Նախագծային ցանց. հեղափոխական մոտեցում արհեստական ​​ինտելեկտին

Ցանցերի նախագիծ Արհեստական ​​ինտելեկտի բոլորովին նոր և առաջադեմ մեթոդ է, որը վերջերս մեծ ճանաչում է ձեռք բերել: Դրանք նեյրոնային ցանցերի հատուկ տեսակ են, որոնք տարբերվում են սովորական նեյրոնային ցանցերից և՛ իրենց ճարտարապետության, և՛ տվյալների մշակման առումով:

Նախագծային ցանցերը, որոնք կարող են ավելի արագ մշակել բարդ նյութերը, քան սովորական նեյրոնային ցանցերը, ունեն արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտը փոխակերպելու ներուժ: Այս հոդվածում մենք կանդրադառնանք ցանցերի սահմանման, շահագործման, օգտագործման և վերապատրաստման ու օպտիմալացման գործընթացներին:

Որոնք են նախագծի ցանցերը:

Նյարդային ցանցի մի տեսակ, որը կոչվում է նախագծային ցանց, ոգեշնչվում է մարդու ուղեղից: Դրանք նախատեսված են տեղեկատվության մշակման համար այնպես, ինչպես դա անում է ուղեղը: Ինչպես սովորական նեյրոնային ցանցերը, այնպես էլ նախագծային ցանցերը կազմված են զուգակցված նեյրոնների բազմաթիվ շերտերից:

Այնուամենայնիվ, սովորական նեյրոնային ցանցերի համեմատ, նախագծային ցանցի շերտերը տարբեր կերպ են կառուցված և ունեն տարբերակիչ հատկություններ:

Նախագիծ ցանցները զգալիորեն տարբերվում են սովորական նեյրոնային ցանցերից նրանով, որ դրանք պարունակում են հիերարխիկ կառուցվածք: Նախագծային ցանցի շերտերը դասավորված են հիերարխիկորեն, որոնցից յուրաքանչյուրը մշակում է տվյալները աբստրակցիայի որոշակի մակարդակով:

Սա նախագծային ցանցերն ավելի արդյունավետ է դարձնում, քան սովորական նեյրոնային ցանցերը բարդ տվյալների մշակման հարցում:

Նախագծային ցանցերը նաև ցուցադրում են կապի նոսր օրինակ, ինչը կարևոր հատկանիշ է: Սա ցույց է տալիս, որ շերտի ոչ բոլոր նեյրոնները կապված են ներքևի շերտի յուրաքանչյուր նեյրոնի հետ:

Փոխարենը, նեյրոնների միայն մի մասը փոխկապակցված է: Նաև նվազեցնելով ցանցի համար անհրաժեշտ հաշվարկների քանակը՝ այս սակավությունը ծառայում է ցանցի արդյունավետության բարձրացմանը:

Ինչպե՞ս են աշխատում նախագծային ցանցերը:

Ինչպես սովորական նեյրոնային ցանցերը, այնպես էլ նախագծային ցանցերը կազմված են զուգակցված նեյրոնների բազմաթիվ շերտերից: Այնուամենայնիվ, սովորական նեյրոնային ցանցերի համեմատ, նախագծային ցանցի շերտերը տարբեր կերպ են կառուցված և ունեն տարբերակիչ հատկություններ:

Մուտքային շերտը նախագծի ցանցի վերին շերտն է: Մուտքային տվյալները մշակվում են այս շերտի կողմից՝ հնարավորությունների ներկայացում ստեղծելու համար: Նախագծային շերտը՝ ցանցի հետևյալ շերտը, դրանից հետո ստանում է հատկանիշի ներկայացում։

Հատկանիշի ներկայացումը մշակվում է նախագծային շերտով, որպեսզի ստացվի սևագրի ներկայացում, մուտքային տվյալների ցածրաչափ ամփոփում: Զտման շերտը, ցանցի հետևյալ շերտը, ստանում է նախագծի ներկայացումը այդ կետում:

Ստացվում է մուտքային տվյալների ավելի մանրամասն և բարձր ծավալային ներկայացում: Նախագծի ներկայացման մշակում զտման շերտում: Ելքային շերտը՝ նաև ցանցի վերին շերտը, հաջորդիվ ստանում է վերանայված ներկայացումը:

Կախված կոնկրետ կիրառությունից, ելքային շերտը կարող է մշակել ընդլայնված ներկայացումը, որպեսզի արտադրի դասակարգում, կանխատեսում կամ նաև ցանկացած այլ տեսակի արդյունք:

Նախագծային ցանցերի կիրառությունները

Մի քանի ոլորտներ, ներառյալ պատկերի և խոսքի ճանաչումը, բնական լեզվի մշակումը և ինքնավար մեքենաները, օգտագործում են նախագծային ցանցեր: Ցույց է տրվել, որ դրանք հատկապես լավ են գործում՝ զգալի քանակությամբ բարդ տվյալների մշակման ժամանակ:

Tesla

Tesla-ն մի բիզնես է, որը ներառում է նախագիծ ցանցեր իր արտադրանքի մեջ: Tesla-ի ինքնավար վարորդական համակարգը մշակում է մեքենայի տեսախցիկների և սենսորների տվյալները՝ օգտագործելով նախագծային ցանցերը: Համակարգի ճշգրտությունն ու հուսալիությունը մեծանում են: Քանի որ նախագծային ցանցը կարող է ավելի արագ մարսել տվյալները, քան սովորական նեյրոնային ցանցերը:

OpenAI

OpenAI-ը ևս մեկ կազմակերպություն է, որն օգտագործում է նախագծային ցանցեր: Օգտագործվում են նախագծային ցանցեր OpenAI իրենց բնական լեզվի մշակման մոդելներում՝ արտադրել տեքստ, որը նման է մարդկային խոսքին:

Ելքային տեքստի որակն ու համահունչությունը բարելավվում են, քանի որ նախագծային ցանցը կարող է ավելի արագ մշակել մուտքային տեքստը, քան սովորական նեյրոնային ցանցերը:

Նախագծային ցանցերի ուսուցում և օպտիմիզացում

Ցանցի ուսուցումը և օպտիմալացումը կարող են դժվար լինել, քանի որ դրանք ունեն հատուկ առանձնահատկություններ, որոնք անհրաժեշտ են մասնագիտացված մեթոդների համար: Կապակցման օրինաչափության սակավության հետ գործ ունենալը նախագծային ցանցերի ուսուցման դժվարություններից մեկն է:

Նվազության պատճառով սովորական ուսուցման մեթոդները, ինչպիսին է հետտարածումը, կարող են լավ չգործել նախագծային ցանցերի համար: Այս դժվարությունը հաղթահարելու համար հետազոտողները ստեղծել են հատուկ մեթոդներ, ինչպիսիք են խմբային սակավության կանոնակարգումը և նաև նոսր կոդավորումը:

Youtube Video Draft Networks-ի մասին

Շերտերի և նեյրոնների ճիշտ քանակի ընտրությունը, որոնք կօգտագործվեն նախագծային ցանցերի ուսուցման համար, ևս մեկ դժվարություն է: Նախագծային ցանցերն ունեն հիերարխիկ կառուցվածք, հետևաբար յուրաքանչյուր շերտի ներսում շերտերի և նեյրոնների քանակը կարող է զգալիորեն ազդել ցանցի գործառույթի վրա:

Նախագծային ցանցի իդեալական կառուցվածքը հաստատելու համար հետազոտողները համատեղում են տեսական վերլուծությունը և էմպիրիկ փորձարկումը:

Հետազոտողները օգտագործում են մի շարք օպտիմալացման մեթոդներ՝ նախագծային ցանցերի արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Դրոպութը հայտնի մեթոդ է, որը պատահականորեն հեռացնում է նեյրոնները գլխուղեղից մարզումների ժամանակ՝ ավելորդ տեղակայումից խուսափելու համար:

Խմբաքանակի նորմալացումը տարբեր մեթոդ է, որը նորմալացնում է մուտքերը յուրաքանչյուր շերտին՝ ցանցի կայունությունը բարձրացնելու համար:

Ապագա ուղղությունները

Չնայած նախագծային ցանցերը դեռևս համեմատաբար երիտասարդ ուսումնասիրության ոլորտ են, դեռ շատ բան կա սովորելու ինչպես դրանց հեռանկարային օգտագործման, այնպես էլ հասանելի օպտիմալացման մեթոդների մասին:

Նախագծային ցանցերի օգտագործումը գեներատիվ առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են տեքստի և պատկերների ստեղծումը, հետազոտության այն ոլորտներից մեկն է, որը ներկայումս ուսումնասիրվում է: Ամրապնդող ուսուցման համար նախագծերի ցանցերի օգտագործումը, որը ներառում է շրջակա միջավայրի տվյալների հիման վրա որոշումներ կայացնելու մոդելի ուսուցում, հետազոտության մեկ այլ ոլորտ է:

Դուք կարող եք նաեւ սիրում

• Լավագույն 5 զարգացող տեխնոլոգիաները, որոնք պետք է դիտել 2023 թվականին: Խնդրում եմ սեղմել այստեղ կարդալու համար:
• Կիբերանվտանգության սպառնալիքները, որոնցից պետք է ուշադրություն դարձնել: Խնդրում եմ սեղմել այստեղ կարդալու համար:

Վերջնական մտածողությունը

Եզրափակելով, նախագիծ ցանցեր Արհեստական ​​ինտելեկտի թարմ և առաջադեմ մոտեցում է, որը կարող է ամբողջությամբ փոխել կարգապահությունը: Դրանք բազմաթիվ կիրառումներ ունեն բազմաթիվ ոլորտներում և ավելի արդյունավետ են, քան սովորական նեյրոնային ցանցերը բարդ տվյալների մշակման գործում:

Նախագծային ցանցերը հետազոտության հետաքրքրաշարժ տարածք են բազմաթիվ պոտենցիալ կիրառություններով, չնայած այն հանգամանքին, որ դեռևս խնդիրներ կան վերապատրաստման և օպտիմալացման հետ:

FAQ