Draft Network: แนวทางการปฏิวัติสู่ปัญญาประดิษฐ์

ร่างเครือข่าย เป็นวิธีการใหม่และล้ำสมัยสำหรับปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับความนิยมเมื่อไม่นานมานี้ เป็นโครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ทำงานแตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไปทั้งในแง่ของสถาปัตยกรรมและการประมวลผลข้อมูล

เครือข่ายแบบร่างซึ่งสามารถจัดการวัสดุที่ซับซ้อนได้เร็วกว่าเครือข่ายประสาททั่วไป มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงภาคส่วนปัญญาประดิษฐ์ ในบทความนี้ เราจะดูคำจำกัดความของเครือข่ายแบบร่าง การดำเนินการ การใช้งาน ตลอดจนการฝึกอบรมและกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ

Draft Networks คืออะไร?

เครือข่ายประสาทประเภทหนึ่งที่เรียกว่าร่างเครือข่ายได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ มีจุดประสงค์เพื่อประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่คล้ายกับการทำงานของสมอง เช่นเดียวกับโครงข่ายประสาททั่วไป โครงข่ายร่างประกอบด้วยเซลล์ประสาทคู่หลายชั้น

อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไปแล้ว เลเยอร์ในเครือข่ายแบบร่างมีโครงสร้างแตกต่างกันและมีคุณสมบัติที่โดดเด่น

ร่างเครือข่ายs แตกต่างอย่างมากจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบเดิมตรงที่มีโครงสร้างแบบลำดับชั้น เลเยอร์ของเครือข่ายแบบร่างจะจัดเรียงตามลำดับชั้น โดยแต่ละเลเยอร์จะจัดการข้อมูลในระดับนามธรรมที่แตกต่างกัน

สิ่งนี้ทำให้เครือข่ายแบบร่างมีประสิทธิภาพมากกว่าเครือข่ายประสาททั่วไปในการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน

เครือข่ายแบบร่างยังแสดงรูปแบบการเชื่อมต่อที่กระจัดกระจาย ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่สำคัญ สิ่งนี้บ่งชี้ว่าไม่ใช่ทุกเซลล์ประสาทในเลเยอร์ที่เชื่อมโยงกับเซลล์ประสาททุกตัวในเลเยอร์ด้านล่าง

แต่เซลล์ประสาทเพียงบางส่วนเท่านั้นที่เชื่อมต่อถึงกัน นอกจากนี้ ด้วยการลดจำนวนการคำนวณที่เครือข่ายต้องการ ความกระจัดกระจายนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย

เครือข่ายแบบร่างทำงานอย่างไร

เช่นเดียวกับโครงข่ายประสาททั่วไป โครงข่ายร่างประกอบด้วยเซลล์ประสาทคู่หลายชั้น อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไปแล้ว เลเยอร์ในเครือข่ายแบบร่างมีโครงสร้างแตกต่างกันและมีคุณสมบัติที่โดดเด่น

เลเยอร์อินพุตคือเลเยอร์บนสุดของเครือข่ายแบบร่าง ข้อมูลอินพุตจะถูกประมวลผลโดยเลเยอร์นี้เพื่อสร้างการแสดงคุณสมบัติ เลเยอร์แบบร่าง ซึ่งเป็นเลเยอร์ต่อไปนี้ในเครือข่าย ได้รับการแทนคุณสมบัติหลังจากนั้น

การแสดงคุณลักษณะได้รับการประมวลผลโดยเลเยอร์แบบร่างเพื่อสร้างการแสดงแบบร่าง ซึ่งเป็นข้อมูลสรุปที่มีมิติต่ำของข้อมูลขาเข้า เลเยอร์การปรับแต่ง ซึ่งเป็นเลเยอร์ต่อไปนี้ในเครือข่าย ได้รับการแสดงแบบร่าง ณ จุดนั้น

รายละเอียดมากขึ้นและการแสดงมิติสูงของข้อมูลอินพุตถูกสร้างขึ้น กำลังประมวลผลการแสดงแบบร่างในเลเยอร์การปรับแต่ง เลเยอร์เอาต์พุตซึ่งเป็นเลเยอร์บนสุดของเครือข่ายจะได้รับการแสดงที่แก้ไขเป็นลำดับถัดไป

เลเยอร์เอาต์พุตอาจประมวลผลการแทนค่าที่ปรับปรุงแล้วเพื่อสร้างการจัดประเภท การคาดคะเน หรือเอาต์พุตประเภทอื่นๆ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันเฉพาะ

การประยุกต์ใช้ร่างเครือข่าย

หลายภาคส่วน เช่น การรู้จำภาพและคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และรถยนต์ไร้คนขับ ใช้เครือข่ายแบบร่าง ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าทำงานได้ดีเป็นพิเศษในขณะที่จัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมาก

เทสลา

เทสลาเป็นธุรกิจหนึ่งที่รวมเอา ร่างเครือข่าย ลงในผลิตภัณฑ์ของตน ระบบขับขี่อัตโนมัติของ Tesla ประมวลผลข้อมูลจากกล้องและเซ็นเซอร์ของรถโดยใช้เครือข่ายแบบร่าง ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของระบบจะเพิ่มขึ้น เนื่องจากเครือข่ายแบบร่างสามารถย่อยข้อมูลได้เร็วกว่าเครือข่ายประสาททั่วไป

OpenAI

OpenAI เป็นอีกองค์กรหนึ่งที่ใช้เครือข่ายแบบร่าง มีการใช้เครือข่ายแบบร่าง OpenAI ในแบบจำลองการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างข้อความที่คล้ายกับคำพูดของมนุษย์

คุณภาพและความสอดคล้องกันของข้อความเอาต์พุตได้รับการปรับปรุงเนื่องจากเครือข่ายแบบร่างสามารถประมวลผลข้อความอินพุตได้เร็วกว่าโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไป

การฝึกอบรมและการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายแบบร่าง

การฝึกอบรมและการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายฉบับร่างอาจเป็นเรื่องยากเนื่องจากมีลักษณะเฉพาะที่ต้องใช้วิธีการพิเศษ การจัดการกับความกระจัดกระจายของรูปแบบการเชื่อมต่อเป็นหนึ่งในความยากลำบากในการฝึกอบรมร่างเครือข่าย

เนื่องจากความกระจัดกระจาย วิธีการฝึกอบรมทั่วไป เช่น การเผยแพร่ย้อนกลับ อาจทำงานได้ไม่ดีนักสำหรับเครือข่ายแบบร่าง เพื่อตอบสนองความยากนี้ นักวิจัยได้สร้างวิธีการเฉพาะ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐานแบบกระจายกลุ่มและการเข้ารหัสแบบกระจาย

วิดีโอ Youtube เกี่ยวกับ Draft Networks

การเลือกจำนวนเลเยอร์และเซลล์ประสาทที่เหมาะสมเพื่อใช้สำหรับการฝึกร่างเครือข่ายก็เป็นอีกปัญหาหนึ่ง เครือข่ายแบบร่างมีโครงสร้างแบบลำดับชั้น ดังนั้นปริมาณของเลเยอร์และเซลล์ประสาทภายในแต่ละเลเยอร์จึงส่งผลต่อการทำงานของเครือข่ายอย่างมาก

เพื่อสร้างโครงสร้างในอุดมคติของเครือข่ายแบบร่าง นักวิจัยได้ผสมผสานการวิเคราะห์เชิงทฤษฎีและการทดสอบเชิงประจักษ์

นักวิจัยใช้วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเครือข่ายแบบร่าง การเลิกกลางคันเป็นวิธีการที่รู้จักกันดีในการสุ่มเอาเซลล์ประสาทออกจากสมองระหว่างการฝึกเพื่อหลีกเลี่ยงการทำงานเกินพอดี

การทำให้เป็นมาตรฐานแบบกลุ่มเป็นวิธีการอื่นที่ทำให้อินพุตแต่ละชั้นเป็นมาตรฐานเพื่อเพิ่มความเสถียรของเครือข่าย

ทิศทางในอนาคต

แม้ว่าเครือข่ายแบบร่างจะยังเป็นสาขาการศึกษาที่ค่อนข้างใหม่ แต่ก็ยังมีอีกมากที่ต้องเรียนรู้เกี่ยวกับทั้งการใช้งานในอนาคตและวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีอยู่

การใช้เครือข่ายแบบร่างสำหรับงานเชิงสร้างสรรค์ เช่น การสร้างข้อความและรูปภาพ เป็นการวิจัยแขนงหนึ่งที่กำลังอยู่ในระหว่างการตรวจสอบ การใช้เครือข่ายแบบร่างสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงซึ่งรวมถึงการสอนแบบจำลองเพื่อตัดสินใจตามข้อมูลจากสภาพแวดล้อมเป็นการวิจัยอีกสาขาหนึ่ง

คุณอาจจะชอบ

• เทคโนโลยีเกิดใหม่ 5 อันดับแรกที่น่าจับตามองในปี 2023 ได้โปรด คลิก ที่นี่เพื่ออ่าน
• ภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ต้องระวัง โปรด คลิก ที่นี่เพื่ออ่าน

ความคิดสุดท้าย

สรุปได้ว่า ร่างเครือข่าย เป็นแนวทางใหม่และล้ำสมัยสำหรับปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเปลี่ยนแปลงระเบียบวินัยได้อย่างสิ้นเชิง มีการใช้งานมากมายในหลายอุตสาหกรรมและมีประสิทธิภาพมากกว่าโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไปในการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน

เครือข่ายแบบร่างเป็นพื้นที่การวิจัยที่น่าสนใจพร้อมแอปพลิเคชันที่มีศักยภาพมากมาย แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่ายังคงมีปัญหาเกี่ยวกับการฝึกอบรมและการเพิ่มประสิทธิภาพ

คำถามที่พบบ่อย