Dziļās mācīšanās joma, jo īpaši konvolucionālie neironu tīkli (CNN), pēdējos gados ir piedzīvojuši ievērojamus sasniegumus, kā rezultātā ir izveidojušās lielas un sarežģītas neironu tīklu arhitektūras. Šie tīkli ir paredzēti, lai risinātu sarežģītus uzdevumus attēlu atpazīšanas, dabiskās valodas apstrādes un citās jomās. Apspriežot lielāko izveidoto konvolucionālo neironu tīklu, ir svarīgi ņemt vērā dažādus aspektus, piemēram, slāņu skaitu, parametrus, skaitļošanas prasības un konkrēto pielietojumu, kuram tīkls tika izstrādāts.
Viens no ievērojamākajiem liela konvolucionālā neironu tīkla piemēriem ir VGG-16 modelis. VGG-16 tīkls, ko izstrādājusi Oksfordas Universitātes Visual Geometry Group, sastāv no 16 svara slāņiem, tostarp 13 konvolucionāliem slāņiem un 3 pilnībā savienotiem slāņiem. Šis tīkls ieguva popularitāti tā vienkāršības un efektivitātes dēļ attēlu atpazīšanas uzdevumos. VGG-16 modelim ir aptuveni 138 miljoni parametru, padarot to par vienu no lielākajiem neironu tīkliem tā izstrādes laikā.
Vēl viens nozīmīgs konvolucionālais neironu tīkls ir ResNet (atlikušā tīkla) arhitektūra. ResNet ieviesa Microsoft Research 2015. gadā, un tas ir pazīstams ar savu dziļo struktūru, un dažas versijas satur vairāk nekā 100 slāņus. Galvenais ResNet jauninājums ir atlikušo bloku izmantošana, kas ļauj apmācīt ļoti dziļus tīklus, risinot izzūdošā gradienta problēmu. Piemēram, ResNet-152 modelis sastāv no 152 slāņiem, un tajā ir aptuveni 60 miljoni parametru, kas parāda dziļo neironu tīklu mērogojamību.
Dabiskās valodas apstrādes jomā BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modelis izceļas kā būtisks sasniegums. Lai gan BERT nav tradicionāls CNN, tas ir uz transformatoriem balstīts modelis, kas ir mainījis NLP jomu. BERT-base, modeļa mazākā versija, satur 110 miljonus parametru, savukārt BERT-large ir 340 miljoni parametru. BERT modeļu lielais izmērs ļauj tiem uztvert sarežģītus lingvistiskos modeļus un sasniegt vismodernāko veiktspēju dažādos NLP uzdevumos.
Turklāt OpenAI izstrādātais GPT-3 (ģeneratīvais iepriekš apmācīts transformators 3) modelis ir vēl viens pagrieziena punkts dziļā mācībā. GPT-3 ir valodas modelis ar 175 miljardiem parametru, padarot to par vienu no lielākajiem līdz šim izveidotajiem neironu tīkliem. Šis lielais mērogs ļauj GPT-3 ģenerēt cilvēkiem līdzīgu tekstu un veikt plašu ar valodu saistītu uzdevumu klāstu, demonstrējot liela mēroga dziļās mācīšanās modeļu jaudu.
Ir svarīgi atzīmēt, ka konvolucionālo neironu tīklu lielums un sarežģītība turpina pieaugt, jo pētnieki pēta jaunas arhitektūras un metodoloģijas, lai uzlabotu veiktspēju izaicinošu uzdevumu veikšanā. Lai gan lielākiem tīkliem apmācībai un secinājumu veikšanai bieži ir nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi, tie ir parādījuši ievērojamus sasniegumus dažādās jomās, tostarp datorredzēšanā, dabiskās valodas apstrādē un pastiprināšanā.
Lielu konvolucionālo neironu tīklu attīstība ir nozīmīga tendence dziļās mācīšanās jomā, kas ļauj izveidot jaudīgākus un sarežģītākus modeļus sarežģītiem uzdevumiem. Tādi modeļi kā VGG-16, ResNet, BERT un GPT-3 demonstrē neironu tīklu mērogojamību un efektivitāti, risinot dažādas problēmas dažādās jomās.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Konversijas neironu tīkls (CNN):
- Kādi ir izvades kanāli?
- Ko nozīmē ievades kanālu skaits (nn.Conv1d pirmais parametrs)?
- Kādi ir daži izplatīti paņēmieni, lai uzlabotu CNN veiktspēju apmācības laikā?
- Kāda ir partijas lieluma nozīme CNN apmācībā? Kā tas ietekmē apmācības procesu?
- Kāpēc ir svarīgi sadalīt datus apmācības un apstiprināšanas kopās? Cik daudz datu parasti tiek atvēlēts apstiprināšanai?
- Kā mēs sagatavojam apmācības datus CNN? Izskaidrojiet iesaistītās darbības.
- Kāds ir optimizētāja un zudumu funkcijas mērķis konvolucionālā neironu tīkla (CNN) apmācībā?
- Kāpēc CNN apmācības laikā ir svarīgi uzraudzīt ievades datu formu dažādos posmos?
- Vai konvolucionālos slāņus var izmantot citiem datiem, nevis attēliem? Sniedziet piemēru.
- Kā jūs varat noteikt piemērotu izmēru lineārajiem slāņiem CNN?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu vietnē Convolution neironu tīkls (CNN)