ღრმა სწავლის სფერო, განსაკუთრებით კონვოლუციური ნეირონული ქსელები (CNN), ბოლო წლებში მნიშვნელოვანი წინსვლის მოწმე გახდა, რამაც გამოიწვია დიდი და რთული ნერვული ქსელების არქიტექტურის განვითარება. ეს ქსელები შექმნილია გამოსახულების ამოცნობის, ბუნებრივი ენის დამუშავებისა და სხვა დომენების რთული ამოცანების შესასრულებლად. შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელის განხილვისას აუცილებელია გავითვალისწინოთ სხვადასხვა ასპექტები, როგორიცაა ფენების რაოდენობა, პარამეტრები, გამოთვლითი მოთხოვნები და კონკრეტული პროგრამა, რომლისთვისაც შეიქმნა ქსელი.
დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელის ერთ-ერთი ყველაზე თვალსაჩინო მაგალითია VGG-16 მოდელი. VGG-16 ქსელი, რომელიც შემუშავებულია ოქსფორდის უნივერსიტეტის ვიზუალური გეომეტრიის ჯგუფის მიერ, შედგება 16 წონის ფენისგან, მათ შორის 13 კონვოლუციური ფენისგან და 3 სრულად დაკავშირებული ფენისგან. ამ ქსელმა პოპულარობა მოიპოვა გამოსახულების ამოცნობის ამოცანების სიმარტივისა და ეფექტურობის გამო. VGG-16 მოდელს აქვს დაახლოებით 138 მილიონი პარამეტრი, რაც მას ერთ-ერთ უდიდეს ნერვულ ქსელად აქცევს მისი განვითარების დროს.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი კონვოლუციური ნერვული ქსელი არის ResNet (ნარჩენი ქსელი) არქიტექტურა. ResNet დაინერგა Microsoft Research-ის მიერ 2015 წელს და ცნობილია თავისი ღრმა სტრუქტურით, ზოგიერთი ვერსია შეიცავს 100-ზე მეტ ფენას. ResNet-ის მთავარი ინოვაცია არის ნარჩენი ბლოკების გამოყენება, რაც იძლევა ძალიან ღრმა ქსელების სწავლებას გაქრობის გრადიენტის პრობლემის გადაჭრის გზით. ResNet-152 მოდელი, მაგალითად, შედგება 152 ფენისგან და აქვს დაახლოებით 60 მილიონი პარამეტრი, რაც აჩვენებს ღრმა ნერვული ქსელების მასშტაბურობას.
ბუნებრივი ენის დამუშავების სფეროში BERT (ორმხრივი კოდირების წარმოდგენები ტრანსფორმერებიდან) მოდელი გამოირჩევა, როგორც მნიშვნელოვანი წინსვლა. მიუხედავად იმისა, რომ BERT არ არის ტრადიციული CNN, ის არის ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მოდელი, რომელმაც რევოლუცია მოახდინა NLP-ის სფეროში. BERT-base, მოდელის უფრო მცირე ვერსია, შეიცავს 110 მილიონ პარამეტრს, ხოლო BERT-large-ს აქვს 340 მილიონი პარამეტრი. BERT მოდელების დიდი ზომა საშუალებას აძლევს მათ აღბეჭდონ რთული ლინგვისტური შაბლონები და მიაღწიონ უახლესი ეფექტურობას სხვადასხვა NLP ამოცანებში.
გარდა ამისა, OpenAI-ის მიერ შემუშავებული GPT-3 (გენერაციული წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმატორი 3) მოდელი წარმოადგენს ღრმა სწავლის კიდევ ერთ ეტაპს. GPT-3 არის ენის მოდელი 175 მილიარდი პარამეტრით, რაც მას დღემდე შექმნილ ერთ-ერთ უდიდეს ნერვულ ქსელად აქცევს. ეს მასიური მასშტაბი საშუალებას აძლევს GPT-3-ს შექმნას ადამიანის მსგავსი ტექსტი და შეასრულოს ენასთან დაკავშირებული ამოცანების ფართო სპექტრი, რაც აჩვენებს ფართომასშტაბიანი ღრმა სწავლის მოდელების ძალას.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ კონვოლუციური ნერვული ქსელების ზომა და სირთულე კვლავ იზრდება, რადგან მკვლევარები იკვლევენ ახალ არქიტექტურებსა და მეთოდოლოგიებს რთული ამოცანების შესრულების გასაუმჯობესებლად. მიუხედავად იმისა, რომ უფრო დიდ ქსელებს ხშირად სჭირდებათ მნიშვნელოვანი გამოთვლითი რესურსები ტრენინგისა და დასკვნისთვის, მათ აჩვენეს მნიშვნელოვანი წინსვლა სხვადასხვა დომენებში, მათ შორის კომპიუტერული ხედვა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და განმტკიცების სწავლა.
დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელების განვითარება წარმოადგენს მნიშვნელოვან ტენდენციას ღრმა სწავლის სფეროში, რაც საშუალებას იძლევა შექმნას უფრო მძლავრი და დახვეწილი მოდელები რთული ამოცანებისთვის. მოდელები, როგორიცაა VGG-16, ResNet, BERT და GPT-3, აჩვენებენ ნერვული ქსელების მასშტაბურობასა და ეფექტურობას სხვადასხვა დომენებში სხვადასხვა გამოწვევების დაძლევაში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN):
- რა არის გამომავალი არხები?
- რას ნიშნავს შეყვანის არხების რაოდენობა (nn.Conv1d-ის 2-ლი პარამეტრი)?
- რა არის რამდენიმე გავრცელებული ტექნიკა ტრენინგის დროს CNN-ის მუშაობის გასაუმჯობესებლად?
- რა მნიშვნელობა აქვს სერიის ზომას CNN-ის ტრენინგში? როგორ მოქმედებს ეს სასწავლო პროცესზე?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემების დაყოფა სასწავლო და ვალიდაციის ნაკრებებად? რამდენი მონაცემია, როგორც წესი, გამოყოფილი ვალიდაციისთვის?
- როგორ მოვამზადოთ ტრენინგის მონაცემები CNN-ისთვის? ახსენით ჩართული ნაბიჯები.
- რა არის ოპტიმიზატორისა და დაკარგვის ფუნქციის დანიშნულება კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) ტრენინგში?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი CNN-ის ტრენინგის დროს შეყვანის მონაცემების ფორმის მონიტორინგი სხვადასხვა ეტაპზე?
- შესაძლებელია თუ არა კონვოლუციური ფენების გამოყენება სურათების გარდა სხვა მონაცემებისთვის? მიეცით მაგალითი.
- როგორ შეგიძლიათ განსაზღვროთ CNN-ის ხაზოვანი ფენების შესაბამისი ზომა?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი Convolution ნეირონულ ქსელში (CNN)