Ano ang isang malalim na neural network mascot?
Ang deep neural network (DNN) ay isang uri ng machine learning model na ginagaya kung paano nagpoproseso ng impormasyon ang utak ng tao. Hindi tulad ng mga tradisyunal na algorithm na sumusunod sa mga paunang natukoy na panuntunan, ang mga DNN ay maaaring matuto ng mga pattern mula sa data at gumawa ng mga hula batay sa mga nakaraang karanasan — tulad namin.
Ang mga DNN ay ang pundasyon ng malalim na pag-aaral, pinapagana ang mga application tulad ng mga ahente ng AI , pagkilala sa imahe, mga voice assistant , AI chatbots .
Ano ang arkitektura ng neural network?
Ang "malalim" sa DNN ay tumutukoy sa pagkakaroon ng maraming nakatagong layer, na nagpapahintulot sa network na makilala ang mga kumplikadong pattern.
Ang isang neural network ay binubuo ng maraming mga layer ng mga node na tumatanggap ng input mula sa iba pang mga layer at gumagawa ng isang output hanggang sa maabot ang isang huling resulta.
Ang isang neural network ay binubuo ng mga layer ng mga node (neuron). Ang bawat node ay kumukuha ng input, pinoproseso ito, at ipinapasa ito sa susunod na layer.
- Input layer : Ang unang layer na kumukuha ng raw data (hal., mga larawan, text).
- Mga nakatagong layer : Mga layer sa pagitan ng input at output na nagbabago ng data at nakakita ng mga pattern.
- Output layer : Gumagawa ng panghuling hula.
Ang mga neural network ay maaaring magkaroon ng anumang bilang ng mga nakatagong layer: kung mas maraming mga layer ng mga node ang nasa network, mas mataas ang pagiging kumplikado. Ang mga tradisyonal na neural network ay karaniwang binubuo ng 2 o 3 nakatagong mga layer, samantalang ang mga deep learning network ay maaaring magkaroon ng hanggang 150 na mga nakatagong layer.
Paano naiiba ang mga neural network sa mga malalim na neural network?
Sa madaling salita: Ang isang neural network na lumalampas sa input data at maaaring matuto mula sa mga nakaraang karanasan ay nagiging isang malalim na neural network.
Ang isang neural network ay sumusunod sa mga naka-program na panuntunan upang makagawa ng mga pagpapasya batay sa data ng pag-input. Halimbawa, sa isang larong chess, ang isang neural network ay maaaring magmungkahi ng mga galaw batay sa mga nakatakdang taktika at diskarte, ngunit ito ay limitado sa kung ano ang ibinigay ng programmer.
Ngunit ang isang malalim na neural network ay nagpapatuloy sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa karanasan. Sa halip na umasa lamang sa mga nakatakdang panuntunan, maaaring isaayos ng isang DNN ang mga desisyon nito batay sa mga pattern na kinikilala nito sa malalaking dataset.
Halimbawa
Isipin ang pagsulat ng isang programa upang makilala ang mga aso sa mga larawan. Ang isang tradisyunal na neural network ay mangangailangan ng mga tahasang panuntunan upang matukoy ang mga tampok tulad ng balahibo o buntot. Ang isang DNN, sa kabilang banda, ay matututo mula sa libu-libong may label na mga larawan at pagbutihin ang katumpakan nito sa paglipas ng panahon — pangangasiwa kahit mahirap na mga kaso nang walang karagdagang programming.
Paano gumagana ang isang malalim na neural network?
Una, ang bawat neuron sa input layer ay tumatanggap ng isang piraso ng raw data, tulad ng mga pixel mula sa isang imahe o mga salita mula sa isang pangungusap, at nagtatalaga ng timbang sa input na ito, na nagpapahiwatig kung gaano ito kaugnay sa gawain.
Ang isang mababang timbang (mas mababa sa 0.5) ay nangangahulugan na mas malamang na ang impormasyon ay may kaugnayan. Ang mga timbang na input na ito ay ipinapasa sa mga nakatagong layer, kung saan mas inaayos ng mga neuron ang impormasyon. Ito ay nagpapatuloy sa maraming mga layer hanggang ang output layer ay naghahatid ng panghuling hula.
Paano malalaman ng isang malalim na neural network kung ito ay tama?
Alam ng malalim na neural network kung tama ito sa pamamagitan ng paghahambing ng mga hula nito sa may label na data sa panahon ng pagsasanay. Para sa bawat input, sinusuri ng network kung tumutugma ang hula nito sa aktwal na kinalabasan. Kung mali, kinakalkula ng network ang error gamit ang loss function, na sumusukat kung gaano kalayo ang naging hula.
Ang network pagkatapos ay gumagamit ng backpropagation upang ayusin ang mga timbang ng mga neuron na nag-ambag sa error. Umuulit ang prosesong ito sa bawat pag-ulit.
Ano ang iba't ibang uri ng neural network?
Paano nagpapabuti ang isang malalim na neural network sa paglipas ng panahon?
Ang isang malalim na neural network ay bumubuti sa paglipas ng panahon sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa mga pagkakamali nito. Kapag gumawa ito ng hula — tulad ng pagtukoy ng isyu sa customer o pagrekomenda ng produkto — tinitingnan nito kung tama ito. Kung hindi, inaayos ng system ang sarili nito para mapabuti sa susunod.
Halimbawa, sa suporta sa customer, maaaring hulaan ng isang DNN kung paano lutasin ang isang tiket. Kung mali ang hula, natututo ito mula sa pagkakamaling iyon at nagiging mas mahusay sa paglutas ng mga katulad na tiket sa hinaharap. Sa mga benta, maaaring malaman ng isang DNN kung alin ang pinakamahusay na mag-convert sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga nakaraang deal, pagpapabuti ng mga rekomendasyon nito sa paglipas ng panahon.
Kaya sa bawat pakikipag-ugnayan, nagiging mas tumpak at maaasahan ang DNN.
Iba ba ang iniisip ng mga malalim na neural network sa mga tao?
Ngunit ang mga modelo ng malalim na pag-aaral ay madalas na gumagana bilang isang 'itim na kahon,' ibig sabihin ay hindi madaling bigyang-kahulugan ng mga tao kung paano nila naaabot ang kanilang mga desisyon. Tulad ng ipinaliwanag ng AI researcher na si Cynthia Rudin mula sa Duke University, ang interpretability ay mahalaga para sa etikal na pag-deploy ng mga AI system, lalo na sa mga high-stakes na kapaligiran.
Sinubukan ng mga mananaliksik na ilarawan sa isip kung paano nagpoproseso ang mga network ng mga larawan, ngunit para sa mas kumplikadong mga gawain—tulad ng mga hula sa wika o pananalapi—nananatiling nakatago ang lohika. Bagama't parang bago ang mga algorithm na ito, marami ang nabuo ilang dekada na ang nakalipas. Ang mga pag-unlad sa data at kapangyarihan sa pag-compute ang dahilan kung bakit sila praktikal ngayon.
Bakit lalong nagiging popular ang mga deep neural network?
1. Mga pagpapabuti sa kapangyarihan sa pagpoproseso
Ang isa sa mga pangunahing dahilan para sa pag-akyat sa mga DNN ay ang pagpoproseso ng kapangyarihan ay mas mabilis at mas mura. Ang kapangyarihan sa pag-compute ay gumawa ng lahat ng pagkakaiba sa pagkamit ng mabilis na convergence. "Ang pagtaas ng espesyal na hardware tulad ng Graphics Processing Units (GPUs) at Tensor Processing Units (TPUs) ay naging posible upang sanayin ang mga network na may bilyun-bilyong parameter."
2. Pagtaas ng availability ng mga dataset
Ang isa pang pangunahing salik ay ang pagkakaroon ng malalaking dataset, na nangangailangan ng mabisang pag-aaral ng mga malalim na neural network. Habang ang mga negosyo ay bumubuo ng mas maraming data, ang mga DNN ay maaaring tumuklas ng mga kumplikadong pattern na hindi kayang hawakan ng mga tradisyonal na modelo.
3. Mga pagpapabuti sa pagproseso ng hindi nakaayos na data
Ang kanilang kakayahang magproseso ng hindi nakabalangkas na data tulad ng teksto, mga larawan, at audio ay nagbukas din ng mga bagong application sa mga lugar tulad ng mga chatbot, mga sistema ng rekomendasyon, at predictive analytics.
Maaari bang gumana ang mga neural network sa hindi nakaayos na data?
Oo, ang mga neural network ay maaaring gumana sa hindi nakaayos na data, at ito ang isa sa kanilang pinakamalaking lakas.
Ang mga artipisyal na neural network na gumagana sa hindi nakaayos na data ay tinatawag na unsupervised learning . Ito ang banal na grail ng machine learning at mas kahalintulad sa kung paano natututo ang mga tao.
Ang mga tradisyunal na machine learning algorithm ay nahihirapang magproseso ng hindi nakaayos na data dahil nangangailangan sila ng feature engineering — ang manu-manong pagpili at pagkuha ng mga nauugnay na feature. Sa kaibahan, ang mga neural network ay maaaring awtomatikong matuto ng mga pattern sa raw data nang walang malawak na manu-manong interbensyon.
Paano ginagamit ng mga malalim na neural network ang pagsasanay upang matuto?
Ang isang malalim na neural network ay natututo sa pamamagitan ng paggawa ng mga hula at paghahambing ng mga ito sa mga tamang resulta. Halimbawa, kapag nagpoproseso ng mga larawan, hinuhulaan nito kung ang isang larawan ay naglalaman ng aso at sinusubaybayan kung gaano kadalas nito nakukuha ang sagot nang tama.
Kinakalkula ng network ang katumpakan nito sa pamamagitan ng pagsuri sa porsyento ng mga tamang hula at ginagamit ang feedback na ito upang mapabuti. Inaayos nito ang mga bigat ng mga neuron nito at muling pinapatakbo ang proseso. Kung bubuti ang katumpakan, pinapanatili nito ang mga bagong timbang; kung hindi, sumusubok ito ng iba't ibang pagsasaayos.
Umuulit ang cycle na ito sa maraming mga pag-ulit hanggang sa patuloy na makilala ng network ang mga pattern at makagawa ng mga tumpak na hula. Kapag umabot na sa puntong ito, ang network ay sinasabing nagtagpo at matagumpay na nasanay.
Makatipid ng oras sa pag-coding na may mas magagandang resulta
Ang neural network ay pinangalanan dahil may pagkakatulad ang programming approach na ito at ang paraan ng paggana ng utak.
Tulad ng utak, ang neural net algorithm ay gumagamit ng isang network ng mga neuron o node. At tulad ng utak, ang mga neuron na ito ay mga discrete function (o maliit na makina kung gusto mo) na kumukuha ng mga input at bumubuo ng mga output. Ang mga node na ito ay nakaayos sa mga layer kung saan ang mga output ng mga neuron sa isang layer ay nagiging mga input sa mga neuron sa susunod na layer hanggang sa ang mga neuron sa panlabas na layer ng network ay bumuo ng huling resulta.
Samakatuwid, mayroong mga layer ng mga neuron kung saan ang bawat indibidwal na neuron ay tumatanggap ng napakalimitadong mga input at bumubuo ng napakalimitadong mga output tulad ng sa utak. Ang unang layer (o input layer) ng mga neuron ay kumukuha ng mga input at ang huling layer ng mga neuron (o output layer) sa network ay naglalabas ng resulta.
Tumpak ba na tawaging "neural network" ang ganitong uri ng algorithm?
Ang pagtawag sa algorithm na ito na isang 'deep neural network' ay napatunayang epektibong pagba-brand, kahit na maaari itong magtakda ng labis na ambisyosong mga inaasahan. Bagama't makapangyarihan, ang mga modelong ito ay mas simple pa rin kaysa sa pagiging kumplikado ng utak ng tao. Gayunpaman, patuloy na ginagalugad ng mga mananaliksik ang mga neural na arkitektura na naglalayong para sa pangkalahatan, tulad ng katalinuhan ng tao. Iyon ay sinabi, may mga taong nagsisikap na muling i-engineer ang utak, gamit ang isang napakakomplikadong neural network, sa pag-asa na sa paggawa nito ay magagawa nilang kopyahin ang pangkalahatan, tulad ng tao na katalinuhan sa pagbuo ng bot. Kaya paano nakakatulong sa amin ang neural net at machine learning technique sa aming problema sa pagkilala sa aso?
Well, sa halip na manu-manong tukuyin ang mga katangiang tulad ng aso, ang isang malalim na neural network algorithm ay maaaring matukoy ang mahahalagang katangian at harapin ang lahat ng mga espesyal na kaso nang walang programming.
.webp)
