W dziedzinie głębokiego uczenia się, zwłaszcza splotowych sieci neuronowych (CNN), w ostatnich latach nastąpił niezwykły postęp, który doprowadził do rozwoju dużych i złożonych architektur sieci neuronowych. Sieci te zaprojektowano do obsługi trudnych zadań związanych z rozpoznawaniem obrazów, przetwarzaniem języka naturalnego i innymi dziedzinami. Omawiając największą stworzoną splotową sieć neuronową, należy wziąć pod uwagę różne aspekty, takie jak liczba warstw, parametry, wymagania obliczeniowe i konkretne zastosowanie, dla którego sieć została zaprojektowana.
Jednym z najbardziej godnych uwagi przykładów dużej splotowej sieci neuronowej jest model VGG-16. Sieć VGG-16, opracowana przez Visual Geometry Group na Uniwersytecie Oksfordzkim, składa się z 16 warstw wagowych, w tym 13 warstw splotowych i 3 warstw w pełni połączonych. Sieć ta zyskała popularność dzięki swojej prostocie i skuteczności w zadaniach rozpoznawania obrazu. Model VGG-16 posiada około 138 milionów parametrów, co czyni go jedną z największych sieci neuronowych w momencie jego rozwoju.
Inną znaczącą splotową siecią neuronową jest architektura ResNet (sieć resztkowa). ResNet został wprowadzony przez Microsoft Research w 2015 roku i jest znany ze swojej głębokiej struktury, a niektóre wersje zawierają ponad 100 warstw. Kluczową innowacją w ResNet jest wykorzystanie bloków resztkowych, które pozwalają na uczenie bardzo głębokich sieci poprzez rozwiązanie problemu zanikającego gradientu. Na przykład model ResNet-152 składa się ze 152 warstw i ma około 60 milionów parametrów, co pokazuje skalowalność głębokich sieci neuronowych.
W dziedzinie przetwarzania języka naturalnego model BERT (Bilateral Encoder Representations from Transformers) wyróżnia się jako znaczący postęp. Chociaż BERT nie jest tradycyjnym CNN, jest to model oparty na transformatorze, który zrewolucjonizował dziedzinę NLP. Baza BERT, mniejsza wersja modelu, zawiera 110 milionów parametrów, podczas gdy BERT-large ma 340 milionów parametrów. Duży rozmiar modeli BERT umożliwia im uchwycenie złożonych wzorców językowych i osiągnięcie najnowocześniejszej wydajności w różnych zadaniach NLP.
Co więcej, model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) opracowany przez OpenAI stanowi kolejny kamień milowy w głębokim uczeniu się. GPT-3 to model językowy zawierający 175 miliardów parametrów, co czyni go jedną z największych stworzonych do tej pory sieci neuronowych. Ta ogromna skala umożliwia GPT-3 generowanie tekstu podobnego do ludzkiego i wykonywanie szerokiego zakresu zadań związanych z językiem, demonstrując moc wielkoskalowych modeli głębokiego uczenia się.
Należy zauważyć, że rozmiar i złożoność splotowych sieci neuronowych stale rośnie, w miarę jak badacze badają nowe architektury i metodologie mające na celu poprawę wydajności w przypadku trudnych zadań. Chociaż większe sieci często wymagają znacznych zasobów obliczeniowych do uczenia i wnioskowania, wykazały znaczny postęp w różnych dziedzinach, w tym w widzeniu komputerowym, przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu się przez wzmacnianie.
Rozwój dużych splotowych sieci neuronowych stanowi znaczący trend w dziedzinie głębokiego uczenia się, umożliwiając tworzenie potężniejszych i bardziej wyrafinowanych modeli dla złożonych zadań. Modele takie jak VGG-16, ResNet, BERT i GPT-3 demonstrują skalowalność i skuteczność sieci neuronowych w radzeniu sobie z różnorodnymi wyzwaniami w różnych domenach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Neuronowa sieć konwolucyjna (CNN):
- Jakie są kanały wyjściowe?
- Jakie jest znaczenie liczby kanałów wejściowych (pierwszy parametr nn.Conv1d)?
- Jakie są typowe techniki poprawy wydajności CNN podczas szkolenia?
- Jakie znaczenie ma wielkość partii w szkoleniu CNN? Jak to wpływa na proces szkolenia?
- Dlaczego ważne jest podzielenie danych na zbiory uczące i walidacyjne? Ile danych jest zwykle przydzielanych do walidacji?
- Jak przygotowujemy dane szkoleniowe dla CNN? Wyjaśnij wymagane kroki.
- Jaki jest cel optymalizatora i funkcji strat w szkoleniu konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN)?
- Dlaczego ważne jest monitorowanie kształtu danych wejściowych na różnych etapach szkolenia CNN?
- Czy warstw konwolucyjnych można używać do danych innych niż obrazy? Podaj przykład.
- Jak określić odpowiedni rozmiar warstw liniowych w CNN?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w Konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN)