Bidang pembelajaran mendalam, terutamanya rangkaian neural convolutional (CNN), telah menyaksikan kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun kebelakangan ini, yang membawa kepada pembangunan seni bina rangkaian saraf yang besar dan kompleks. Rangkaian ini direka bentuk untuk mengendalikan tugas yang mencabar dalam pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan domain lain. Apabila membincangkan rangkaian saraf konvolusi terbesar yang dicipta, adalah penting untuk mempertimbangkan pelbagai aspek seperti bilangan lapisan, parameter, keperluan pengiraan dan aplikasi khusus yang mana rangkaian itu direka bentuk.
Salah satu contoh rangkaian saraf konvolusi yang paling ketara ialah model VGG-16. Rangkaian VGG-16, yang dibangunkan oleh Kumpulan Visual Geometry di Universiti Oxford, terdiri daripada 16 lapisan berat, termasuk 13 lapisan konvolusi dan 3 lapisan bersambung sepenuhnya. Rangkaian ini mendapat populariti kerana kesederhanaan dan keberkesanannya dalam tugas pengecaman imej. Model VGG-16 mempunyai kira-kira 138 juta parameter, menjadikannya salah satu rangkaian saraf terbesar pada masa pembangunannya.
Satu lagi rangkaian neural convolutional yang penting ialah seni bina ResNet (Residual Network). ResNet telah diperkenalkan oleh Microsoft Research pada 2015 dan terkenal dengan strukturnya yang mendalam, dengan beberapa versi mengandungi lebih 100 lapisan. Inovasi utama dalam ResNet ialah penggunaan blok sisa, yang membolehkan latihan rangkaian yang sangat dalam dengan menangani masalah kecerunan yang hilang. Model ResNet-152, sebagai contoh, terdiri daripada 152 lapisan dan mempunyai kira-kira 60 juta parameter, mempamerkan kebolehskalaan rangkaian saraf dalam.
Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) menonjol sebagai satu kemajuan yang ketara. Walaupun BERT bukan CNN tradisional, ia adalah model berasaskan transformer yang telah merevolusikan bidang NLP. BERT-base, versi model yang lebih kecil, mengandungi 110 juta parameter, manakala BERT-large mempunyai 340 juta parameter. Saiz besar model BERT membolehkan mereka menangkap corak linguistik yang kompleks dan mencapai prestasi terkini dalam pelbagai tugasan NLP.
Selain itu, model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) yang dibangunkan oleh OpenAI mewakili satu lagi peristiwa penting dalam pembelajaran mendalam. GPT-3 ialah model bahasa dengan 175 bilion parameter, menjadikannya salah satu rangkaian saraf terbesar yang dicipta setakat ini. Skala besar ini membolehkan GPT-3 menjana teks seperti manusia dan melaksanakan pelbagai tugas berkaitan bahasa, menunjukkan kuasa model pembelajaran mendalam berskala besar.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa saiz dan kerumitan rangkaian saraf konvolusi terus meningkat apabila penyelidik meneroka seni bina dan metodologi baharu untuk meningkatkan prestasi pada tugas yang mencabar. Walaupun rangkaian yang lebih besar selalunya memerlukan sumber pengiraan yang banyak untuk latihan dan inferens, mereka telah menunjukkan kemajuan yang ketara dalam pelbagai domain, termasuk penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran pengukuhan.
Pembangunan rangkaian saraf konvolusi yang besar mewakili trend yang ketara dalam bidang pembelajaran mendalam, membolehkan penciptaan model yang lebih berkuasa dan canggih untuk tugas yang kompleks. Model seperti VGG-16, ResNet, BERT dan GPT-3 menunjukkan skalabiliti dan keberkesanan rangkaian saraf dalam menangani pelbagai cabaran merentas domain yang berbeza.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Rangkaian saraf konvolusi (CNN):
- Apakah saluran keluaran?
- Apakah maksud bilangan Saluran input (parameter pertama nn.Conv1d)?
- Apakah beberapa teknik biasa untuk meningkatkan prestasi CNN semasa latihan?
- Apakah kepentingan saiz kelompok dalam melatih CNN? Bagaimanakah ia mempengaruhi proses latihan?
- Mengapakah penting untuk membahagikan data kepada set latihan dan pengesahan? Berapa banyak data yang biasanya diperuntukkan untuk pengesahan?
- Bagaimanakah kami menyediakan data latihan untuk CNN? Terangkan langkah-langkah yang terlibat.
- Apakah tujuan pengoptimuman dan fungsi kehilangan dalam melatih rangkaian neural convolutional (CNN)?
- Mengapakah penting untuk memantau bentuk data input pada peringkat yang berbeza semasa melatih CNN?
- Bolehkah lapisan konvolusi digunakan untuk data selain daripada imej? Berikan satu contoh.
- Bagaimanakah anda boleh menentukan saiz yang sesuai untuk lapisan linear dalam CNN?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam rangkaian neural Convolution (CNN)