Bidang sinau jero, utamane jaringan saraf konvolusional (CNN), wis nyekseni kemajuan sing luar biasa ing taun-taun pungkasan, sing nyebabake pangembangan arsitektur jaringan saraf sing gedhe lan kompleks. Jaringan iki dirancang kanggo nangani tugas sing tantangan ing pangenalan gambar, pangolahan basa alami, lan domain liyane. Nalika ngrembug jaringan saraf konvolusional paling gedhe sing digawe, penting kanggo nimbang macem-macem aspek kayata jumlah lapisan, paramèter, syarat komputasi, lan aplikasi khusus sing dirancang kanggo jaringan kasebut.
Salah sawijining conto jaringan saraf convolutional sing paling misuwur yaiku model VGG-16. Jaringan VGG-16, dikembangake dening Visual Geometry Group ing Universitas Oxford, kasusun saka 16 lapisan bobot, kalebu 13 lapisan convolutional lan 3 lapisan sing disambungake kanthi lengkap. Jaringan iki entuk popularitas amarga kesederhanaan lan efektifitas ing tugas pangenalan gambar. Model VGG-16 duweni kira-kira 138 yuta paramèter, dadi salah sawijining jaringan saraf paling gedhé nalika dikembangaké.
Jaringan saraf konvolusional liyane sing penting yaiku arsitektur ResNet (Residual Network). ResNet dikenalake dening Microsoft Research ing 2015 lan dikenal kanthi struktur jero, kanthi sawetara versi ngemot luwih saka 100 lapisan. Inovasi utama ing ResNet yaiku nggunakake blok sisa, sing ngidini latihan jaringan sing jero banget kanthi ngatasi masalah kecerunan sing ilang. Model ResNet-152, contone, kasusun saka 152 lapisan lan udakara udakara 60 yuta parameter, nuduhake skalabilitas jaringan saraf jero.
Ing babagan pangolahan basa alami, model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) minangka kemajuan sing signifikan. Nalika BERT dudu CNN tradisional, iku model basis trafo sing wis ngrevolusi lapangan NLP. BERT-basa, versi cilik saka model, ngandhut 110 yuta paramèter, nalika BERT-gedhe wis 340 yuta paramèter. Ukuran gedhe saka model BERT ngidini dheweke bisa njupuk pola linguistik sing rumit lan entuk kinerja paling canggih ing macem-macem tugas NLP.
Kajaba iku, model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) sing dikembangake dening OpenAI minangka tonggak sejarah liyane ing sinau jero. GPT-3 minangka model basa kanthi 175 milyar paramèter, dadi salah sawijining jaringan saraf paling gedhé sing digawé nganti saiki. Skala gedhe iki ngidini GPT-3 ngasilake teks kaya manungsa lan nindakake macem-macem tugas sing gegandhengan karo basa, nuduhake kekuwatan model pembelajaran jero skala gedhe.
Wigati dicathet yen ukuran lan kerumitan jaringan saraf convolutional terus saya tambah nalika peneliti njelajah arsitektur lan metodologi anyar kanggo nambah kinerja ing tugas sing tantangan. Nalika jaringan sing luwih gedhe asring mbutuhake sumber daya komputasi sing akeh kanggo latihan lan inferensi, jaringan kasebut wis nuduhake kemajuan sing signifikan ing macem-macem domain, kalebu visi komputer, pangolahan basa alami, lan sinau penguatan.
Pangembangan jaringan saraf convolutional gedhe nggambarake tren sing signifikan ing bidang sinau jero, sing ngidini nggawe model sing luwih kuat lan canggih kanggo tugas sing rumit. Model kaya VGG-16, ResNet, BERT, lan GPT-3 nuduhake skalabilitas lan efektifitas jaringan saraf kanggo nangani tantangan sing beda-beda ing macem-macem domain.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Jaringan saraf konvolusi (CNN):
- Apa saluran output?
- Apa tegese nomer Saluran input (parameter 1st nn.Conv2d)?
- Apa sawetara teknik umum kanggo ningkatake kinerja CNN sajrone latihan?
- Apa pentinge ukuran kumpulan ing latihan CNN? Kepiye pengaruhe proses latihan?
- Napa penting kanggo pamisah data dadi set latihan lan validasi? Pira data sing biasane dialokasikan kanggo validasi?
- Kepiye carane nyiyapake data latihan kanggo CNN? Nerangake langkah-langkah sing ditindakake.
- Apa tujuan fungsi optimizer lan loss ing latihan jaringan saraf convolutional (CNN)?
- Napa penting kanggo ngawasi bentuk data input ing macem-macem tahapan sajrone latihan CNN?
- Apa lapisan convolutional bisa digunakake kanggo data liyane saka gambar? Menehi conto.
- Kepiye carane sampeyan bisa nemtokake ukuran sing cocog kanggo lapisan linear ing CNN?
Deleng pitakon lan jawaban liyane ing jaringan saraf Convolution (CNN)
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Jaringan saraf konvolusi (CNN) (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Introduksi kanggo Convnet karo Pytorch (pindhah menyang topik sing gegandhengan)