Apakah rangkaian neural dan rangkaian neural dalam?
Rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam adalah konsep asas dalam bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ia adalah model berkuasa yang diilhamkan oleh struktur dan kefungsian otak manusia, yang mampu belajar dan membuat ramalan daripada data yang kompleks.
Rangkaian saraf ialah model pengiraan yang terdiri daripada neuron buatan yang saling berkaitan, juga dikenali sebagai nod atau unit. Nod ini disusun ke dalam lapisan, dengan setiap lapisan melakukan pengiraan khusus. Lapisan input menerima data, dan lapisan output menghasilkan output yang dikehendaki. Lapisan perantaraan, dipanggil lapisan tersembunyi, memproses data dan mengekstrak ciri yang berkaitan.
Sambungan antara nod diwakili oleh pemberat, yang menentukan kekuatan dan pengaruh setiap sambungan. Semasa proses latihan, pemberat ini diselaraskan berdasarkan ralat antara output yang diramalkan dan output yang dikehendaki. Pelarasan ini dilakukan menggunakan teknik yang dipanggil backpropagation, yang menyebarkan ralat ke belakang melalui rangkaian dan mengemas kini pemberat dengan sewajarnya. Dengan melaraskan pemberat secara berulang, rangkaian saraf belajar membuat ramalan yang tepat.
Rangkaian saraf dalam (DNN), juga dikenali sebagai model pembelajaran mendalam, ialah rangkaian saraf dengan berbilang lapisan tersembunyi. Lapisan tambahan ini membolehkan rangkaian mempelajari perwakilan kompleks data. Setiap lapisan dalam DNN mempelajari tahap abstraksi yang berbeza, dengan lapisan awal menangkap ciri tahap rendah dan lapisan yang lebih dalam menangkap ciri tahap lebih tinggi. Perwakilan hierarki ini membolehkan DNN memodelkan corak dan perhubungan yang rumit dalam data.
Satu jenis DNN yang popular ialah rangkaian neural convolutional (CNN), yang biasa digunakan untuk analisis imej dan video. CNN memanfaatkan lapisan konvolusi, yang menggunakan penapis pada data input, membolehkan rangkaian mempelajari hierarki spatial ciri secara automatik. Jenis lain ialah rangkaian saraf berulang (RNN), yang sesuai untuk data berjujukan, seperti pemprosesan bahasa semula jadi atau analisis siri masa. RNN mempunyai sambungan maklum balas, membolehkan mereka mengekalkan keadaan dalaman dan memproses urutan panjang berubah-ubah.
Kemajuan dalam rangkaian saraf dalam telah merevolusikan pelbagai bidang, termasuk penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan. Mereka telah mencapai prestasi yang luar biasa dalam tugas seperti klasifikasi imej, pengesanan objek, terjemahan mesin dan sintesis pertuturan.
Rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam adalah model berkuasa yang diilhamkan oleh otak manusia. Rangkaian saraf terdiri daripada neuron tiruan yang saling berkait yang disusun ke dalam lapisan, manakala rangkaian saraf dalam mempunyai berbilang lapisan tersembunyi. Mereka belajar daripada data dengan melaraskan berat sambungan antara neuron dan boleh menangkap corak dan hubungan yang kompleks. Dengan keupayaan mereka untuk memodelkan perwakilan data yang rumit, rangkaian saraf dalam telah menjadi asas kepada kecerdasan buatan moden dan pembelajaran mesin.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Jaringan saraf dan penganggar yang mendalam:
- Apakah peraturan praktikal untuk menggunakan strategi dan model pembelajaran mesin tertentu?
- Parameter yang manakah menunjukkan bahawa sudah tiba masanya untuk beralih daripada model linear kepada pembelajaran mendalam?
- Apakah alatan yang wujud untuk XAI (Explainable Artificial Intelligence)?
- Bolehkah pembelajaran mendalam ditafsirkan sebagai mentakrifkan dan melatih model berdasarkan rangkaian saraf dalam (DNN)?
- Adakah rangka kerja TensorFlow Google membolehkan untuk meningkatkan tahap abstraksi dalam pembangunan model pembelajaran mesin (cth dengan menggantikan pengekodan dengan konfigurasi)?
- Adakah betul bahawa jika set data adalah besar, satu set memerlukan kurang penilaian, yang bermaksud bahawa pecahan set data yang digunakan untuk penilaian boleh dikurangkan dengan peningkatan saiz set data?
- Bolehkah seseorang mengawal dengan mudah (dengan menambah dan mengalih keluar) bilangan lapisan dan bilangan nod dalam lapisan individu dengan menukar tatasusunan yang dibekalkan sebagai hujah tersembunyi rangkaian saraf dalam (DNN)?
- Bagaimana untuk mengenali model itu sudah terlalu dipasang?
- Mengapa rangkaian saraf dalam dipanggil dalam?
- Apakah kelebihan dan kekurangan menambahkan lebih banyak nod pada DNN?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam rangkaian neural dalam dan penganggar