Ha töltött egy kis időt az olvasással mesterséges intelligencia, szinte biztosan hallott már a mesterséges neurális hálózatokról. De mi is az egy pontosan? Ahelyett, hogy beiratkozna egy átfogó számítástechnikai kurzusra, vagy belemélyedne néhány alaposabb forrásba, online elérhető, tekintse meg praktikus laikusoknak szóló útmutatónkat, hogy gyorsan és egyszerűen megismertesse ezt a csodálatos géptípust tanulás.
Mi az a mesterséges neurális hálózat?
A mesterséges neurális hálózatok a gépi tanulás egyik fő eszköze. Ahogy a nevük „neurális” része is sugallja, ezek agy által ihletett rendszerek, amelyek célja, hogy megismételjék azt a módot, ahogyan mi, emberek tanulunk. A neurális hálózatok bemeneti és kimeneti rétegekből, valamint (a legtöbb esetben) egy olyan egységekből álló rejtett rétegből állnak, amelyek a bemenetet a kimeneti réteg által használhatóvá alakítják. Kiváló eszközök olyan minták megtalálására, amelyek túlságosan összetettek vagy túl sokak ahhoz, hogy egy emberi programozó ki tudja bontani és megtanítsa felismerni a gépet.
Ajánlott videók
Míg a neurális hálózatok (más néven „perceptronok”) az 1940-es évek óta léteznek, csak az elmúlt évtizedekben váltak a mesterséges intelligencia jelentős részévé. Ez a „backpropagation” nevű technika megjelenésének köszönhető, amely lehetővé teszi a hálózatok számára, hogy helyzetekben módosítsák rejtett neuronrétegeiket. ahol az eredmény nem egyezik meg azzal, amit az alkotó remél – például egy kutyák felismerésére tervezett hálózat, amely félreazonosítja a macskát, példa.
Összefüggő
- Mi az a RAM? Itt van minden, amit tudnia kell
- Nvidia RTX DLSS: minden, amit tudnod kell
- Stable Diffusion PC rendszerkövetelmények: mi kell a futtatásához?
Egy másik fontos előrelépés a mély tanulási neurális hálózatok megjelenése, amelyekben különböző egy többrétegű hálózat rétegei különböző jellemzőket vonnak ki addig, amíg fel nem ismeri, mit keres számára.
Elég összetettnek hangzik. Meg tudod magyarázni, mintha öt éves lennék?
Ha alapötletet szeretne kapni arról, hogyan tanul egy mélytanuló neurális hálózat, képzeljen el egy gyári vonalat. A nyersanyagok (az adatkészlet) bevitele után továbbhaladnak a szállítószalagon, és minden egyes következő megálló vagy réteg más és más magas szintű jellemzőket von ki. Ha a hálózat célja egy objektum felismerése, az első réteg elemzi a képpontjainak fényességét.
A következő réteg ezután azonosíthatja a kép bármely élét hasonló pixelekből álló vonalak alapján. Ezt követően egy másik réteg felismerheti a textúrákat és formákat stb. Mire elérjük a negyedik vagy ötödik réteget, a mélytanuló háló összetett jellemződetektorokat fog létrehozni. Kiderítheti, hogy bizonyos képelemek (például egy szempár, egy orr és egy száj) gyakran együtt találhatók.
Ha ez megtörtént, a hálózatot betanító kutatók címkéket adhatnak a kimenethez, majd visszaszaporítással kijavíthatják az elkövetett hibákat. Egy idő után a hálózat végre tudja hajtani saját osztályozási feladatait anélkül, hogy minden alkalommal emberi segítségre lenne szüksége.
Ezen túlmenően léteznek különböző tanulási típusok, mint pl felügyelt vagy felügyelet nélküli tanulás vagy megerősítő tanulás, amelyben a hálózat önmagának tanul azáltal, hogy megpróbálja maximalizálni a pontszámát – amint azt emlékezetesen tette A Google DeepMind Atari játékbotja.
Hányféle neurális hálózat létezik?
A neurális hálózatoknak többféle típusa létezik, amelyek mindegyikének saját egyedi használati esetei és összetettségi szintjei vannak. A neurális háló legalapvetőbb típusa az úgynevezett a előrecsatolt neurális hálózat, amelyben az információ csak egy irányba halad a bemenettől a kimenetig.
Egy szélesebb körben használt hálózattípus a visszatérő neurális hálózat, amelyben az adatok több irányba áramolhatnak. Ezek a neurális hálózatok nagyobb tanulási képességekkel rendelkeznek, és széles körben alkalmazzák összetettebb feladatokhoz, mint például a kézírás vagy a nyelvfelismerés tanulása.
Vannak még konvolúciós neurális hálózatok, Boltzmann géphálózatok, Hopfield hálózatok, és sok más. A feladathoz megfelelő hálózat kiválasztása a betanítandó adatoktól és az adott alkalmazástól függ. Egyes esetekben kívánatos lehet többféle megközelítés alkalmazása, például egy olyan kihívást jelentő feladat esetében, mint a hangfelismerés.
Milyen feladatokra képes egy neurális hálózat?
Archívumunk gyors átvizsgálása azt sugallja, hogy itt a megfelelő kérdés a „milyen feladatok nem lehet egy neurális hálózat? Tól től az autók autonóm vezetése az utakon, nak nek megdöbbentően valósághű CGI-arcokat generál, gépi fordításhoz, csalásfelderítéshez, to olvasni a gondolatainkban, annak felismerésére, amikor a macska a kertben van, és bekapcsolja az öntözőt; A neurális hálók állnak az A.I. számos legnagyobb előrelépés mögött.
Általánosságban azonban ezeket az adatok mintáinak észlelésére tervezték. A konkrét feladatok közé tartozhat az osztályozás (az adatkészletek előre meghatározott osztályokba sorolása), a klaszterezés (az adatok osztályozása különböző meghatározatlan kategóriák), és előrejelzés (múltbeli események felhasználása a jövőbeli események kitalálására, például a tőzsde vagy a filmdoboz). hivatal).
Pontosan hogyan „tanulnak” dolgokat?
Ugyanúgy, ahogy az életünk során szerzett tapasztalatokból tanulunk, a neurális hálózatoknak is adatra van szükségük a tanuláshoz. A legtöbb esetben minél több adatot lehet dobni egy neurális hálózatra, annál pontosabb lesz. Gondoljon rá, mint minden olyan feladatra, amelyet újra és újra elvégez. Idővel fokozatosan hatékonyabbá válik, és kevesebb hibát követ el.
Amikor a kutatók vagy informatikusok egy neurális hálózat képzésére készülnek, általában három csoportra osztják adataikat. Az első egy edzőkészlet, amely segít a hálózatnak a csomópontjai közötti különböző súlyok meghatározásában. Ezt követően egy érvényesítési adatkészlet segítségével finomhangolják. Végül egy tesztkészletet használnak, hogy megnézzék, sikeresen tudja-e a bemenetet a kívánt kimenetre fordítani.
Vannak korlátai a neurális hálózatoknak?
Technikai szinten az egyik legnagyobb kihívás a hálózatok betanításának időigénye, amely összetettebb feladatokhoz jelentős számítási teljesítményt igényelhet. A legnagyobb probléma azonban az, hogy a neurális hálózatok „fekete dobozok”, amelyekben a felhasználó adatokat táplál be, és válaszokat kap. Finomhangolhatják a válaszokat, de nem férnek hozzá a pontos döntéshozatali folyamathoz.
Ez számos kutató problémája aktívan dolgozik, de ez csak még sürgetőbb lesz, ahogy a mesterséges neurális hálózatok egyre nagyobb szerepet játszanak életünkben.
Szerkesztői ajánlások
- USB-C töltésű laptopok: Íme, amit tudnod kell
- Mi az a GDDR7? Minden, amit a következő generációs VRAM-ról tudni kell
- MacBook Pro akkumulátorcsere: minden, amit tudnia kell
- Mi az a Wi-Fi 7: Minden, amit a 802.11be-ről tudni kell
- A YouTube kivezeti a fogantyúkat. Íme, amit tudnia kell
