Të mësuarit e thellë është nënfusha e Mësimit të Makinerisë dhe për të krijuar modelin e të mësuarit të thellë, ne përdorim tre lloje shtresash. Njëra është shtresa hyrëse, e dyta është shtresa dalëse dhe e treta është shtresa e fshehur. Në shtresën e fshehur, ne krijuam Trurintë modelit tonë të të mësuarit të thellë, i cili përbëhet nga shumërrjete nervore. Pra, pyetja që lind në mendjen tuaj është se çfarë janë saktësisht rrjetet nervore, si funksionon dhe pse është kaq e rëndësishme për krijimin e Modelit të Mësimit të Thellë. Ne do të diskutojmë gjithashtu 5 rrjetet nervore kryesore që duhet të përdorni për të ndërtuar modele efikase dhe të fuqishme të të mësuarit të thellë.
Çfarë është një rrjet nervor?
Rrjeti nervor është lloji i modelit të mësimit të makinerisë që imiton një trurin e njeriut. Ai përbëhet nga nyje të ndërlidhura, të quajtura Neuronet artificiale, të cilat përpunojnë dhe transmetojnë informacionin përmes rrjetit. Rrjetet nervore trajnohen duke përdorur sasi të mëdha të dhënash dhe algoritmin e përhapjes së pasme për të rregulluar fuqinë e lidhjeve midis neuroneve dhe për të minimizuar gabimet. Rezultati është një rrjet që mund të kryejë detyra komplekse si njohja e imazhit dhe e të folurit, përpunimi i gjuhës natyrore dhe madje edhe luajtja e lojërave në një nivel mbinjerëzor. Rrjetet nervore kanë revolucionarizuar fushën e AI dhe vazhdojnë të jenë një temë popullore kërkimore me aplikime të shumta potenciale.
Si funksionon Rrjeti Neural?
- Hyrja e të dhënave: Rrjetit nervor pajiset me një grup të dhënash hyrëse, të tilla si një imazh, fjalim ose tekst, që duhet të përpunojë.
- Neuronet artificiale: Të dhënat hyrëse përpunohen nga neurone artificialë që janë të lidhur për të formuar një rrjet. Çdo neuron merr hyrjen, e përpunon atë dhe më pas ia kalon daljen neuronit tjetër.
- Rregullimi i peshës: Lidhjet ndërmjet neuroneve kanë një forcë ose peshë të lidhur me to. Pesha e këtyre lidhjeve rregullohet gjatë procesit të trajnimit.
- Funksioni i aktivizimit: Dalja e çdo neuroni kalon përmes një funksioni aktivizimi, i cili vendos nëse neuroni do të aktivizohet apo jo.
- Përhapja përpara: Hyrja përpunohet dhe kalohet përmes rrjetit nga shtresa hyrëse në shtresën dalëse duke përdorur një proces të njohur si përhapja përpara.
- Llogaritja e gabimit:Pas përhapjes përpara, dalja e rrjetit krahasohet me daljen e pritur dhe llogaritet një vlerë gabimi.
- Përhapja prapa: Vlera e gabimit përdoret më pas për të përditësuar peshat e lidhjeve ndërmjet neuroneve nëpërmjet një procesi të quajtur prapashpërndarja.
- Përsëriteni: Procesi i trajnimit përsëritet disa herë, duke përditësuar peshat dhe duke rregulluar mirë rrjetin derisa gabimi të minimizohet.
- Parashikimi: Pasi të përfundojë trajnimi, rrjeti mund të përdoret për të bërë parashikime për të dhëna të reja, të padukshme.
5 Rrjeti nervor i rëndësishëm:
Këtu janë 5 rrjetet nervore kryesore që duhet të dini për të përdorur një model efikas dhe të fuqishëm të të mësuarit të thellë.
1-Rrjeti nervor artificial (ANN):
Rrjeti nervor artificial është një lloj rrjeti nervor që është krijuar për të simuluar strukturën dhe funksionin e trurit të njeriut. Është një algoritëm i mësimit të makinës që përdor shtresa të shumta tënyjeve të ndërlidhura për të përpunuar informacionin.
2-Rrjeti nervor konvolucionist (CNN):
Rrjeti nervor konvolucionist është një lloj rrjeti nervor që është krijuar posaçërisht për përpunimin e imazhit. Ai përdor shtresa konvolucionale për të skanuar një imazh për veçori dhe për t'i përdorur ato për të klasifikuar imazhin në kategori të ndryshme.
3- Rrjeti nervor i përsëritur (RNN):
Rrjeti nervor i përsëritur është një lloj rrjeti nervor që është krijuar për të përpunuar sekuenca të dhënash, të tilla si fjalimi, muzika ose teksti. Ai përdor lidhjet e feedback-ut për të mbajtur një kujtesë të hyrjeve të kaluara dhe për ta përdorur atë për të përpunuar hyrjen aktuale.
4- Rrjeti i kundërshtarëve gjenerues (GAN):
Rrjeti Generativ Adversarial është një lloj rrjeti nervor që përdor dy rrjete, një gjenerues dhe një Diskriminues, për të gjeneruar të dhëna të reja, sintetike që janë të ngjashme me të dhënat hyrëse. Gjeneruesi krijon Të dhëna të rreme ndërsa diskriminuesi përpiqet të dallojë të dhënat e rreme nga të dhënat reale.
5-koder automatik:
AutoEncoders është një lloj tjetër rrjeti nervor që përdoret për Mësim të pambikëqyrur. Ai mëson të përfaqësojë të dhënat hyrëse në një hapësirë me dimensione të ulëta dhe më pas përdor këtë paraqitje për të rikrijuar të dhënat hyrëse sa më afër që të jetë e mundur. Kjo i lejon rrjetit të mësojë veçori të dobishme në të dhëna dhe të zvogëlojë sasinë e të dhënave të nevojshme për trajnim.
konkluzioni:
Si përfundim, pesë emrat e rëndësishëm të rrjeteve nervore: Rrjeti Neural Artificial, Rrjeti Neural Konvolutional, Rrjeti Neural Recurrent, Generative Adversarial Network dhe Autoencoder janë blloqe të rëndësishme ndërtimi në fushën e Inteligjencës Artificiale dhe mësimit të makinës. Çdo lloj rrjeti ka pika të forta dhe aplikime unike, nga përpunimi i imazhit dhe përpunimi i sekuencës së të dhënave deri te kompresimi i të dhënave dhe Modelimi gjenerues. Këto rrjete nervore janë duke u përmirësuar dhe zgjeruar vazhdimisht, me teknika dhe arkitektura të reja duke u zhvilluar për të përmirësuar performancën dhe aftësitë e tyre. Me aftësinë e tyre për të përpunuar dhe analizuar sasi të mëdha të dhënash, këto rrjete kanë potencial të madh për zgjidhjen e problemeve komplekse dhe revolucionarizimin e një game të gjerë industrish
