La kampo de profunda lernado, precipe konvoluciaj neŭralaj retoj (CNNoj), travivis rimarkindajn progresojn en la lastaj jaroj, kaŭzante la evoluon de grandaj kaj kompleksaj neŭralaj arkitekturoj. Ĉi tiuj retoj estas dizajnitaj por trakti malfacilajn taskojn en bildrekono, naturlingva prilaborado kaj aliaj domajnoj. Dum diskutado de la plej granda konvolucia neŭrala reto kreita, estas esence konsideri diversajn aspektojn kiel ekzemple la nombro da tavoloj, parametroj, komputilaj postuloj kaj la specifa apliko por kiu la reto estis dizajnita.
Unu el la plej rimarkindaj ekzemploj de granda konvolucia neŭrala reto estas la VGG-16-modelo. La reto VGG-16, evoluigita de la Vida Geometria Grupo ĉe la Universitato de Oksfordo, konsistas el 16 peztavoloj, inkluzive de 13 konvoluciaj tavoloj kaj 3 plene ligitaj tavoloj. Ĉi tiu reto akiris popularecon pro sia simpleco kaj efikeco en bildaj rekontaskoj. La VGG-16-modelo havas proksimume 138 milionojn da parametroj, igante ĝin unu el la plej grandaj neŭralaj retoj en la momento de sia evoluo.
Alia signifa konvolucia neŭrala reto estas la arkitekturo ResNet (Resta Reto). ResNet estis lanĉita de Microsoft Research en 2015 kaj estas konata pro ĝia profunda strukturo, kun kelkaj versioj enhavantaj pli ol 100 tavolojn. La esenca novigado en ResNet estas la uzo de restaj blokoj, kiuj enkalkulas la trejnadon de tre profundaj retoj traktante la malaperan gradientproblemon. La modelo ResNet-152, ekzemple, konsistas el 152 tavoloj kaj havas ĉirkaŭ 60 milionojn da parametroj, montrante la skaleblon de profundaj neŭralaj retoj.
En la sfero de naturlingva prilaborado, la modelo BERT (Dudirekta Encoder Representations de Transformiloj) elstaras kiel signifa progreso. Dum BERT ne estas tradicia CNN, ĝi estas transformilo-bazita modelo kiu revoluciis la kampon de NLP. BERT-bazo, la pli malgranda versio de la modelo, enhavas 110 milionojn da parametroj, dum BERT-granda havas 340 milionojn da parametroj. La granda grandeco de BERT-modeloj ebligas ilin kapti kompleksajn lingvajn ŝablonojn kaj atingi plej altnivelan agadon pri diversaj NLP-taskoj.
Plie, la modelo GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) evoluigita de OpenAI reprezentas alian mejloŝtonon en profunda lernado. GPT-3 estas lingvomodelo kun 175 miliardoj da parametroj, kio faras ĝin unu el la plej grandaj neŭralaj retoj kreitaj ĝis nun. Ĉi tiu masiva skalo permesas al GPT-3 generi homsimilan tekston kaj plenumi larĝan gamon de lingvo-rilataj taskoj, montrante la potencon de grandskalaj profundaj lernaj modeloj.
Gravas noti, ke la grandeco kaj komplekseco de konvoluciaj neŭralaj retoj daŭre pliiĝas dum esploristoj esploras novajn arkitekturojn kaj metodarojn por plibonigi rendimenton en malfacilaj taskoj. Dum pli grandaj retoj ofte postulas grandajn komputilajn resursojn por trejnado kaj inferenco, ili montris signifajn progresojn en diversaj domajnoj, inkluzive de komputila vizio, naturlingva prilaborado, kaj plifortikiga lernado.
La evoluo de grandaj konvoluciaj neŭralaj retoj reprezentas signifan tendencon en la kampo de profunda lernado, ebligante la kreadon de pli potencaj kaj sofistikaj modeloj por kompleksaj taskoj. Modeloj kiel VGG-16, ResNet, BERT kaj GPT-3 pruvas la skaleblon kaj efikecon de neŭralaj retoj pritrakti diversajn defiojn trans malsamaj domajnoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Konvola neŭrala reto (CNN):
- Kio estas la eligkanaloj?
- Kio estas la signifo de nombro da eniga Kanaloj (la unua parametro de nn.Conv1d)?
- Kio estas kelkaj oftaj teknikoj por plibonigi la agadon de CNN dum trejnado?
- Kio estas la signifo de la aro-grandeco en trejnado de CNN? Kiel ĝi influas la trejnadon?
- Kial gravas dividi la datumojn en arojn de trejnado kaj validigo? Kiom da datumoj estas kutime asignitaj por validumado?
- Kiel ni preparas la trejnajn datumojn por CNN? Klarigu la paŝojn implikitajn.
- Kio estas la celo de la optimumigilo kaj perda funkcio en trejnado de konvolucia neŭrala reto (CNN)?
- Kial gravas monitori la formon de la enigo-datumoj en malsamaj stadioj dum trejnado de CNN?
- Ĉu konvoluciaj tavoloj povas esti uzataj por datumoj krom bildoj? Donu ekzemplon.
- Kiel vi povas determini la taŭgan grandecon por la liniaj tavoloj en CNN?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Convolution-neŭrala reto (CNN)