თუ რაიმე დრო გაატარეთ კითხვაზე ხელოვნური ინტელექტი, თქვენ ნამდვილად გსმენიათ ხელოვნური ნერვული ქსელების შესახებ. მაგრამ კონკრეტულად რა არის ერთი? იმის ნაცვლად, რომ ჩაირიცხოთ კომპიუტერული მეცნიერების ყოვლისმომცველ კურსზე ან ჩავუღრმავდეთ ზოგიერთ უფრო სიღრმისეულ რესურსს, რომელიც არის ხელმისაწვდომია ონლაინ, შეამოწმეთ ჩვენი მოსახერხებელი პროფესიონალის სახელმძღვანელო, რომ სწრაფად და მარტივად გაეცნოთ ამ საოცარი ფორმის მანქანას სწავლა.
რა არის ხელოვნური ნერვული ქსელი?
ხელოვნური ნერვული ქსელები არის ერთ-ერთი მთავარი ინსტრუმენტი, რომელიც გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში. როგორც მათი სახელის „ნერვული“ ნაწილი გვთავაზობს, ისინი ტვინისგან შთაგონებული სისტემებია, რომლებიც მიზნად ისახავს გაიმეორონ ის გზა, რასაც ჩვენ ადამიანები ვსწავლობთ. ნერვული ქსელები შედგება შეყვანისა და გამომავალი ფენებისგან, ასევე (უმეტეს შემთხვევაში) ფარული ფენისგან, რომელიც შედგება ერთეულებისგან, რომლებიც გარდაქმნის შეყვანას ისეთად, რისი გამოყენებაც გამომავალ ფენას შეუძლია. ისინი შესანიშნავი ხელსაწყოებია ისეთი შაბლონების მოსაძებნად, რომლებიც ძალიან რთული ან მრავალრიცხოვანია, რომ ადამიანმა პროგრამისტმა ამოიღოს და ასწავლოს მანქანას ამოცნობა.
რეკომენდებული ვიდეოები
ნერვული ქსელების დროს (ასევე უწოდებენ "პერცეპტრონებს") არსებობს 1940-იანი წლებიდანმხოლოდ ბოლო რამდენიმე ათწლეულის განმავლობაში გახდა ხელოვნური ინტელექტის ძირითადი ნაწილი. ეს განპირობებულია ტექნიკის შემოსვლით, სახელწოდებით „უკან გავრცელება“, რომელიც საშუალებას აძლევს ქსელებს შეცვალონ ნეირონების ფარული ფენები სიტუაციებში. სადაც შედეგი არ ემთხვევა იმას, რისი იმედიც შემქმნელს აქვს - ისევე როგორც ქსელი, რომელიც შექმნილია ძაღლების ამოსაცნობად, რომელიც არასწორ იდენტიფიცირებს კატას, მაგალითი.
დაკავშირებული
- რა არის ოპერატიული მეხსიერება? აქ არის ყველაფერი, რაც თქვენ უნდა იცოდეთ
- Nvidia RTX DLSS: ყველაფერი რაც თქვენ უნდა იცოდეთ
- სტაბილური დიფუზიური კომპიუტერის სისტემის მოთხოვნები: რა გჭირდებათ მის გასაშვებად?
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი წინსვლა იყო ღრმა სწავლის ნერვული ქსელების მოსვლა, რომელშიც განსხვავებულები მრავალშრიანი ქსელის ფენები ამოიღებს სხვადასხვა მახასიათებლებს, სანამ არ ამოიცნობს რას ეძებს ამისთვის.
საკმაოდ რთულად ჟღერს. შეგიძლია ამიხსნა, თითქოს ხუთი წლის ვარ?
ძირითადი იდეისთვის, თუ როგორ სწავლობს ღრმა სწავლის ნერვული ქსელი, წარმოიდგინეთ ქარხნის ხაზი. ნედლეულის (მონაცემთა ნაკრების) შეყვანის შემდეგ, ისინი გადაეცემა კონვეიერის სარტყელში, ყოველი მომდევნო გაჩერება ან ფენა გამოაქვს მაღალი დონის მახასიათებლების სხვადასხვა კომპლექტს. თუ ქსელი მიზნად ისახავს ობიექტის ამოცნობას, პირველმა ფენამ შეიძლება გააანალიზოს მისი პიქსელების სიკაშკაშე.
შემდეგ ფენას შეუძლია გამოსახულების ნებისმიერი კიდეების ამოცნობა, მსგავსი პიქსელების ხაზების საფუძველზე. ამის შემდეგ, სხვა ფენამ შეიძლება ამოიცნოს ტექსტურები და ფორმები და ა.შ. მეოთხე ან მეხუთე ფენის მიღწევამდე, ღრმა სწავლის ქსელი შექმნის კომპლექსური მახასიათებლების დეტექტორებს. მას შეუძლია გაარკვიოს, რომ გამოსახულების გარკვეული ელემენტები (როგორიცაა წყვილი თვალები, ცხვირი და პირი) ჩვეულებრივ გვხვდება ერთად.
როგორც კი ეს გაკეთდება, მკვლევარებს, რომლებმაც გაწვრთნეს ქსელი, შეუძლიათ გამომავალს მიაწოდონ ეტიკეტები და შემდეგ გამოიყენონ უკან გავრცელება დაშვებული შეცდომის გამოსასწორებლად. გარკვეული პერიოდის შემდეგ, ქსელს შეუძლია შეასრულოს საკუთარი კლასიფიკაციის ამოცანები ყოველ ჯერზე ადამიანების დახმარების გარეშე.
გარდა ამისა, არსებობს სხვადასხვა სახის სწავლა, მაგ მეთვალყურეობდა ან უკონტროლო სწავლა ან განმტკიცების სწავლა, რომელშიც ქსელი თავად სწავლობს თავისი ქულის მაქსიმალურად გაზრდის მცდელობით - როგორც დასამახსოვრებლად განხორციელდა Google DeepMind-ის Atari სათამაშო ბოტი.
რამდენი ტიპის ნერვული ქსელი არსებობს?
არსებობს მრავალი სახის ნერვული ქსელი, რომელთაგან თითოეულს გააჩნია საკუთარი სპეციფიკური გამოყენების შემთხვევები და სირთულის დონე. ნერვული ქსელის ყველაზე ძირითადი ტიპი არის ის, რასაც ა მიმავალი ნერვული ქსელი, რომელშიც ინფორმაცია მოძრაობს მხოლოდ ერთი მიმართულებით შეყვანიდან გამოსავალამდე.
უფრო ფართოდ გამოყენებული ქსელის ტიპია განმეორებადი ნერვული ქსელი, რომელშიც მონაცემები შეიძლება მიედინება რამდენიმე მიმართულებით. ამ ნერვულ ქსელებს აქვთ უფრო მეტი სწავლის უნარი და ფართოდ გამოიყენება უფრო რთული ამოცანებისთვის, როგორიცაა ხელნაწერის სწავლა ან ენის ამოცნობა.
ასევე არსებობს კონვოლუციური ნერვული ქსელები, ბოლცმანის მანქანების ქსელები, ჰოპფილდის ქსელები, და სხვა მრავალი. თქვენი ამოცანისთვის სწორი ქსელის არჩევა დამოკიდებულია იმ მონაცემებზე, რომლითაც უნდა ივარჯიშოთ და კონკრეტულ აპლიკაციაზე, რომელიც გაქვთ მხედველობაში. ზოგიერთ შემთხვევაში, შესაძლოა სასურველი იყოს მრავალი მიდგომის გამოყენება, მაგალითად, ისეთი რთული ამოცანის შემთხვევაში, როგორიცაა ხმის ამოცნობა.
რა სახის დავალებების შესრულება შეუძლია ნერვულ ქსელს?
ჩვენი არქივების სწრაფი სკანირება გვაფიქრებინებს, რომ აქ სწორი კითხვა უნდა იყოს „რა ამოცანები არ შეუძლია ნეირონული ქსელი?” დან მანქანების ავტონომიურად მოძრაობა გზებზე, მდე შოკისმომგვრელი რეალისტური CGI სახეების გენერირება, მანქანური თარგმანისკენ, თაღლითობის გამოვლენის მიზნით ჩვენი გონების კითხვა, იმის ამოცნობა, როცა ა კატა ბაღშია და სპრინკლერებს რთავს; ნერვული ბადეები დგას A.I-ში ყველაზე დიდი მიღწევების უკან.
თუმცა, ფართოდ რომ ვთქვათ, ისინი შექმნილია მონაცემების ნიმუშების დასადგენად. კონკრეტული ამოცანები შეიძლება მოიცავდეს კლასიფიკაციას (მონაცემთა ნაკრების კლასიფიკაცია წინასწარ განსაზღვრულ კლასებად), კლასტერირება (მონაცემთა კლასიფიკაცია სხვადასხვა განუსაზღვრელი კატეგორიები) და პროგნოზირება (წარსული მოვლენების გამოყენება მომავალის გამოსაცნობად, როგორიცაა საფონდო ბაზარი ან ფილმის ყუთი ოფისი).
ზუსტად როგორ „სწავლობენ“ რაღაცეებს?
ისევე, როგორც ჩვენ ვსწავლობთ ჩვენი ცხოვრების გამოცდილებიდან, ნერვული ქსელები საჭიროებენ მონაცემებს სწავლისთვის. უმეტეს შემთხვევაში, რაც უფრო მეტი მონაცემი იქნება გადატანილი ნერვულ ქსელში, მით უფრო ზუსტი გახდება ის. იფიქრე მასზე, როგორც ნებისმიერ დავალებაზე, რომელსაც არაერთხელ აკეთებ. დროთა განმავლობაში თქვენ თანდათან უფრო ეფექტური გახდებით და ნაკლებ შეცდომებს უშვებთ.
როდესაც მკვლევარები ან კომპიუტერის მეცნიერები აპირებენ ნერვული ქსელის მომზადებას, ისინი ჩვეულებრივ ყოფენ თავიანთ მონაცემებს სამ ნაწილად. პირველი არის სავარჯიშო ნაკრები, რომელიც ეხმარება ქსელს დაადგინოს სხვადასხვა წონა მის კვანძებს შორის. ამის შემდეგ, ისინი ასწორებენ მას ვალიდაციის მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით. და ბოლოს, ისინი გამოიყენებენ ტესტის კომპლექტს, რათა დაინახონ, შეძლებს თუ არა მას წარმატებით გადაქცევა შეყვანის სასურველ გამოსავალში.
აქვს თუ არა ნერვულ ქსელებს რაიმე შეზღუდვა?
ტექნიკურ დონეზე, ერთ-ერთი ყველაზე დიდი გამოწვევა არის ქსელების მომზადებისთვის საჭირო დრო, რაც შეიძლება მოითხოვოს მნიშვნელოვანი გამოთვლითი სიმძლავრე უფრო რთული ამოცანებისთვის. თუმცა, ყველაზე დიდი პრობლემა ის არის, რომ ნერვული ქსელები არის „შავი ყუთები“, რომლებშიც მომხმარებელი იკვებება მონაცემებით და იღებს პასუხებს. მათ შეუძლიათ პასუხების დაზუსტება, მაგრამ მათ არ აქვთ წვდომა გადაწყვეტილების მიღების ზუსტ პროცესზე.
ეს არის პრობლემა, რომელსაც მრავალი მკვლევარი აწუხებს აქტიურად მუშაობს, მაგრამ ეს მხოლოდ უფრო აქტუალური გახდება, რადგან ხელოვნური ნერვული ქსელები უფრო და უფრო დიდ როლს თამაშობენ ჩვენს ცხოვრებაში.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- USB-C დამტენი ლეპტოპები: აი, რა უნდა იცოდეთ
- რა არის GDDR7? ყველაფერი რაც თქვენ უნდა იცოდეთ შემდეგი თაობის VRAM-ის შესახებ
- MacBook Pro ბატარეის გამოცვლა: ყველაფერი რაც თქვენ უნდა იცოდეთ
- რა არის Wi-Fi 7: ყველაფერი რაც თქვენ უნდა იცოდეთ 802.11be-ის შესახებ
- YouTube ავრცელებს სახელურებს. აი, რა უნდა იცოდეთ
