Bir Bakışta Yapay Sinir Ağları 9: Sinir Ağlarının Geleceği

Nöronal ağlar birçok AI ve Genai uygulamasının motorudur. Bu makale dizisi bireysel unsurlar hakkında bir fikir sunar. Dokuzuncu bölüm yeni nesil modellere bir göz atıyor.

Sinir Ağları bölgesindeki araştırma hızla ilerliyor ve farklı eğilimler yeni nesil modelleri modellemek için söz veriyor. Transformer modeli tarafından tanıtılan sadece dikkat mimarileri, doğal dilin işlenmesi gibi alanlarda özyinelemenin yerini almıştır ve şimdi görüntü işleme alanında da kullanılmaktadır. Transformatörün merkezi inovasyonu, çoklu test-sé ve besleme ağları seviyelerini istiflemektir, bu da katlama ve özyinelemenin tamamen ortadan kaldırıldığı anlamına gelir. Pytorch'ta aşağıdaki kodla bir transformatör kodlama düzeyi kurmak mümkündür:

import torch.nn as nn  

encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512,  
                                           nhead=8,  
                                           dim_feedforward=2048)  
transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6)  
# Eingabeform: (seq_len, batch, d_model)  
src = torch.randn(100, 32, 512)  
output = transformer_encoder(src)  # (100, 32, 512)  

Araba Öğrenimi -Monitorat bir başka önemli eğilimdir. Maskeli jetonun sağlanması veya çelişkili öğrenme gibi faaliyetleri kullanan etiket olmayan büyük veri kayıtlarındaki yüksek öncesi modellerden, sınırlı etiketli verilerle vadiye aktarılabilecek temsilleri öğrenmek mümkündür. Bunun örnekleri dil alanında BERT ve görüntü işleme alanında SIMCLR'dir.

Grafik sinir ağları, bilgileri bir düğümün komşularından toplayarak herhangi bir grafik yapıya bükülmeyi genelleştirir. Seviye güncellemeniz formda gerçekleşir

Hᵢ ′ = σ (w · hᵢ + σ_ {jaudn (i)} u · hⱼ + b)

Ve kimya, sosyal ağlar ve kombinatoryal optimizasyon uygulamalarına izin verir.

Nöral mimarilerin otomatik araştırması, optimal ağ topolojilerini bulmak için öğrenme veya evrimsel algoritmalarda bir artış kullanır. Nasnet ve EfficientInet gibi teknikler, insan tarafından tasarlanan insanlara kıyasla aritmetik sınırları altında tasarlanmış daha iyi mimariler gerçekleştiren modeller üretmiştir.

Sürekli öğrenme ve öğrenme meta, ağları önceden unutmadan veya bazı örneklerle yeni görevlere hızlı bir şekilde uyum sağlamadan yeni görevleri öğrenme yeteneğiyle donatmayı amaçlamaktadır.

Sonuçta, yorum ve güvenilirlik çok önemlidir. Çıkışı kartları, özellikle kritik güvenlik alanlarında, yapay zeka sistemlerinde güven yaratılması için değerler biçimi ve kavramsal faaliyetler gibi ağ kararlarını açıklama yöntemleri.

Donanımın daha da geliştirilmesi ile “dağılmış” hesaplamalar için uzmanlaşmış hızlandırıcılar, düşük hassasiyetli ve nöromorfik projelere sahip aritmetik, nöral ağların alanını daha da genişletecektir. Başka bir gelişme, hala başlangıçta olan kuantum nöronal ağlardır.

Tüm bu gelişme sırasında, temel ilkeler – nöronların tanımı, strati yığını, aktivasyon seçimi, kayıpların ölçülmesi ve parametrelerin optimizasyonu – temel olarak kalır. Bu ilkelere dayanan modellerin panoraması giderek çeşitlenmiştir.

Bir sonraki yazı nöronal grafik ağlarıyla ilgilenecek. İlişkileri düğümler ve kenarlarla ifade edilebilen verilerle derin öğrenmeye uygundurlar.

(RME)