Мэдрэлийн сүлжээний эсрэг гүнзгий суралцах

Хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын (ML) салбаруудыг бүрдүүлдэг олон янзын ойлголт, арга техникүүд байдаг. Ийм хоёр ойлголт бол гүнзгий суралцах ба мэдрэлийн сүлжээ юм.

Гүн шумбахаасаа өмнө тус бүрийг зөв тодорхойлж үзье. 

• Гүнзгий суралцах: Машин сургалтын нэг хэсэг болох гүнзгий суралцах нь ихэвчлэн ML-д оролцдог өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалтыг арилгадаг. Гүн суралцах алгоритмууд нь бүтэцгүй өгөгдлийг боловсруулах боломжтой бөгөөд энгийнээр хэлэхэд энэ нь урьдчилан таамаглах аналитикийг автоматжуулах арга юм.

• Мэдрэлийн сүлжээ: Мэдрэлийн сүлжээ нь мөн машин сургалтын нэг хэсэг бөгөөд гүнзгий суралцах алгоритмын үндэс болдог. Хүний тархинаас өдөөгдсөн тэдгээр нь сургалтын өгөгдөлд тулгуурласан янз бүрийн давхаргаас бүрдэх бөгөөд цаг хугацааны явцад нарийвчлалыг сайжруулах болно. 

Гүнзгий суралцах гэж юу вэ?

Гүнзгий суралцах нь системд өгөгдөл цуглуулах, гайхалтай үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгох замаар хүний ​​тархийг дуурайх оролдлого юм. Энэ нь яриа таних, дүрсийг таних гэх мэт хүнтэй төстэй ажлуудыг гүйцэтгэхэд компьютерийг сургадаг машин сургалтын дэд хэсэг юм. Гүнзгий суралцах замаар системүүд өгөгдлийг ангилах, таних, илрүүлэх, ашиглах чадварыг сайжруулах боломжтой. 

Гүнзгий суралцах нь Alexa, Siri зэрэг орчин үеийн олон технологид ихээхэн үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь боловсруулалтын давхаргыг ашиглан хэв маягийг таних замаар бие даан суралцахын тулд компьютерийг гүн алгоритмаар дамжуулан өгөгдөл сургах явдал юм. 

Урьдчилан таамаглахын тулд ихэвчлэн бүтэцлэгдсэн, шошготой өгөгдлийг ашигладаг сонгодог машин сургалтаас ялгаатай нь гүнзгий суралцах нь бүтэцгүй өгөгдлийг ашиглаж болно. Энэ нь ихэвчлэн машин сурахад оролцдог олон тооны өгөгдлийг урьдчилан боловсруулдаг гэсэн үг юм. Гүнзгий суралцах алгоритмууд нь текст, зураг гэх мэт зүйлсийг багтааж болох энэ өгөгдлийг шингээж, боловсруулдаг бөгөөд тэдгээр нь онцлог задлах ажиллагааг автоматжуулдаг. Энэ бүхэн нь гүнзгий суралцах нь бусад аргуудтай харьцуулахад хүнээс бага хамааралтай гэсэн үг юм. 

Гүн суралцах алгоритмууд нь илүү нарийвчлалтай болгохын тулд градиент уруудах, буцах процессыг ашигладаг. Энэ нь тэдэнд хэзээ ч тулгарч байгаагүй шинэ өгөгдөл дээр үндэслэн таамаглал гаргах боломжийг олгодог. 

Гүнзгий сургалтын загварууд нь сургалтын янз бүрийн төрлийг хэрэгжүүлэх боломжтой. Жишээлбэл, тэд хяналтгүй сургалтанд хамрагдах боломжтой бөгөөд энэ нь шошготой мэдээллийн багц шаарддаггүй. Энэхүү сургалтын техник нь загваруудад хүний ​​хяналтгүйгээр өгөгдөл дэх хэв маягийг илрүүлж, тодорхой шинж чанараар нь бүлэглэх боломжийг олгодог. 

Мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ? 

Мэдрэлийн сүлжээнүүд нь машин сургалтын үйл явцыг бүрдүүлдэг бөгөөд эдгээр нь компьютерийн программуудад хиймэл оюун ухаан, машин сургалт, гүнзгий сургалтын чиглэлээр хэв маягийг таньж, асуудлыг шийдвэрлэх боломжийг олгодог.

Ихэнхдээ хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN) гэж нэрлэгддэг мэдрэлийн сүлжээ нь гүнзгий суралцах үндэс суурь болдог. Хүний тархинаас өдөөгдсөн бүтэц нь биологийн мэдрэлийн эсүүдийг дуурайдаг. 

Мэдрэлийн сүлжээ нь оролтын давхарга, нэг буюу хэд хэдэн далд давхарга, гаралтын давхарга агуулсан зангилааны давхаргатай байдаг. Хиймэл нейрон буюу зангилаа бүр өөр хоорондоо холбогддог. Мэдрэлийн сүлжээнүүд нь сургалтын өгөгдөлд тулгуурлан цаг хугацааны явцад таамаглалаа сайжруулж, тэдгээрийг төрөл бүрийн хэрэглээнд ашиглах боломжийг олгодог. 

Мөн хэд хэдэн төрлийн мэдрэлийн сүлжээ байдаг гэдгийг анхаарах нь чухал юм. 

• Хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN): Гүн сургалтын сүлжээний хамгийн түгээмэл төрлүүдийн нэг болох ANN нь гурав ба түүнээс дээш давхаргаас бүрдэх биологийн нөлөө бүхий тооцооллын сүлжээ юм. Эдгээр нь яриа таних, текст орчуулах болон бусад олон асуудлыг шийдвэрлэхэд ашиглагддаг.

• Convolutional Neural Networks (CNN): Гүн сургалтын өөр нэг төрлийн сүлжээ бол CNN бөгөөд энэ нь компьютерийн алсын хараа болон дүрсийг таних ажилд онцгой ач холбогдолтой юм. Бусад мэдрэлийн сүлжээнүүдээс давуу талтай, CNN нь дүрс, аудио дохио эсвэл ярианы оролтоор гайхалтай үр дүнтэй байдаг. Эдгээр нь гурван үндсэн төрлийн давхаргад тулгуурладаг: эвхэгддэг давхарга, нэгтгэх давхарга, бүрэн холбогдсон (FC) давхарга.

• Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN): Гүн сургалтын сүлжээний өөр нэг үндсэн төрөл болох RNN нь хэлний орчуулга, байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP) -тэй холбоотой асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд дараалсан өгөгдөл эсвэл цагийн цуваа өгөгдлийг ашигладаг.

Гүнзгий суралцах ба мэдрэлийн сүлжээний гол ялгаа

Архитектуртаа мэдрэлийн сүлжээг багтаасан гүнзгий суралцах хэдий ч энэ хоёрын хооронд эрс ялгаа бий. 

Өөр өөр байдлаар тодорхойлогдохоос гадна тэдгээрийн бүтцэд томоохон ялгаа бий. 

Мэдрэлийн сүлжээний үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн зарим нь: 

• Нейронууд: Биологийн мэдрэлийн эсийн үйл ажиллагааг дуурайх зориулалттай математик функц. Энэ нь өгөгдлийн оролтын жигнэсэн дундажийг тооцоолж, шугаман бус функцээр дамжуулан мэдээллийг дамжуулдаг.

• Холболт ба жин: Холболтууд нь нэг давхарга дахь нейроныг нэг давхаргад эсвэл тусдаа давхаргад өөр нейронтой холбодог. Холболт бүрт жингийн утга холбогдсон бөгөөд энэ нь нэгжийн хоорондох холболтын бат бөх чанарыг илэрхийлдэг.

• Тархалтын функц: Мэдрэлийн сүлжээ нь тархалтын хоёр функцээс бүрдэнэ. Эхнийх нь "урьдчилан таамагласан үнэ цэнийг" хүргэдэг урагшлах тархалт юм. Хоёр дахь нь "алдааны утгыг" өгдөг ухрах тархалт юм.

• Сурах хувь: Мэдрэлийн сүлжээний суралцах хурд нь загварын жингийн утгууд хэр хурдан эсвэл удаан шинэчлэгдэхийг тодорхойлдог. 

Гүнзгий суралцах загварын үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн зарим нь: 

• Эх хавтан: Гүн суралцах загварууд нь эх хавтангийн чипсетээр тэжээгддэг.

• Боловсруулагчид: Гүнзгий суралцах загварууд нь цөмийн тоо болон процессорын өртөгт суурилсан GPU-г шаарддаг.

• RAM: Гүн суралцах алгоритмууд нь CPU-ийн өндөр хэрэглээ, үе шаттай талбайг шаарддаг бөгөөд асар их хэмжээний RAM шаарддаг.

• PSU: Санах ой их шаарддаг тул гүнзгий суралцах загваруудад нарийн төвөгтэй функцуудыг гүйцэтгэх чадвартай том PSU ашиглах нь чухал юм. 

Мэдрэлийн сүлжээ болон гүнзгий суралцах хоёрын гол ялгаанууд нь сүлжээг сургахад шаардагдах цаг хугацааг багтаадаг. Мэдрэлийн сүлжээ нь сүлжээг сургахад гүнзгий суралцах загвараас бага хугацаа шаарддаг. Гүн сургалтын загварууд нь мэдрэлийн сүлжээнээс илүү нарийвчлалтай бөгөөд өндөр гүйцэтгэлийг харуулдаг. 

Гүн суралцах болон мэдрэлийн сүлжээ гэсэн ойлголтууд нь өнөөгийн хиймэл оюун ухааны технологийн үндэс суурь юм. Тэд нэгэн цагт хүний ​​гүйцэтгэсэн оюуны ажлуудыг автоматжуулахад тусалдаг. Өнөөгийн дижитал ертөнцөд хиймэл оюун ухааныг хүн төрөлхтний дангаараа хийж чадахаас хавьгүй илүү үр дүнтэй гүйцэтгэж байгаа бүх хэмжээтэй, бүх төрлийн ажилд ашиглаж байна.