Waa maxay barasho qoto dheer?

Barashada qoto dheer waa mid ka mid ah meelaha ugu saamaynta badan uguna dhaqsaha badan u koraya ee sirdoonka macmal. Si kastaba ha ahaatee, helitaanka faham macquul ah ee barashada qoto dheer waxay noqon kartaa mid adag sababtoo ah ereyga barashada qoto dheer wuxuu daboolayaa algorithms iyo farsamooyin kala duwan oo kala duwan. Barashada qoto dheer sidoo kale waa hab hoosaadka barashada mashiinka guud ahaan, markaa waxaa muhiim ah in la fahmo waxa ay tahay barashada mashiinka si loo fahmo barashada qoto dheer.

Waa maxay Barashada Mashiinka?

Waxbarashada qoto dheer waa kordhinta qaar ka mid ah fikradaha ka yimid barashada mashiinka, markaa sababtaas awgeed, aan qaadano daqiiqad si aan u sharaxno waxa ay tahay barashada mashiinka.

Si fudud u dhig, barashada mishiinku waa hab awood u siinaya kombuyuutarku inay qabtaan hawlo gaar ah iyaga oo aan si cad u codayn khad kasta oo algorithms ah oo loo isticmaalo in lagu fuliyo hawlahaas. Waxaa jira algorithms-barashada mashiinka oo badan oo kala duwan, laakiin mid ka mid ah algorithms-yada inta badan la isticmaalo waa a multilayer perceptron. Perceptron multilayer waxaa sidoo kale loo tixraacaa shabakad neerfaha, wuxuuna ka kooban yahay qanjirno taxane ah oo isku xiran. Waxaa jira saddex lakab oo kala duwan oo ku jira perceptron multilayer: lakabka wax gelinta, lakabka qarsoon, iyo lakabka wax soo saarka.

Lakabka wax gelinta wuxuu xogta u qaadaa shabakadda, halkaas oo ay maamulaan noodyada lakabka dhexe/daahsoon. Noodyada lakabka qarsoon waa hawlo xisaabeed oo wax ka beddeli kara xogta ka imanaysa lakabka wax gelinta, iyaga oo ka soo saaraya qaabab ku habboon xogta gelinta. Tani waa sida shabakada neerfaha "wax u barato". Shabakadaha neerfayaasha ayaa magacooda ka helay xaqiiqda ah in ay dhiirigeliyaan qaabka iyo shaqada maskaxda bini'aadamka.

Xidhiidhada ka dhexeeya qanjidhada shabakada waxay leeyihiin qiyam loo yaqaan miisaanka. Qiimayaashan asal ahaan waa malo-awaal ku saabsan sida xogta ku jirta hal lakab ay ula xiriirto xogta lakabka xiga. Sida shabakadu u tababarto miisaanka ayaa la hagaajiyaa, ujeedaduna waa in miisaanka/malaha ku saabsan xogta ay ugu dambeyntii ku kulmi doonaan qiyamka si sax ah u matala qaababka macnaha leh ee xogta ku jira.

Hawlaha firfircoonida waxay ku jiraan qanjidhada shabakada, iyo hawlaha firfircoonida waxay u beddelaan xogta qaab aan toos ahayn, taas oo awood u siinaysa shabakadu inay barato matalaad adag oo xogta ah. Hawlaha firfircoonidu waxay ku dhuftaan qiyamka wax gelinta ee qiyamka miisaanka waxayna ku daraan erey eex ah.

Waa maxay barasho qoto dheer?

Barashada qoto dheer waa ereyga lagu bixiyo naqshadaha barashada mishiinada kuwaaso ku biira aragtiyo badan oo kala duwan, si aanay u jirin lakab qarsoon oo kaliya balse lakabyo badan oo qarsoon. Sida "qoto dheer" ee shabakada neerfaha qoto dheer tahay, qaababka aad u casrisan ee shabakadu waxay baran kartaa.

Shabakadaha lakabka qoto dheer ee ka kooban neurons ayaa mararka qaarkood loo tixraacaa shabakado si buuxda u xiran ama lakabyo si buuxda u xiran, iyada oo la tixraacayo xaqiiqda ah in neuron la siiyay uu ilaaliyo xiriirka dhammaan neerfayaasha ku hareeraysan. Shabakado si buuxda ugu xiran ayaa lagu dari karaa shaqooyinka kale ee barashada mashiinka si loo abuuro naqshado barasho qoto dheer oo kala duwan.

Noocyada kala duwan ee Barashada Qoto dheer

Waxaa jira noocyo kala duwan oo naqshado qotodheer oo ay adeegsadaan cilmi-baarayaasha iyo injineerada, mid kasta oo ka mid ah naqshadaha kala duwana wuxuu leeyahay kiis adeegsi gaar ah oo u gaar ah.

Shabakadaha Quwadda ee Kala-duwanaanshaha

Shabakadaha neerfayaasha ee Convolutional, ama CNN-yada, waa qaab-dhismeedka shabakada neerfaha ee inta badan loo isticmaalo abuuritaanka hababka aragga kombiyuutarka. Qaab dhismeedka shabakadaha neerfaha ee isdhaafsiga ayaa awood u siinaya inay tarjumaan xogta sawirka, iyaga oo u beddelaya tirooyin ay shabakad si buuxda ugu xidhan tahay tarjumi karto. CNN-ku wuxuu leeyahay afar qaybood oo waaweyn:

• Lakabyo is afgarad
• Lakabyada qaybinta/isku xidhka
• Hawlaha firfircoonida
• Lakabyo si buuxda isugu xidhan

Lakabyada ismaandhaafku waa waxa u qaada sawirada sida gelinta shabakada, falanqaynta sawirada iyo helitaanka qiyamka pixels. Qaybinta ama isku-dubaridku waa halka qiyamka sawirka la beddelo/yareeyo si loo fududeeyo matalaadda sawirada loona yareeyo dareenka miirayaasha sawirka ee buuqa. Hawlaha firfircoonida waxay xakameeyaan sida xogtu uga socoto hal lakab ilaa lakabka xiga, iyo lakabyada si buuxda ugu xiran ayaa ah kuwa falanqeynaya qiyamka matala sawirka oo baro qaababka lagu hayo qiimahaas.

RNNs/LSTMs

Shabakadaha neerfaha ee soo noqnoqda, ama RNN-yada, ayaa caan ku ah hawlaha halka ay xogta xogtu khusayso, halkaas oo shabakadu ay tahay in ay wax ka barato xogta isku xigta. RNN-yada waxaa badanaa lagu dabaqaa dhibaatooyinka sida habaynta luqadda dabiiciga ah, sida habka erayada ay muhiim u yihiin marka la kala saarayo macnaha jumlada. Qaybta "soo noqnoqota" ee ereyga Shabakadda Neural ee soo noqnoqda waxay ka timaaddaa xaqiiqda ah in wax-soo-saarka walxaha la siiyay ee isku xigxiga ay ku xiran tahay xisaabintii hore iyo sidoo kale xisaabinta hadda. Si ka duwan noocyada kale ee shabakadaha neerfayaasha qoto dheer, RNNs waxay leeyihiin "xusuus", iyo macluumaadka lagu xisaabiyo waqtiyada kala duwan ee tallaabooyinka isku xigxiga waxaa loo isticmaalaa in lagu xisaabiyo qiyamka ugu dambeeya.

Waxaa jira noocyo badan oo RNNs ah, oo ay ku jiraan RNN-yada laba jiho, kuwaas oo ku xisaabtama walxaha mustaqbalka ee isku xigxiga, marka lagu daro alaabtii hore, marka la xisaabinayo qiimaha shayga. Nooca kale ee RNN waa a Xusuusta Muddada-Gaaban, ama LSTM, shabakad. LSTMs waa noocyada RNN ee xamili kara silsiladaha xogta dheer. RNN-yada caadiga ah waxay ku dhici karaan dhibane wax loo yaqaan "dhibaatada is-qarxinta" Arrintani waxay dhacdaa marka silsiladda xogta wax gelinta ay noqoto mid aad u dheer, laakiin LSTM-yadu waxay leeyihiin farsamooyin lagula dagaallamo dhibaatadan.

Autoencoders

Inta badan qaab-dhismeedka waxbarashada qoto dheer ee la sheegay ilaa hadda waxa lagu dabaqaa dhibaatooyinka waxbarasho ee la kormeero, halkii ay ka ahaan lahaayeen hawlo waxbarasho oo aan la kormeerin. Autoencoders ayaa awood u leh inay u beddelaan xogta aan la kormeerin qaab la kormeerayo, taasoo u oggolaanaysa shabakadaha neural in loo isticmaalo dhibaatada.

Autoencoders Inta badan waxaa loo isticmaalaa in lagu ogaado cilladaha ku jira xog-ururinta, tusaale waxbarashada aan la ilaalin maadaama aan la garanayn dabeecadda cilladda. Tusaalooyinka noocaan ah ee ogaanshaha cilladda waxaa ka mid ah ogaanshaha khiyaanada hay'adaha maaliyadeed. Xaaladdan oo kale, ujeedada autoencoder waa in la go'aamiyo aasaaska qaababka caadiga ah ee xogta iyo aqoonsiga cilladaha ama kuwa ka baxsan.

Qaab dhismeedka autoencoder inta badan waa isku mid, oo leh lakabyo qarsoon oo la habeeyay sida wax soo saarka shabakadu u ekaado gelinta. Afarta nooc ee autoencoders ee arka isticmaalka joogtada ah waa:

• Cod-koobiyeyaasha caadiga ah/caadiga ah
• Encoders Multilayer
• Encoders Convolutional
• Codeeyayaal joogto ah

Is-koodhiyeyaasha caadiga ah/caadiga ah waa shabag neural oo leh hal lakab oo qarsoon, halka kuwa isku-xidhka badan ee autoencoders ay yihiin shabakado qoto dheer oo leh in ka badan hal lakab oo qarsoon. Atoencoders Convolutional waxay adeegsadaan lakabyo is daba joog ah halkii, ama marka lagu daro, lakabyo si buuxda isugu xidhan. Cod-bixiyayaasha otomaatiga ah ee joogtada ah waxay isticmaalaan nooc gaar ah oo shaqo khasaare ah kaas oo u ogolaanaya shabakada neerfaha inay qabato hawlo aad u adag, hawlo aan ahayn kaliya koobiyaynta agabka wax soo saarka.

Shabakadaha Adversarial Generative

Shabakadaha Adversarial Networks (GANs) dhab ahaantii waa shabakado qoto dheer oo neerfaha ah halkii ay ka ahaan lahaayeen hal shabakad. Laba nooc oo barasho qoto dheer ayaa isku mar la tababaray, wax soo saarkoodana waxaa lagu quudiyaa shabakada kale. Shabakaduhu waa mid midba midka kale ku tartamaya, maadaama ay midba midka kale helayaan xogta wax soo saarka, labaduba waxay ka bartaan xogtan oo ay hagaajiyaan. Labada shabakadood ayaa si dhab ah u ciyaaraya ciyaar been abuur ah iyo ogaanshaha, halkaas oo moodeelka abuurku isku dayo inuu abuuro xaalado cusub oo nacas u ah nooca baaraha/takoorka. GAN-yadu waxay caan ku noqdeen dhinaca aragtida kombuyuutarka.

Kooban barasho qoto dheer

Barashada qoto dheer waxay fidisaa mabaadi'da shabakadaha neerfayaasha si ay u abuuraan moodallo casri ah oo baran kara qaabab adag oo guud ahaan qaababkaas xogta xogta mustaqbalka. Shabakadaha neerfaha ee isbedbeddelka ah ayaa loo isticmaalaa in lagu tarjumo sawirrada, halka RNNs/LSTM-yada loo isticmaalo tarjumidda xogta isku xigta. Autoencoders waxay u bedeli karaan hawlaha waxbarasho ee aan la ilaalin oo u beddelaan hawlo waxbarasho oo la kormeero. Ugu dambeyntii, GANs waa shabakado badan oo iska soo horjeeda kuwaas oo si gaar ah faa'iido u leh hawlaha aragga kombiyuutarka.