Področje globokega učenja, zlasti konvolucijskih nevronskih mrež (CNN), je v zadnjih letih doživelo izjemen napredek, kar je vodilo v razvoj velikih in kompleksnih arhitektur nevronskih mrež. Ta omrežja so zasnovana za reševanje zahtevnih nalog pri prepoznavanju slik, obdelavi naravnega jezika in drugih področjih. Ko razpravljamo o največji ustvarjeni konvolucijski nevronski mreži, je bistveno upoštevati različne vidike, kot so število plasti, parametri, računalniške zahteve in posebna aplikacija, za katero je bilo omrežje zasnovano.
Eden najbolj opaznih primerov velike konvolucijske nevronske mreže je model VGG-16. Omrežje VGG-16, ki ga je razvila Visual Geometry Group na Univerzi v Oxfordu, je sestavljeno iz 16 utežnih plasti, vključno s 13 konvolucijskimi plastmi in 3 popolnoma povezanimi plastmi. To omrežje je postalo priljubljeno zaradi svoje preprostosti in učinkovitosti pri nalogah prepoznavanja slik. Model VGG-16 ima približno 138 milijonov parametrov, kar ga uvršča med največje nevronske mreže v času njegovega razvoja.
Druga pomembna konvolucijska nevronska mreža je arhitektura ResNet (Residual Network). ResNet je predstavil Microsoft Research leta 2015 in je znan po svoji globoki strukturi, pri čemer nekatere različice vsebujejo več kot 100 plasti. Ključna novost v ResNetu je uporaba rezidualnih blokov, ki omogočajo usposabljanje zelo globokih omrežij z reševanjem problema izginjajočega gradienta. Model ResNet-152, na primer, je sestavljen iz 152 plasti in ima okoli 60 milijonov parametrov, ki prikazujejo razširljivost globokih nevronskih mrež.
Na področju obdelave naravnega jezika model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) izstopa kot pomemben napredek. Čeprav BERT ni tradicionalni CNN, je transformatorski model, ki je revolucioniral področje NLP. BERT-base, manjša različica modela, vsebuje 110 milijonov parametrov, BERT-large pa 340 milijonov parametrov. Velika velikost modelov BERT jim omogoča zajemanje kompleksnih jezikovnih vzorcev in doseganje najsodobnejše uspešnosti pri različnih NLP nalogah.
Poleg tega model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), ki ga je razvil OpenAI, predstavlja še en mejnik v globokem učenju. GPT-3 je jezikovni model s 175 milijardami parametrov, zaradi česar je ena največjih nevronskih mrež, ustvarjenih do sedaj. Ta ogromen obseg omogoča GPT-3 ustvarjanje besedila, podobnega človeku, in izvajanje širokega nabora nalog, povezanih z jezikom, kar dokazuje moč obsežnih modelov globokega učenja.
Pomembno je omeniti, da se velikost in kompleksnost konvolucijskih nevronskih mrež še naprej povečujeta, ko raziskovalci raziskujejo nove arhitekture in metodologije za izboljšanje učinkovitosti pri zahtevnih nalogah. Medtem ko večja omrežja pogosto zahtevajo precejšnje računalniške vire za usposabljanje in sklepanje, so pokazala znaten napredek na različnih področjih, vključno z računalniškim vidom, obdelavo naravnega jezika in učenjem s krepitvijo.
Razvoj velikih konvolucijskih nevronskih mrež predstavlja pomemben trend na področju globokega učenja, ki omogoča ustvarjanje močnejših in sofisticiranih modelov za kompleksne naloge. Modeli, kot so VGG-16, ResNet, BERT in GPT-3, prikazujejo razširljivost in učinkovitost nevronskih mrež pri obvladovanju različnih izzivov na različnih področjih.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Konvolucijska nevronska mreža (CNN):
- Kakšni so izhodni kanali?
- Kaj pomeni število vhodnih kanalov (prvi parameter nn.Conv1d)?
- Katere so nekatere običajne tehnike za izboljšanje delovanja CNN med usposabljanjem?
- Kakšen je pomen velikosti serije pri usposabljanju CNN? Kako vpliva na proces treninga?
- Zakaj je pomembno razdeliti podatke na nize za usposabljanje in validacijo? Koliko podatkov je običajno dodeljenih za validacijo?
- Kako pripravimo podatke o usposabljanju za CNN? Pojasnite vključene korake.
- Kakšen je namen optimizatorja in funkcije izgube pri usposabljanju konvolucijske nevronske mreže (CNN)?
- Zakaj je med usposabljanjem CNN pomembno spremljati obliko vhodnih podatkov na različnih stopnjah?
- Ali je mogoče konvolucijske plasti uporabiti za podatke, ki niso slike? Navedite primer.
- Kako lahko določite ustrezno velikost za linearne plasti v CNN?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Convolution neural network (CNN)