หากคุณได้ใช้เวลาอ่านเกี่ยวกับ ปัญญาประดิษฐ์คุณคงเคยได้ยินเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมมาบ้างแล้ว แต่อันหนึ่งคืออะไรกันแน่? แทนที่จะลงทะเบียนเรียนหลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์แบบครอบคลุมหรือเจาะลึกแหล่งข้อมูลเชิงลึกบางส่วน พร้อมให้บริการออนไลน์ โปรดดูคู่มือสำหรับบุคคลธรรมดาของเราเพื่อรับคำแนะนำเกี่ยวกับเครื่องจักรรูปแบบที่น่าทึ่งนี้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย การเรียนรู้.
โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง ดังที่ชื่อเป็นส่วนหนึ่งของชื่อ "ประสาท" พวกมันคือระบบที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อจำลองวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยเลเยอร์อินพุตและเอาท์พุต เช่นเดียวกับ (ในกรณีส่วนใหญ่) เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งประกอบด้วยหน่วยที่แปลงอินพุตเป็นสิ่งที่เลเยอร์เอาท์พุตสามารถใช้ได้ เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการค้นหารูปแบบที่ซับซ้อนเกินไปหรือมีจำนวนมากเกินกว่าที่โปรแกรมเมอร์มนุษย์จะแยกและสอนให้เครื่องจดจำได้
วิดีโอแนะนำ
ในขณะที่โครงข่ายประสาทเทียม (เรียกอีกอย่างว่า “เพอร์เซปตรอน”) มีมาตั้งแต่ปี 1940
ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา สิ่งเหล่านี้ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ นี่เป็นเพราะการมาถึงของเทคนิคที่เรียกว่า "backpropagation" ซึ่งช่วยให้เครือข่ายสามารถปรับเลเยอร์เซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ในสถานการณ์ต่างๆ โดยที่ผลลัพธ์ไม่ตรงกับที่ผู้สร้างคาดหวัง เช่น เครือข่ายที่ออกแบบมาเพื่อจดจำสุนัขซึ่งระบุแมวผิด ตัวอย่าง.ที่เกี่ยวข้อง
- แรมคืออะไร? นี่คือทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
- Nvidia RTX DLSS: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
- ข้อกำหนดของระบบพีซีแบบกระจายที่เสถียร: คุณต้องใช้อะไรบ้างเพื่อใช้งาน
ความก้าวหน้าที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือการมาถึงของเครือข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งแตกต่างออกไป เลเยอร์ของเครือข่ายหลายชั้นจะแยกคุณลักษณะต่างๆ ออกมาจนกว่าจะสามารถจดจำสิ่งที่กำลังมองได้ สำหรับ.
ฟังดูซับซ้อนทีเดียว คุณช่วยอธิบายเหมือนฉันอายุห้าขวบได้ไหม?
หากต้องการทราบแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีที่โครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกเรียนรู้ ลองจินตนาการถึงสายการผลิตในโรงงาน หลังจากป้อนวัตถุดิบ (ชุดข้อมูล) แล้ว วัตถุดิบจะถูกส่งผ่านสายพานลำเลียง โดยแต่ละจุดหยุดหรือเลเยอร์ที่ตามมาจะแยกชุดคุณลักษณะระดับสูงที่แตกต่างกัน หากเครือข่ายมีจุดประสงค์เพื่อจดจำวัตถุ เลเยอร์แรกอาจวิเคราะห์ความสว่างของพิกเซล
เลเยอร์ถัดไปสามารถระบุขอบใดๆ ในภาพ โดยพิจารณาจากเส้นที่มีพิกเซลคล้ายกัน หลังจากนี้ อีกเลเยอร์หนึ่งอาจจดจำพื้นผิวและรูปร่าง และอื่นๆ เมื่อถึงชั้นที่สี่หรือห้า เครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกจะสร้างตัวตรวจจับคุณลักษณะที่ซับซ้อนขึ้นมา สามารถเข้าใจได้ว่าองค์ประกอบภาพบางอย่าง (เช่น ตา จมูก และปาก) มักอยู่รวมกัน
เมื่อเสร็จสิ้นแล้ว นักวิจัยที่ได้รับการฝึกอบรมเครือข่ายสามารถติดป้ายกำกับให้กับเอาต์พุต และจากนั้นใช้การเผยแพร่กลับเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดใดๆ ที่เกิดขึ้น หลังจากนั้นไม่นาน เครือข่ายก็สามารถดำเนินงานจำแนกประเภทของตนเองได้โดยไม่จำเป็นต้องมีคนช่วยทุกครั้ง
นอกเหนือจากนี้ยังมีการเรียนรู้ประเภทต่างๆ เช่น ภายใต้การดูแล หรือ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล หรือ การเรียนรู้การเสริมกำลังซึ่งเครือข่ายเรียนรู้ด้วยตนเองโดยพยายามเพิ่มคะแนนให้สูงสุด — ตามที่จำได้ บอทเล่นเกม Atari ของ Google DeepMind.
โครงข่ายประสาทเทียมมีกี่ประเภท?
โครงข่ายประสาทเทียมมีหลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทมาพร้อมกับกรณีการใช้งานเฉพาะและระดับความซับซ้อนของตัวเอง โครงข่ายประสาทเทียมขั้นพื้นฐานที่สุดคือสิ่งที่เรียกว่าก โครงข่ายประสาทเทียมป้อนไปข้างหน้าซึ่งข้อมูลจะเดินทางไปในทิศทางเดียวเท่านั้นจากอินพุตไปยังเอาต์พุต
ประเภทของเครือข่ายที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้นคือ โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำซึ่งข้อมูลสามารถไหลไปได้หลายทิศทาง โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้มีความสามารถในการเรียนรู้ที่มากกว่า และใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การเรียนรู้การเขียนด้วยลายมือ หรือการจดจำภาษา
นอกจากนี้ยังมี โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน, เครือข่ายเครื่องจักร Boltzmann, เครือข่ายฮอปฟิลด์และอีกมากมายหลากหลาย การเลือกเครือข่ายที่เหมาะสมสำหรับงานของคุณนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณต้องฝึกด้วย และแอปพลิเคชันเฉพาะที่คุณมีอยู่ในใจ ในบางกรณี อาจเป็นที่พึงปรารถนาที่จะใช้หลายวิธี เช่น กรณีที่ท้าทาย เช่น การจดจำเสียง
โครงข่ายประสาทเทียมสามารถทำงานประเภทใดได้บ้าง?
การสแกนเอกสารสำคัญของเราอย่างรวดเร็วแสดงให้เห็นว่าคำถามที่เหมาะสมควรเป็น “งานอะไร” ไม่สามารถ โครงข่ายประสาทเทียมทำอะไร?” จาก ทำให้รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติบนท้องถนน, ถึง สร้างใบหน้า CGI ที่สมจริงจนน่าตกใจไปจนถึงการแปลด้วยเครื่อง การตรวจจับการฉ้อโกง ไปจนถึง อ่านใจของเราเพื่อรับรู้เมื่อก แมวอยู่ในสวนและเปิดสปริงเกอร์; โครงข่ายประสาทเทียมอยู่เบื้องหลังความก้าวหน้าครั้งใหญ่ที่สุดใน A.I.
อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว สิ่งเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูล งานเฉพาะอาจรวมถึงการจำแนกประเภท (การจัดประเภทชุดข้อมูลเป็นคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้า) การจัดกลุ่ม (การจัดประเภทข้อมูลลงใน หมวดหมู่ต่างๆ ที่ไม่ได้กำหนดไว้) และการทำนาย (โดยใช้เหตุการณ์ในอดีตมาคาดเดาเหตุการณ์ในอนาคต เช่น ตลาดหุ้น หรือกล่องภาพยนตร์ สำนักงาน).
พวกเขา "เรียนรู้" สิ่งต่าง ๆ ได้อย่างไร?
เช่นเดียวกับที่เราเรียนรู้จากประสบการณ์ในชีวิต โครงข่ายประสาทเทียมจำเป็นต้องมีข้อมูลในการเรียนรู้ ในกรณีส่วนใหญ่ ยิ่งข้อมูลสามารถส่งไปที่โครงข่ายประสาทเทียมได้มากเท่าใด ข้อมูลก็จะยิ่งมีความแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ให้คิดว่ามันเหมือนกับงานใดๆ ที่คุณทำซ้ำแล้วซ้ำอีก เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะค่อยๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้นและทำผิดพลาดน้อยลง
เมื่อนักวิจัยหรือนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เริ่มฝึกโครงข่ายประสาทเทียม โดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะแบ่งข้อมูลออกเป็นสามชุด อย่างแรกคือชุดการฝึกซึ่งช่วยให้เครือข่ายกำหนดน้ำหนักต่างๆ ระหว่างโหนดได้ หลังจากนั้น พวกเขาจะปรับแต่งโดยใช้ชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง สุดท้ายนี้พวกเขาจะใช้ชุดทดสอบเพื่อดูว่าสามารถเปลี่ยนอินพุตให้เป็นเอาต์พุตที่ต้องการได้สำเร็จหรือไม่
โครงข่ายประสาทเทียมมีข้อจำกัดหรือไม่?
ในระดับเทคนิค หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่กว่าคือระยะเวลาที่ใช้ในการฝึกอบรมเครือข่าย ซึ่งอาจต้องใช้พลังการประมวลผลจำนวนมากสำหรับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ปัญหาใหญ่ที่สุดคือโครงข่ายประสาทเทียมคือ "กล่องดำ" ซึ่งผู้ใช้ป้อนข้อมูลและรับคำตอบ พวกเขาสามารถปรับแต่งคำตอบได้ แต่ไม่สามารถเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจที่แน่นอนได้
นี่เป็นปัญหาของนักวิจัยจำนวนหนึ่ง ทำงานอย่างแข็งขันแต่จะมีแรงกดดันมากขึ้นเท่านั้น เมื่อโครงข่ายประสาทเทียมเข้ามามีบทบาทในชีวิตของเรามากขึ้นเรื่อยๆ
คำแนะนำของบรรณาธิการ
- แล็ปท็อปสำหรับชาร์จ USB-C: นี่คือสิ่งที่คุณต้องรู้
- GDDR7 คืออะไร? ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ VRAM รุ่นถัดไป
- การเปลี่ยนแบตเตอรี่ MacBook Pro: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
- Wi-Fi 7 คืออะไร: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ 802.11be
- YouTube กำลังเปิดตัวแฮนเดิล นี่คือสิ่งที่คุณต้องรู้
