Područje dubinskog učenja, posebice konvolucijskih neuronskih mreža (CNN), posljednjih je godina svjedočilo izvanrednom napretku, što je dovelo do razvoja velikih i složenih arhitektura neuronskih mreža. Ove su mreže dizajnirane za rješavanje izazovnih zadataka u prepoznavanju slika, obradi prirodnog jezika i drugim domenama. Kada se raspravlja o najvećoj stvorenoj konvolucijskoj neuronskoj mreži, bitno je uzeti u obzir različite aspekte kao što su broj slojeva, parametri, računalni zahtjevi i specifična aplikacija za koju je mreža dizajnirana.
Jedan od najznačajnijih primjera velike konvolucijske neuronske mreže je VGG-16 model. Mreža VGG-16, koju je razvila Visual Geometry Group sa Sveučilišta u Oxfordu, sastoji se od 16 težinskih slojeva, uključujući 13 konvolucijskih slojeva i 3 potpuno povezana sloja. Ova je mreža stekla popularnost zbog svoje jednostavnosti i učinkovitosti u zadacima prepoznavanja slika. Model VGG-16 ima približno 138 milijuna parametara, što ga čini jednom od najvećih neuronskih mreža u trenutku razvoja.
Druga značajna konvolucijska neuronska mreža je ResNet (Residual Network) arhitektura. ResNet je uveo Microsoft Research 2015. i poznat je po svojoj dubokoj strukturi, s nekim verzijama koje sadrže više od 100 slojeva. Ključna inovacija u ResNetu je korištenje rezidualnih blokova, koji omogućuju obuku vrlo dubokih mreža rješavanjem problema nestajanja gradijenta. Model ResNet-152, na primjer, sastoji se od 152 sloja i ima oko 60 milijuna parametara, pokazujući skalabilnost dubokih neuronskih mreža.
U području obrade prirodnog jezika, model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ističe se kao značajan napredak. Iako BERT nije tradicionalni CNN, to je model temeljen na transformatoru koji je revolucionirao polje NLP-a. BERT-base, manja verzija modela, sadrži 110 milijuna parametara, dok BERT-large ima 340 milijuna parametara. Velika veličina BERT modela omogućuje im hvatanje složenih jezičnih obrazaca i postizanje najsuvremenijih performansi na raznim NLP zadacima.
Štoviše, model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) koji je razvio OpenAI predstavlja još jednu prekretnicu u dubokom učenju. GPT-3 je jezični model sa 175 milijardi parametara, što ga čini jednom od najvećih neuronskih mreža stvorenih do danas. Ova ogromna skala omogućuje GPT-3 generiranje teksta nalik ljudskom i obavljanje širokog spektra zadataka povezanih s jezikom, pokazujući snagu modela dubinskog učenja velikih razmjera.
Važno je napomenuti da se veličina i složenost konvolucijskih neuronskih mreža nastavlja povećavati kako istraživači istražuju nove arhitekture i metodologije za poboljšanje izvedbe na zahtjevnim zadacima. Dok veće mreže često zahtijevaju znatne računalne resurse za obuku i zaključivanje, pokazale su značajan napredak u raznim domenama, uključujući računalni vid, obradu prirodnog jezika i učenje s potkrepljenjem.
Razvoj velikih konvolucijskih neuronskih mreža predstavlja značajan trend u području dubokog učenja, omogućujući stvaranje moćnijih i sofisticiranijih modela za složenije zadatke. Modeli poput VGG-16, ResNet, BERT i GPT-3 pokazuju skalabilnost i učinkovitost neuronskih mreža u rješavanju različitih izazova u različitim domenama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Konvolucijska neuronska mreža (CNN):
- Koji su izlazni kanali?
- Što znači broj ulaznih kanala (prvi parametar nn.Conv1d)?
- Koje su neke uobičajene tehnike za poboljšanje performansi CNN-a tijekom obuke?
- Koja je važnost veličine serije u obuci CNN-a? Kako to utječe na trenažni proces?
- Zašto je važno podijeliti podatke u skupove za obuku i validaciju? Koliko se podataka obično dodjeljuje za provjeru valjanosti?
- Kako pripremamo podatke o obuci za CNN? Objasnite uključene korake.
- Koja je svrha optimizatora i funkcije gubitka u obučavanju konvolucijske neuronske mreže (CNN)?
- Zašto je važno pratiti oblik ulaznih podataka u različitim fazama tijekom obuke CNN-a?
- Mogu li se konvolucijski slojevi koristiti za podatke koji nisu slike? Navedite primjer.
- Kako možete odrediti odgovarajuću veličinu za linearne slojeve u CNN-u?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Convolution neural network (CNN)