Regula neŭrala reto ja povas esti komparita kun funkcio de preskaŭ 30 miliardoj da variabloj. Por kompreni ĉi tiun komparon, ni devas enprofundiĝi en la fundamentajn konceptojn de neŭralaj retoj kaj la implicojn de havi vastan nombron da parametroj en modelo.
Neŭralaj retoj estas klaso de maŝinlernantaj modeloj inspiritaj de la strukturo kaj funkcio de la homa cerbo. Ili konsistas el interligitaj nodoj organizitaj en tavoloj. Ĉiu nodo aplikas transformon al la enigo kiun ĝi ricevas kaj pasas la rezulton al la sekva tavolo. La forto de la ligoj inter nodoj estas determinita per parametroj, ankaŭ konataj kiel pezoj kaj biasoj. Ĉi tiuj parametroj estas lernitaj dum la trejna procezo, kie la reto ĝustigas ilin por minimumigi la diferencon inter ĝiaj antaŭdiroj kaj la realaj celoj.
La tutsumo de parametroj en neŭrala reto estas rekte rilata al sia komplekseco kaj esprimpovo. En norma feedforward neŭrala reto, la nombro da parametroj estas determinita per la nombro da tavoloj kaj la grandeco de ĉiu tavolo. Ekzemple, reto kun 10 enirnodoj, 3 kaŝitaj tavoloj de 100 nodoj ĉiu, kaj 1 eligo nodo havus 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parametroj.
Nun, ni konsideru scenaron kie ni havas neŭralan reton kun escepte granda nombro da parametroj, proksime al 30 miliardoj. Tia reto estus ekstreme profunda kaj larĝa, verŝajne konsistanta el centoj aŭ eĉ miloj da tavoloj kun milionoj da nodoj en ĉiu tavolo. Trejni tian reton estus monumenta tasko, postulanta vastajn kvantojn da datumoj, komputilaj rimedoj kaj tempo.
Havi tian amasan nombron da parametroj venas kun pluraj defioj. Unu el la ĉeftemoj estas trofitting, kie la modelo lernas parkerigi la trejnaddatenojn anstataŭe de ĝeneraligo al novaj, neviditaj ekzemploj. Regularigidteknikoj kiel ekzemple L1 kaj L2 reguligo, ĉesigo, kaj grupnormaligo estas ofte uzitaj por trakti tiun problemon.
Plie, trejni neŭralan reton kun 30 miliardoj da parametroj postulus signifan kvanton da etikeditaj datumoj por malhelpi troagordon kaj certigi la ĝeneraligkapablon de la modelo. Datenpliigteknikoj, transiga lernado, kaj kunigo ankaŭ povas esti utiligitaj por plibonigi la efikecon de la modelo.
En praktiko, neŭralaj retoj kun miliardoj da parametroj estas tipe uzitaj en specialecaj aplikoj kiel ekzemple naturlingva prilaborado (NLP), komputila vizio, kaj plifortikiga lernado. Modeloj kiel GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) kaj Vision Transformers (ViTs) estas ekzemploj de pintnivelaj arkitekturoj kun miliardoj da parametroj kiuj atingis rimarkindajn rezultojn en siaj respektivaj domajnoj.
Dum regula neŭrala reto povas teorie esti komparita kun funkcio de preskaŭ 30 miliardoj da variabloj, la praktikaj defioj asociitaj kun trejnado kaj deplojado de tia modelo estas signifaj. Zorgema konsidero de modelarkitekturo, reguligaj teknikoj, datumhavebleco kaj komputilaj rimedoj estas esenca kiam oni laboras kun profundaj lernaj modeloj de ĉi tiu skalo.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch:
- Se oni volas rekoni kolorbildojn sur konvolucia neŭrala reto, ĉu oni devas aldoni alian dimension de kiam oni rekonas grizskalajn bildojn?
- Ĉu la aktiviga funkcio povas esti konsiderata imiti neŭronon en la cerbo aŭ per pafo aŭ ne?
- Ĉu PyTorch povas esti komparita kun NumPy funkcianta sur GPU kun kelkaj pliaj funkcioj?
- Ĉu la ekster-specimena perdo estas validuma perdo?
- Ĉu oni uzu tensortabulon por praktika analizo de modelo de neŭrala reto prizorgita PyTorch aŭ matplotlib sufiĉas?
- Ĉu PyTorch povas esti komparita kun NumPy funkcianta sur GPU kun iuj aldonaj funkcioj?
- Ĉu ĉi tiu propono estas vera aŭ falsa "Por klasifika neŭrala reto la rezulto estu probabla distribuo inter klasoj."
- Ĉu ruli profundan lernan neŭralan reton modelon sur pluraj GPU-oj en PyTorch estas tre simpla procezo?
- Kio estas la plej granda konvolucia neŭrala reto farita?
- Se la enigo estas la listo de numpy tabeloj stokantaj varmmapon kiu estas la eligo de ViTPose kaj la formo de ĉiu numpy dosiero estas [1, 17, 64, 48] responda al 17 ŝlosilaj punktoj en la korpo, kiu algoritmo povas esti uzata?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch