βαθιάς μάθησης, στα οποία διαφορετικά Τα επίπεδα ενός δικτύου πολλαπλών επιπέδων εξάγουν διαφορετικά χαρακτηριστικά έως ότου μπορεί να αναγνωρίσει τι φαίνεται Για.
Ακούγεται αρκετά περίπλοκο. Μπορείτε να το εξηγήσετε σαν να είμαι πέντε;
Για μια βασική ιδέα για το πώς μαθαίνει ένα νευρωνικό δίκτυο βαθιάς μάθησης, φανταστείτε μια γραμμή εργοστασίου. Αφού εισαχθούν οι πρώτες ύλες (το σύνολο δεδομένων), στη συνέχεια περνούν στον ιμάντα μεταφοράς, με κάθε επόμενο στοπ ή στρώμα να εξάγει ένα διαφορετικό σύνολο χαρακτηριστικών υψηλού επιπέδου. Εάν το δίκτυο προορίζεται να αναγνωρίσει ένα αντικείμενο, το πρώτο επίπεδο μπορεί να αναλύσει τη φωτεινότητα των pixel του.
Το επόμενο επίπεδο θα μπορούσε στη συνέχεια να αναγνωρίσει τυχόν άκρες στην εικόνα, με βάση γραμμές παρόμοιων pixel. Μετά από αυτό, ένα άλλο επίπεδο μπορεί να αναγνωρίσει υφές και σχήματα, και ούτω καθεξής. Μέχρι να φτάσει το τέταρτο ή το πέμπτο επίπεδο, το δίκτυο βαθιάς εκμάθησης θα έχει δημιουργήσει σύνθετους ανιχνευτές χαρακτηριστικών. Μπορεί να καταλάβει ότι ορισμένα στοιχεία εικόνας (όπως ένα ζευγάρι μάτια, μια μύτη και ένα στόμα) βρίσκονται συνήθως μαζί.
Μόλις γίνει αυτό, οι ερευνητές που έχουν εκπαιδεύσει το δίκτυο μπορούν να δώσουν ετικέτες στην έξοδο και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσουν backpropagation για να διορθώσουν τυχόν λάθη που έχουν γίνει. Μετά από λίγο, το δίκτυο μπορεί να εκτελέσει τις δικές του εργασίες ταξινόμησης χωρίς να χρειάζεται ανθρώπους να βοηθούν κάθε φορά.
Πέρα από αυτό, υπάρχουν διάφορα είδη μάθησης, όπως π.χ εποπτεύεται ή μάθηση χωρίς επίβλεψη ή ενισχυτική μάθηση, στο οποίο το δίκτυο μαθαίνει μόνο του προσπαθώντας να μεγιστοποιήσει τη βαθμολογία του — όπως μνημονεύτηκε από Το ρομπότ παιχνιδιών Atari του Google DeepMind.
Πόσοι τύποι νευρωνικών δικτύων υπάρχουν;
Υπάρχουν πολλοί τύποι νευρωνικών δικτύων, καθένας από τους οποίους συνοδεύεται από τις δικές του συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης και επίπεδα πολυπλοκότητας. Ο πιο βασικός τύπος νευρωνικού δικτύου είναι κάτι που ονομάζεται α νευρωνικό δίκτυο ανατροφοδότησης, στο οποίο οι πληροφορίες ταξιδεύουν προς μία μόνο κατεύθυνση από την είσοδο στην έξοδο.
Ένας πιο ευρέως χρησιμοποιούμενος τύπος δικτύου είναι το επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο, στο οποίο τα δεδομένα μπορούν να ρέουν σε πολλές κατευθύνσεις. Αυτά τα νευρωνικά δίκτυα διαθέτουν μεγαλύτερες μαθησιακές ικανότητες και χρησιμοποιούνται ευρέως για πιο σύνθετες εργασίες όπως η εκμάθηση γραφής ή η αναγνώριση γλώσσας.
Υπάρχουν επίσης συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα, Δίκτυα μηχανών Boltzmann, Δίκτυα Hopfield, και μια ποικιλία άλλων. Η επιλογή του κατάλληλου δικτύου για την εργασία σας εξαρτάται από τα δεδομένα με τα οποία πρέπει να το εκπαιδεύσετε και τη συγκεκριμένη εφαρμογή που έχετε υπόψη σας. Σε ορισμένες περιπτώσεις, μπορεί να είναι επιθυμητό να χρησιμοποιηθούν πολλαπλές προσεγγίσεις, όπως θα συνέβαινε με μια δύσκολη εργασία όπως η αναγνώριση φωνής.
Τι είδους εργασίες μπορεί να κάνει ένα νευρωνικό δίκτυο;
Μια γρήγορη σάρωση των αρχείων μας υποδηλώνει ότι το σωστό ερώτημα εδώ θα πρέπει να είναι «ποιες εργασίες κλίση ένα νευρωνικό δίκτυο;» Από κάνοντας τα αυτοκίνητα να κινούνται αυτόνομα στους δρόμους, προς την δημιουργώντας συγκλονιστικά ρεαλιστικά πρόσωπα CGI, σε αυτόματη μετάφραση, σε ανίχνευση απάτης, σε διαβάζοντας το μυαλό μας, για να αναγνωρίσουμε πότε α η γάτα είναι στον κήπο και ανάβει τους ψεκαστήρες; Τα νευρωνικά δίκτυα βρίσκονται πίσω από πολλές από τις μεγαλύτερες εξελίξεις στην A.I.
Σε γενικές γραμμές, ωστόσο, έχουν σχεδιαστεί για να εντοπίζουν μοτίβα στα δεδομένα. Οι συγκεκριμένες εργασίες θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν ταξινόμηση (ταξινόμηση συνόλων δεδομένων σε προκαθορισμένες κλάσεις), ομαδοποίηση (ταξινόμηση δεδομένων σε διαφορετικές ακαθόριστες κατηγορίες) και πρόβλεψη (χρησιμοποιώντας γεγονότα του παρελθόντος για να μαντέψετε μελλοντικά, όπως το χρηματιστήριο ή το κινηματογραφικό κουτί γραφείο).
Πώς ακριβώς «μαθαίνουν» πράγματα;
Με τον ίδιο τρόπο που μαθαίνουμε από την εμπειρία στη ζωή μας, τα νευρωνικά δίκτυα απαιτούν δεδομένα για να μάθουν. Στις περισσότερες περιπτώσεις, όσο περισσότερα δεδομένα μπορούν να πεταχτούν σε ένα νευρωνικό δίκτυο, τόσο πιο ακριβές θα γίνει. Σκεφτείτε το όπως κάθε εργασία που κάνετε ξανά και ξανά. Με τον καιρό, σταδιακά γίνεστε πιο αποτελεσματικοί και κάνετε λιγότερα λάθη.
Όταν ερευνητές ή επιστήμονες υπολογιστών ξεκινούν να εκπαιδεύσουν ένα νευρωνικό δίκτυο, συνήθως χωρίζουν τα δεδομένα τους σε τρία σύνολα. Το πρώτο είναι ένα σετ εκπαίδευσης, το οποίο βοηθά το δίκτυο να καθορίσει τα διάφορα βάρη μεταξύ των κόμβων του. Μετά από αυτό, το προσαρμόζουν χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων επικύρωσης. Τέλος, θα χρησιμοποιήσουν ένα δοκιμαστικό σύνολο για να δουν εάν μπορεί να μετατρέψει με επιτυχία την είσοδο στην επιθυμητή έξοδο.
Έχουν κάποιους περιορισμούς τα νευρωνικά δίκτυα;
Σε τεχνικό επίπεδο, μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις είναι ο χρόνος που απαιτείται για την εκπαίδευση των δικτύων, κάτι που μπορεί να απαιτεί σημαντικό ποσό υπολογιστικής ισχύος για πιο σύνθετες εργασίες. Το μεγαλύτερο πρόβλημα, ωστόσο, είναι ότι τα νευρωνικά δίκτυα είναι «μαύρα κουτιά», στα οποία ο χρήστης τροφοδοτεί δεδομένα και λαμβάνει απαντήσεις. Μπορούν να τελειοποιήσουν τις απαντήσεις, αλλά δεν έχουν πρόσβαση στην ακριβή διαδικασία λήψης αποφάσεων.
Αυτό είναι ένα πρόβλημα που αντιμετωπίζουν πολλοί ερευνητές εργάζονται ενεργά, αλλά θα γίνει πιο πιεστικό καθώς τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα παίζουν όλο και μεγαλύτερο ρόλο στη ζωή μας.
Συστάσεις των συντακτών
- Φόρτιση φορητών υπολογιστών USB-C: Να τι πρέπει να γνωρίζετε
- Τι είναι το GDDR7; Όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για την επόμενη γενιά VRAM
- Αντικατάσταση μπαταρίας MacBook Pro: όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε
- Τι είναι το Wi-Fi 7: Όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για το 802.11be
- Το YouTube κυκλοφορεί χειρολαβές. Εδώ είναι τι πρέπει να γνωρίζετε
