Las redes neuronales ພວກເຂົາເປັນເຄື່ອງມືພື້ນຖານໃນພາກສະຫນາມ ຂອງປັນຍາປະດິດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ເມື່ອເຕັກໂນໂລຢີກ້າວຫນ້າ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອເຂົ້າໃຈວິທີການເຮັດວຽກແລະຄວາມສາມາດທີ່ເຂົາເຈົ້າມີ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ເປັນເຄືອຂ່າຍ neural ຢ່າງແທ້ຈິງແລະວິທີການທີ່ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສັບສົນ. ຈາກອົງການຂອງເຈົ້າໄປ ແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນ ການປະຕິບັດ, ພວກເຮົາຈະ delve ເຂົ້າໄປໃນທຸກດ້ານວິຊາການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງເຂດພື້ນທີ່ການສຶກສາ fascinating ນີ້.
- ແນະນໍາເຄືອຂ່າຍ neural
ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຮູບແບບການຄິດໄລ່ທີ່ໄດ້ຮັບການດົນໃຈໂດຍການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ເຊິ່ງຖືກນໍາໃຊ້ ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆ ການຮຽນຮູ້ທີ່ຊັບຊ້ອນ ແລະການຮັບຮູ້ຮູບແບບ. ມັນປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງຫນ່ວຍປະມວນຜົນທີ່ເອີ້ນວ່າ neurons ທຽມ, ເຊິ່ງເຊື່ອມຕໍ່ກັນໂດຍຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ນ້ໍາຫນັກ. ການເຊື່ອມຕໍ່ເຫຼົ່ານີ້ຖືກດັດແປງໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບແລະປັບປຸງການຕອບສະຫນອງຂອງມັນ.
ຄວາມສາມາດພື້ນຖານຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ ແລະປັບຕົວຈາກຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ. ໃນໄລຍະການຝຶກອົບຮົມ, ເຄືອຂ່າຍ neural ປັບຄ່າຂອງນ້ໍາຫນັກຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ neurons ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຜົນຜະລິດຂອງມັນແລະຜົນຜະລິດທີ່ຄາດໄວ້. ໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມມີຄວາມຄືບຫນ້າ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຮັບຮູ້ຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນແລະໂດຍທົ່ວໄປຄວາມສາມາດນີ້ເພື່ອນໍາໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ມັນປະຕິບັດວຽກງານເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຫຼືການຄາດຄະເນມູນຄ່າ.
ເຄືອຂ່າຍ neural ຖືກຈັດຢູ່ໃນຊັ້ນ, ເຊິ່ງແຕ່ລະຊັ້ນແມ່ນປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງ neurons ແລະເຊື່ອມຕໍ່ຕໍ່ໄປໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ນ້ໍາຫນັກ. ຊັ້ນປ້ອນຂໍ້ມູນໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຂະຫຍາຍມັນຜ່ານເຄືອຂ່າຍຈົນກ່ວາມັນໄປຮອດຊັ້ນຜົນຜະລິດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດການຕອບສະຫນອງສຸດທ້າຍ. ລະຫວ່າງຊັ້ນປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຊັ້ນຜົນຜະລິດ, ອາດຈະມີຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ເຄືອຂ່າຍ neural ຮຽນຮູ້ລັກສະນະຕ່າງໆແລະເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ຂະບວນການ ການຮຽນຮູ້ ແມ່ນດໍາເນີນການໂດຍໃຊ້ ສູດການຄິດໄລ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ເຊັ່ນ: ການສືບເຊື້ອສາຍ gradient, ທີ່ເພີ່ມຫຼືຫຼຸດລົງນ້ໍາຫນັກຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການທໍາງານຂອງການສູນເສຍ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຮູບແບບການຄິດໄລ່ທີ່ເຮັດຕາມການທໍາງານຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການຮຽນຮູ້ແບບສະລັບສັບຊ້ອນແລະການຮັບຮູ້. ໂດຍການປັບການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີນ້ໍາຫນັກລະຫວ່າງ neurons, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງການຕອບສະຫນອງຂອງມັນ. ຈັດເປັນຊັ້ນໆແລະດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງສູດການຄິດໄລ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດປະຕິບັດວຽກງານເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະການຄາດຄະເນມູນຄ່າ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ, ຢາປົວພະຍາດແລະ ປັນຍາປະດິດ ພວກເຂົາເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ.
– ເຄືອຂ່າຍ neural ເຮັດວຽກແນວໃດ?
ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຕົວແບບການຄິດໄລ່ທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ມັນປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງຫນ່ວຍງານເຊື່ອມຕໍ່ກັນທີ່ເອີ້ນວ່າ neurons, ເຊິ່ງຄ້າຍຄືກັບຈຸລັງເສັ້ນປະສາດໃນສະຫມອງ, ຫນ່ວຍງານເຫຼົ່ານີ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນຊັ້ນແລະຕິດຕໍ່ກັນໂດຍຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເອີ້ນວ່າ synapses. ຂໍ້ມູນຂ່າວສານໄຫຼຜ່ານເຄືອຂ່າຍ neural, ບ່ອນທີ່ແຕ່ລະຫນ່ວຍງານປະຕິບັດການທາງຄະນິດສາດທີ່ເອີ້ນວ່າຫນ້າທີ່ກະຕຸ້ນເພື່ອປະມວນຜົນແລະສົ່ງຂໍ້ມູນໄປສູ່ຊັ້ນຕໍ່ໄປ.
ໃນເຄືອຂ່າຍ neural, ການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຫນ່ວຍງານມີນ້ໍາຫນັກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ຖືກປັບຕະຫຼອດການຝຶກອົບຮົມ. ນ້ຳໜັກເຫຼົ່ານີ້ສະແດງເຖິງຄວາມສຳຄັນຂອງແຕ່ລະການເຊື່ອມຕໍ່ໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ. ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ເຄືອຂ່າຍ neural ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະປັບນ້ໍາຫນັກເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບສາມາດປະຕິບັດວຽກງານສະເພາະ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ຫຼືການຄາດຄະເນ.
ການດໍາເນີນງານຂອງເຄືອຂ່າຍປະສາດແມ່ນອີງໃສ່ຫຼັກການຂອງການຮຽນຮູ້ໂດຍຜ່ານການຕໍານິຕິຊົມ. ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ເຄືອຂ່າຍໄດ້ຖືກປ້ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ ແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບແມ່ນປຽບທຽບກັບຄ່າທີ່ຄາດໄວ້. ໂດຍຜ່ານລະບົບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ເຄືອຂ່າຍຈະປັບນ້ໍາຫນັກຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຜົນໄດ້ຮັບແລະມູນຄ່າ. ຄາດ. ຂະບວນການນີ້ຖືກເຮັດຊ້ໍາອີກຄັ້ງຈົນກ່ວາເຄືອຂ່າຍຈັດການສາມາດບັນລຸລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຍອມຮັບໄດ້.
- ຖາປັດຕະຍະຂອງເຄືອຂ່າຍ neural
ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຕົວແບບການຄິດໄລ່ທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ. ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງມັນແມ່ນອີງໃສ່ຊຸດຂອງຂໍ້ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ທີ່ເອີ້ນວ່າ neurons ທຽມ, ທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອປະມວນຜົນແລະສົ່ງຂໍ້ມູນ.
ໃນ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງເຄືອຂ່າຍ neural, ມີປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຊັ້ນທີ່ມີບົດບາດສະເພາະinຂະບວນການການຮຽນຮູ້ແລະການຄາດຄະເນ. ຊັ້ນປ້ອນຂໍ້ມູນແມ່ນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການຮັບຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະສົ່ງມັນໄປຫາຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ບ່ອນທີ່ການປຸງແຕ່ງທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນເກີດຂື້ນ. ຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປະກອບດ້ວຍຫຼາຍ neurons ແລະຮັບຜິດຊອບໃນການກວດສອບຮູບແບບແລະລັກສະນະຕ່າງໆໃນຂໍ້ມູນ. ສຸດທ້າຍ, ຊັ້ນຜົນຜະລິດແມ່ນບ່ອນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້ຮັບ.
ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນໃນ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນການນໍາໃຊ້ຂອງນ້ໍາຫນັກແລະຫນ້າທີ່ກະຕຸ້ນ. ນ້ໍາຫນັກແມ່ນຄຸນຄ່າທີ່ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ neurons ແລະກໍານົດຄວາມສໍາຄັນຂອງແຕ່ລະເຊື່ອມຕໍ່ໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຫນ້າທີ່ກະຕຸ້ນແມ່ນຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມບໍ່ເປັນເສັ້ນໃນຜົນຜະລິດຂອງເຄືອຂ່າຍ, ຫນ້າທີ່ເຫຼົ່ານີ້ແນະນໍາຄວາມບໍ່ເປັນເສັ້ນໃນຜົນໄດ້ຮັບຂອງ neurons ແລະພວກເຂົາອະນຸຍາດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍຮຽນຮູ້ແລະສ້າງຮູບແບບສະລັບສັບຊ້ອນໃນຂໍ້ມູນ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ເປັນລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ໃຊ້ການເຊື່ອມຕໍ່ກັນຂອງ neurons ທຽມເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ. ໂດຍຜ່ານຊັ້ນທີ່ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຈັດການນ້ໍາຫນັກແລະຫນ້າທີ່ກະຕຸ້ນ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຮຽນຮູ້ແລະໂດຍທົ່ວໄປຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນ, ວິທີການນີ້ສະເຫນີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະປະສິດທິພາບຫຼາຍໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
- ປະເພດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະເວົ້າກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ neural ປະເພດຕ່າງໆ. ກ ເຄືອຂ່າຍ neural ມັນເປັນຕົວແບບການຄິດໄລ່ທີ່ໄດ້ຮັບການດົນໃຈໂດຍ ລະບົບປະສາດ ຊີວະວິທະຍາ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງການການຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນປະກອບດ້ວຍ nodes ເຊື່ອມຕໍ່ກັນເອີ້ນວ່າ neurons ທຽມ, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນຊັ້ນ.
ມີຫຼາຍປະເພດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural, ແຕ່ລະຄົນຖືກອອກແບບມາເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາປະເພດຕ່າງໆ. ບາງ ປະເພດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural populares incluyen:
1. ເຄືອຂ່າຍ neural ຂອງ Feedforward: ໃນເຄືອຂ່າຍປະເພດນີ້, ຂໍ້ມູນຂ່າວສານໄຫລໄປໃນທິດທາງດຽວ, ຈາກຊັ້ນນໍາເຂົ້າກັບຊັ້ນຜະລິດຕະພັນ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເປັນຕົ້ນຕໍສໍາລັບການຈັດປະເພດແລະບັນຫາການຮັບຮູ້ຮູບແບບ.
2. Redes neuronales recurrentes: ບໍ່ເຫມືອນກັບເຄືອຂ່າຍ feedforward, ເຄືອຂ່າຍ neural recurrent ມີການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ປະກອບເປັນວົງຈອນ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບຂອງລັດທີ່ຜ່ານມາ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເຫມາະສົມສໍາລັບບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລໍາດັບ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແລະການແປພາສາດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ.
3. ເຄືອຂ່າຍ neural convolutional: ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ, ເຊັ່ນ: ຮູບພາບຫຼືສັນຍານສຽງ. ພວກເຂົາສາມາດສະກັດລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຊັ້ນ convolution, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີປະສິດທິພາບຫຼາຍໃນວຽກງານວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແລະການຮັບຮູ້ວັດຖຸ.
ແຕ່ລະປະເພດເຫຼົ່ານີ້ຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ມີຂອງຕົນເອງ ຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ເສຍ, ແລະມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເລືອກເອົາທີ່ເຫມາະສົມກັບບັນຫາສະເພາະທີ່ທ່ານຕ້ອງການແກ້ໄຂ.
- ອົງປະກອບຫຼັກໃນເຄືອຂ່າຍ neural
ກ ເຄືອຂ່າຍປະສາດ ແມ່ນຕົວແບບທາງຄະນິດສາດທີ່ປະກອບດ້ວຍຊຸດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ neurons ທຽມ. neurons ປອມເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໄດ້ຮັບການດົນໃຈໂດຍ neurons ຊີວະພາບຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດແລະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈໍາລອງການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງປອມ. ໃນເຄືອຂ່າຍ neural, ແຕ່ລະ neuron ທຽມໄດ້ຮັບຊຸດຂອງວັດສະດຸປ້ອນ, ປະຕິບັດການຄິດໄລ່ກັບວັດສະດຸປ້ອນເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລະຜະລິດຜົນຜະລິດ. ຜົນຜະລິດນີ້ແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ເປັນວັດສະດຸປ້ອນກັບ neurons ທຽມອື່ນໆ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສ້າງຂະບວນການຄອມພິວເຕີ້ຂະຫນານແລະແຈກຢາຍທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ແກ້ໄຂບັນຫາສະລັບສັບຊ້ອນ.
Los elementos clave ໃນເຄືອຂ່າຍ neuronal ແມ່ນ:
1. neurons ທຽມ: ພວກມັນເປັນຫົວໜ່ວຍປະມວນຜົນພື້ນຖານທີ່ໄດ້ຮັບຊຸດຂອງວັດສະດຸປ້ອນ ແລະສ້າງຜົນຜະລິດ. ແຕ່ລະ neuron ທຽມມີຫນ້າທີ່ກະຕຸ້ນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ກໍານົດວິທີການຜົນຜະລິດໄດ້ຖືກຄິດໄລ່ໂດຍອີງໃສ່ວັດສະດຸປ້ອນທີ່ໄດ້ຮັບ.
2. ນ້ຳໜັກ Synaptic: ພວກເຂົາເປັນມູນຄ່າຕົວເລກທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ neurons ປອມ. ນ້ ຳ ໜັກ ເຫຼົ່ານີ້ ກຳ ນົດອິດທິພົນທີ່ຜົນຜະລິດຂອງ neuron ປອມ ໜຶ່ງ ມີຢູ່ໃນວັດສະດຸປ້ອນຂອງ neuron ປອມອື່ນ. ນ້ ຳ ໜັກ Synaptic ຖືກປັບໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງມັນ.
3. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ: ມັນຫມາຍເຖິງໂຄງສ້າງແລະການຈັດຕັ້ງຂອງ neurons ປອມແລະການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງພວກມັນ. ມີສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ປະເພດຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍ neural feedforward, ເຊິ່ງຂໍ້ມູນຈະໄຫຼໃນທິດທາງດຽວຈາກຊັ້ນວັດສະດຸປ້ອນໄປຫາຊັ້ນຜົນຜະລິດ, ຫຼືເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ເກີດຂຶ້ນຄືນ, ເຊິ່ງການເຊື່ອມຕໍ່ປະກອບເປັນ loops ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຊົ່ວຄາວຖືກປະມວນຜົນ.
ໃນສັ້ນ, ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຮູບແບບການຄິດໄລ່ໂດຍອີງໃສ່ neurons ທຽມທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ເຊິ່ງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈໍາລອງສະຫມອງຂອງມະນຸດແລະແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ. ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນໃນເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນ neurons ທຽມ, ນ້ໍາຫນັກ synaptic, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງເຄືອຂ່າຍ. ການປັບນ້ໍາຫນັກ synaptic ແລະອົງການຈັດຕັ້ງຂອງ neurons ກໍານົດການປະຕິບັດແລະຄວາມສາມາດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ໃນການຮຽນຮູ້ແລະແກ້ໄຂບັນຫາ.
– ເຄືອຂ່າຍ neural ມີແອັບພລິເຄຊັນໃດແດ່?
ເທ ເຄືອຂ່າຍປະສາດ ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນພາກສະຫນາມຂອງ ປັນຍາປະດິດ. ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບເພື່ອຮຽນແບບການທໍາງານຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ໃຫ້ເຄື່ອງຈັກໃນການຮຽນຮູ້ແລະການຕັດສິນໃຈໃນວິທີການທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການຂອງມະນຸດມີການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural?
ຫນຶ່ງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທົ່ວໄປທີ່ສຸດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນການຮັບຮູ້ຮູບແບບຂໍຂອບໃຈກັບຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າທີ່ຈະຮຽນຮູ້ແລະຮັບຮູ້ລັກສະນະສະເພາະໃນຊຸດຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນ, ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກໍານົດຮູບແບບໃນຮູບພາບ, ຂໍ້ຄວາມ, ການປາກເວົ້າ, ແລະປະເພດຂອງຂໍ້ມູນອື່ນໆ. ຜົນສະທ້ອນອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮັບຮູ້ສຽງ ແລະການກວດສອບການສໍ້ໂກງ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຢູ່ໃນພາກສະຫນາມຂອງການຄາດຄະເນແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ສາມາດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະຊອກຫາຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຫຼືແນວໂນ້ມຂອງຂໍ້ມູນ. ນີ້ ເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນພື້ນທີ່ເຊັ່ນ: ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອາກາດ, ການຊື້ຂາຍທາງດ້ານການເງິນ, ແລະຢາ, ທີ່ການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ສາມາດຊ່ວຍເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ.
- ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງເຄືອຂ່າຍ neural
ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ພວກເຂົາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ແລະໂຄງສ້າງເຊື່ອມຕໍ່ກັນຂອງຂໍ້ທີ່ເອີ້ນວ່າ neurons ເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະເຮັດການຄາດເດົາ. ຫນຶ່ງໃນ ຂໍ້ດີ ຄຸນນະສົມບັດຕົ້ນຕໍຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວຈາກຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ພວກເຂົາປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາໃນໄລຍະເວລາ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນແລະການປະຕິບັດວຽກງານເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການປຸງແຕ່ງ ຂອງພາສາທໍາມະຊາດ ແລະການຄາດຄະເນຊຸດເວລາ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຍັງມີ ຂໍ້ເສຍປຽບ ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural. ຫນ້າທໍາອິດ, ພວກເຂົາສາມາດມີລາຄາແພງຫຼາຍແລະມີຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນໃນຄອມພິວເຕີ້, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ນີ້ອາດຈະຈໍາກັດແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນຢູ່ໃນອຸປະກອນທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຈໍາກັດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດເປັນການຍາກທີ່ຈະຕີຄວາມຫມາຍແລະອະທິບາຍເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນສູງແລະຕົວກໍານົດການຈໍານວນຫລາຍທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ. ນີ້ສາມາດສ້າງຄວາມບໍ່ໄວ້ວາງໃຈແລະເຮັດໃຫ້ການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນບາງຂົງເຂດ, ເຊັ່ນ: ຢາຫຼືກົດຫມາຍ.
ເຖິງວ່າຈະມີຂໍ້ເສຍເຫຼົ່ານີ້, ເຄືອຂ່າຍ neural ຍັງຄົງເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນແລະຮຽນຮູ້ຮູບແບບທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເຫມາະສໍາລັບລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ດ້ວຍຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຮາດແວແລະເຕັກນິກການຝຶກອົບຮົມ, ເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະສາມາດຕີຄວາມຫມາຍໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍແກ້ໄຂຂໍ້ຈໍາກັດບາງຢ່າງໃນປະຈຸບັນ. ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ເຄືອຂ່າຍ neural ມີຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍທີ່ມີຢູ່, ແຕ່ທ່າແຮງຂອງພວກມັນທີ່ຈະຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາປຸງແຕ່ງແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເປັນເຄື່ອງມືພື້ນຖານໃນໂລກຂອງປັນຍາປະດິດ.
- ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຄືອຂ່າຍ neural
ກ ເຄືອຂ່າຍ neural ມັນແມ່ນຕົວແບບຄອມພິວເຕີທີ່ໄດ້ຮັບການດົນໃຈຈາກການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ມັນປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງສູດການຄິດໄລ່ແລະຊັ້ນຂອງ neurons ເຊື່ອມຕໍ່ກັນທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະຮັບຮູ້ຮູບແບບ. ບໍ່ເຫມືອນກັບສູດການຄິດໄລ່ແບບດັ້ງເດີມ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງເຂົາເຈົ້າຍ້ອນວ່າມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ.
ການຝຶກອົບຮົມແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍ, ແຕ່ກັບ ຄຳແນະນຳທີ່ເໝາະສົມ, ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງມີຊຸດຂໍ້ມູນ ຄຸນນະພາບສູງ ແລະຂະຫນາດໃຫຍ່ພຽງພໍທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້. ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະເປັນຕົວແທນຂອງຊຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຈະດີຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງ ຈຳ ເປັນທີ່ຈະຕ້ອງປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າໃຫ້ເໝາະສົມ, ເຊັ່ນ: ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ ແລະ ແຍກມັນອອກເປັນຊຸດຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຊຸດທົດສອບ.
ອີກດ້ານ ໜຶ່ງ ທີ່ ສຳ ຄັນແມ່ນການເລືອກ ຂັ້ນຕອນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ເຫມາະສົມ. ມີຫຼາຍທາງເລືອກທີ່ມີຢູ່, ເຊັ່ນ: ສູດການກະຈາຍພັນຂອງ backpropagation ທີ່ນິຍົມ, ເຊິ່ງປັບນ້ໍາຫນັກແລະຄວາມລໍາອຽງຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ. ມັນຍັງແນະນໍາໃຫ້ທົດລອງກັບ hyperparameters ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊັ່ນ: ອັດຕາການຮຽນຮູ້ແລະຂະຫນາດ batch, ເພື່ອຊອກຫາການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍ neural converge ໄວຂຶ້ນແລະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຈື່ໄວ້ວ່າການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດເປັນຂະບວນການຊ້ໍາກັນ, ດັ່ງນັ້ນ, ຄວນແນະນໍາໃຫ້ປັບແລະປັບປຸງ hyperparameters ໃນເວລາທີ່ທ່ານກ້າວຫນ້າໃນຂະບວນການຝຶກອົບຮົມ.
– ທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດໃນຂົງເຂດເຄືອຂ່າຍ neural
ກ ເຄືອຂ່າຍປະສາດ ມັນແມ່ນຮູບແບບການຄິດໄລ່ທີ່ໄດ້ຮັບການດົນໃຈຈາກການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດມັນປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງຫນ່ວຍງານທີ່ເອີ້ນວ່າ neurons, ເຊິ່ງເຊື່ອມຕໍ່ກັນໂດຍຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ຫຼືການເຊື່ອມຕໍ່. ການເຊື່ອມຕໍ່ເຫຼົ່ານີ້ຖືກຈັດເປັນຊັ້ນ, ບ່ອນທີ່ແຕ່ລະຊັ້ນຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບຕໍ່ໄປໂດຍຜ່ານສັນຍານໄຟຟ້າ. ເຄືອຂ່າຍ neural ພວກເຂົາມີຄວາມສາມາດຮຽນຮູ້ແລະປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາຍ້ອນວ່າພວກເຂົາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ.
ເທ ເຄືອຂ່າຍ neural ພວກມັນໄດ້ຮັບການພິສູດແລ້ວວ່າມີປະສິດທິພາບຫຼາຍໃນຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ລວມທັງການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ແລະການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ. ຄວາມສໍາເລັດຂອງພວກເຂົາແມ່ນເນື່ອງມາຈາກສ່ວນໃຫຍ່ຂອງຄວາມສາມາດໃນການເກັບກໍາແລະສ້າງແບບຈໍາລອງແບບສະລັບສັບຊ້ອນໃນຂໍ້ມູນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ. ໃນຂະນະທີ່ເຕັກໂນໂລຢີກ້າວຫນ້າ, tendencias futuras ໃນຂົງເຂດເຄືອຂ່າຍ neural, ພວກເຂົາເຈົ້າຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການພັດທະນາຂອງເຄືອຂ່າຍຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະເລິກ, ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ. ໃນເວລາຈິງ.
ໜຶ່ງໃນ tendencias futuras ສິ່ງທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນທີ່ສຸດໃນພາກສະຫນາມຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ adversarial generative (GANs). ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ປະກອບດ້ວຍສອງພາກສ່ວນ: ເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າແລະເຄື່ອງຈໍາແນກ. ຜູ້ຜະລິດສ້າງຮູບພາບຫຼືຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຈໍາແນກປະເມີນພວກມັນແລະກໍານົດວ່າມັນເປັນຂອງແທ້ຫຼືປອມ. ການຝຶກອົບຮົມຂອງເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອີງໃສ່ການແຂ່ງຂັນລະຫວ່າງທັງສອງຝ່າຍ, ເຊິ່ງສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງປັ່ນໄຟເພື່ອຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ GANs ສັນຍາວ່າຈະປະຕິວັດພາກສະຫນາມເຊັ່ນ: ການຜະລິດເນື້ອຫາສ້າງສັນແລະ ຄວາມເປັນຈິງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.
ຂ້ອຍແມ່ນ Sebastián Vidal, ວິສະວະກອນຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີແລະ DIY. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂ້ອຍເປັນຜູ້ສ້າງ tecnobits.com, ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍແບ່ງປັນບົດສອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ສໍາລັບທຸກຄົນ.