Jaringan saraf biasa pancen bisa dibandhingake karo fungsi meh 30 milyar variabel. Kanggo mangerteni perbandingan iki, kita kudu nyelidiki konsep dhasar jaringan saraf lan implikasi saka akeh parameter ing model.
Jaringan saraf minangka kelas model pembelajaran mesin sing diilhami dening struktur lan fungsi otak manungsa. Iki kalebu simpul sing saling gegandhengan sing disusun dadi lapisan. Saben simpul ngetrapake transformasi menyang input sing ditampa lan ngasilake asil menyang lapisan sabanjure. Kekuwatan sambungan antarane node ditemtokake dening paramèter, uga dikenal minangka bobot lan bias. Parameter kasebut disinaoni sajrone proses latihan, ing ngendi jaringan nyetel kanggo nyuda prabédan antarane prediksi lan target sing nyata.
Jumlah total paramèter ing jaringan saraf langsung ana hubungane karo kerumitan lan daya ekspresif. Ing jaringan saraf feedforward standar, jumlah paramèter ditemtokake kanthi jumlah lapisan lan ukuran saben lapisan. Contone, jaringan karo 10 simpul input, 3 lapisan didhelikake saka 100 simpul saben, lan 1 simpul output bakal duwe 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 paramèter.
Saiki, ayo nimbang skenario ing ngendi kita duwe jaringan saraf kanthi jumlah parameter sing luar biasa, meh 30 milyar. Jaringan kasebut bakal jero banget lan amba, bisa uga dumadi saka atusan utawa malah ewonan lapisan kanthi jutaan simpul ing saben lapisan. Latihan jaringan kasebut bakal dadi tugas monumental, mbutuhake data sing akeh, sumber daya komputasi, lan wektu.
Nduwe paramèter sing akeh banget, ana sawetara tantangan. Salah sawijining masalah utama yaiku overfitting, ing ngendi model sinau ngeling-eling data latihan tinimbang generalisasi kanggo conto anyar sing ora katon. Teknik regularisasi kayata regularisasi L1 lan L2, putus sekolah, lan normalisasi batch umume digunakake kanggo ngatasi masalah iki.
Kajaba iku, nglatih jaringan saraf kanthi 30 milyar paramèter mbutuhake data label sing akeh kanggo nyegah overfitting lan njamin kemampuan generalisasi model kasebut. Teknik augmentasi data, transfer learning, lan ensembling uga bisa digunakake kanggo nambah kinerja model.
Ing praktik, jaringan saraf kanthi milyaran parameter biasane digunakake ing aplikasi khusus kayata pangolahan basa alami (NLP), visi komputer, lan sinau penguatan. Model kaya GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) lan Vision Transformers (ViTs) minangka conto arsitektur canggih kanthi milyaran parameter sing wis entuk asil sing luar biasa ing domain masing-masing.
Nalika jaringan syaraf biasa bisa sacara teoritis dibandhingake karo fungsi meh 30 milyar variabel, tantangan praktis sing ana gandhengane karo latihan lan nggunakake model kasebut penting. Pertimbangan kanthi ati-ati babagan arsitektur model, teknik regularisasi, kasedhiyan data, lan sumber daya komputasi penting nalika nggarap model pembelajaran jero skala iki.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch:
- Yen wong pengin ngenali gambar warna ing jaringan saraf convolutional, apa kudu nambah dimensi liyane saka nalika regognising gambar skala abu-abu?
- Apa fungsi aktivasi bisa dianggep niru neuron ing otak kanthi tembak utawa ora?
- Bisa PyTorch dibandhingake NumPy mlaku ing GPU karo sawetara fungsi tambahan?
- Apa mundhut metu saka sampel mundhut validasi?
- Apa siji kudu nggunakake Papan tensor kanggo analisis praktis saka PyTorch mbukak model jaringan syaraf utawa matplotlib cukup?
- Bisa PyTorch bisa dibandhingake NumPy mlaku ing GPU karo sawetara fungsi tambahan?
- Apa proposisi iki bener utawa salah "Kanggo jaringan syaraf klasifikasi asil kudu distribusi kemungkinan antarane kelas."
- Apa Nglakokake model jaringan saraf sinau jero ing macem-macem GPU ing PyTorch minangka proses sing gampang banget?
- Apa jaringan saraf konvolusional paling gedhe sing digawe?
- Yen input minangka dhaptar array numpy sing nyimpen heatmap yaiku output saka ViTPose lan wangun saben file numpy [1, 17, 64, 48] cocog karo 17 titik kunci ing awak, algoritma sing bisa digunakake?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/DLPP Deep Learning karo Python lan PyTorch