ნერვული ქსელი არის გამოთვლითი მოდელი, რომელიც შთაგონებულია ადამიანის ტვინის სტრუქტურითა და ფუნქციონირებით. ეს არის ხელოვნური ინტელექტის ფუნდამენტური კომპონენტი, კონკრეტულად მანქანათმცოდნეობის სფეროში. ნერვული ქსელები შექმნილია მონაცემების რთული შაბლონებისა და ურთიერთობების დასამუშავებლად და ინტერპრეტაციისთვის, რაც მათ საშუალებას აძლევს გააკეთონ პროგნოზები, ამოიცნონ შაბლონები და გადაჭრას პრობლემები.
მის ბირთვში, ნერვული ქსელი შედგება ურთიერთდაკავშირებული კვანძებისგან, რომლებიც ცნობილია როგორც ხელოვნური ნეირონები ან უბრალოდ "ნეირონები". ეს ნეირონები ორგანიზებულია ფენებად, თითოეული ფენა ასრულებს კონკრეტულ გამოთვლებს. ნერვული ქსელის ყველაზე გავრცელებული ტიპია მიმავალი ნერვული ქსელი, სადაც ინფორმაცია მიედინება ერთი მიმართულებით, შეყვანის ფენიდან ფარული ფენების გავლით გამომავალ ფენამდე.
ნერვულ ქსელში თითოეული ნეირონი იღებს შეყვანას, მიმართავს მათ მათემატიკურ ტრანსფორმაციას და აწარმოებს გამოსავალს. შეყვანები მრავლდება წონებით, რაც წარმოადგენს ნეირონებს შორის კავშირების სიძლიერეს. გარდა ამისა, თითოეულ ნეირონს ხშირად ემატება მიკერძოებული ტერმინი, რაც ნეირონის პასუხის დაზუსტების საშუალებას იძლევა. შეწონილი შეყვანები და მიკერძოებული ტერმინი შემდეგ გადაეცემა აქტივაციის ფუნქციის მეშვეობით, რომელიც ქსელში შემოაქვს არაწრფივობას.
აქტივაციის ფუნქცია განსაზღვრავს ნეირონის გამომავალს მისი შეყვანის საფუძველზე. გააქტიურების საერთო ფუნქციები მოიცავს სიგმოიდურ ფუნქციას, რომელიც ასახავს შეყვანებს 0-დან 1-მდე მნიშვნელობებზე და გამოსწორებული წრფივი ერთეულის (ReLU) ფუნქცია, რომელიც გამოაქვს შეყვანა, თუ ის დადებითია და 0 სხვაგვარად. აქტივაციის ფუნქციის არჩევანი დამოკიდებულია პრობლემაზე და ქსელის სასურველ თვისებებზე.
ვარჯიშის დროს, ნერვული ქსელი არეგულირებს მისი ნეირონების წონას და მიკერძოებას, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება პროგნოზირებულ გამოსავალსა და სასურველ გამოსავალს შორის, პროცესის გამოყენებით, რომელსაც ეწოდება უკანა გავრცელება. Backpropagation ითვლის შეცდომის გრადიენტს თითოეული წონისა და მიკერძოების მიმართ, რაც საშუალებას აძლევს ქსელს განაახლოს ისინი ისე, რომ შეამციროს შეცდომა. ეს განმეორებითი პროცესი გრძელდება მანამ, სანამ ქსელი არ მიაღწევს იმ მდგომარეობას, სადაც შეცდომა მინიმუმამდეა დაყვანილი და მას შეუძლია გააკეთოს ზუსტი პროგნოზები ახალ, უხილავ მონაცემებზე.
ნერვული ქსელები დაამტკიცა, რომ ძალიან ეფექტურია აპლიკაციების ფართო სპექტრში, მათ შორის გამოსახულების და მეტყველების ამოცნობის, ბუნებრივი ენის დამუშავებისა და რეკომენდაციების სისტემებში. მაგალითად, გამოსახულების ამოცნობისას, ნერვულ ქსელს შეუძლია ისწავლოს ობიექტების იდენტიფიცირება ათასობით ან თუნდაც მილიონობით მარკირებული სურათის ანალიზით. მონაცემების ძირითადი შაბლონებისა და მახასიათებლების აღებით, ნერვულ ქსელებს შეუძლიათ თავიანთი ცოდნის განზოგადება და ზუსტი პროგნოზების გაკეთება უხილავ სურათებზე.
ნერვული ქსელი არის გამოთვლითი მოდელი, რომელიც შთაგონებულია ადამიანის ტვინის სტრუქტურითა და ფუნქციონირებით. იგი შედგება ურთიერთდაკავშირებული ხელოვნური ნეირონებისგან, რომლებიც ორგანიზებულნი არიან შრეებად, თითოეული ნეირონი იყენებს მათემატიკურ ტრანსფორმაციას მის შეყვანებზე და გადასცემს შედეგს აქტივაციის ფუნქციის მეშვეობით. ტრენინგის პროცესის საშუალებით, ნერვული ქსელები არეგულირებენ მათ წონას და მიკერძოებას, რათა მინიმუმამდე დაიყვანონ განსხვავება პროგნოზირებულ და სასურველ შედეგებს შორის. ეს მათ საშუალებას აძლევს ამოიცნონ შაბლონები, გააკეთონ პროგნოზები და გადაჭრას რთული პრობლემები.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები ღრმა მონაცემების სასწავლო მოდელების დიდი მონაცემები:
- უნდა იყოს თუ არა მონაცემების გამომსახველი ფუნქციები რიცხვითი ფორმატით და ორგანიზებული ფუნქციების სვეტებში?
- როგორია სწავლის მაჩვენებელი მანქანათმცოდნეობაში?
- არის თუ არა ჩვეულებრივ რეკომენდებული მონაცემების გაყოფა ტრენინგსა და შეფასებას შორის, შესაბამისად, 80%-დან 20%-მდე?
- რას იტყვით ML მოდელების ჰიბრიდულ კონფიგურაციაში გაშვებაზე, არსებული მოდელებით, რომლებიც მუშაობენ ადგილობრივად და შედეგები იგზავნება ღრუბელში?
- როგორ ჩატვირთოთ დიდი მონაცემები AI მოდელზე?
- რას ნიშნავს მოდელის მომსახურება?
- რატომ ითვლება ღრუბელში მონაცემების განთავსება საუკეთესო მიდგომად მანქანური სწავლისთვის დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- როდის არის რეკომენდებული Google Transfer Appliance დიდი მონაცემთა ნაკრების გადასატანად?
- რა არის გსუტილის დანიშნულება და როგორ უწყობს ხელს უფრო სწრაფად გადარიცხვის სამუშაოებს?
- როგორ შეიძლება Google Cloud Storage (GCS) გამოყენება სასწავლო მონაცემების შესანახად?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი ღრუბელში ტრენინგის მოდელების დიდ მონაცემებში