Området for dyb læring, især konvolutionelle neurale netværk (CNN'er), har været vidne til bemærkelsesværdige fremskridt i de seneste år, hvilket har ført til udviklingen af store og komplekse neurale netværksarkitekturer. Disse netværk er designet til at håndtere udfordrende opgaver inden for billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling og andre domæner. Når man diskuterer det største foldede neurale netværk, der er skabt, er det vigtigt at overveje forskellige aspekter såsom antallet af lag, parametre, beregningskrav og den specifikke applikation, som netværket er designet til.
Et af de mest bemærkelsesværdige eksempler på et stort foldet neuralt netværk er VGG-16-modellen. VGG-16 netværket, udviklet af Visual Geometry Group ved University of Oxford, består af 16 vægtlag, herunder 13 foldede lag og 3 fuldt forbundne lag. Dette netværk vandt popularitet for dets enkelhed og effektivitet i billedgenkendelsesopgaver. VGG-16-modellen har cirka 138 millioner parametre, hvilket gør den til et af de største neurale netværk på tidspunktet for dens udvikling.
Et andet væsentligt konvolutionelt neuralt netværk er ResNet (Residual Network) arkitekturen. ResNet blev introduceret af Microsoft Research i 2015 og er kendt for sin dybe struktur, hvor nogle versioner indeholder over 100 lag. Nøgleinnovationen i ResNet er brugen af restblokke, som giver mulighed for træning af meget dybe netværk ved at løse problemet med forsvindende gradient. ResNet-152-modellen består for eksempel af 152 lag og har omkring 60 millioner parametre, der viser skalerbarheden af dybe neurale netværk.
Inden for naturlig sprogbehandling skiller BERT-modellen (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sig ud som et betydeligt fremskridt. Selvom BERT ikke er et traditionelt CNN, er det en transformer-baseret model, der har revolutioneret NLP-området. BERT-base, den mindre version af modellen, indeholder 110 millioner parametre, mens BERT-large har 340 millioner parametre. Den store størrelse af BERT-modeller gør dem i stand til at fange komplekse sproglige mønstre og opnå state-of-the-art ydeevne på forskellige NLP-opgaver.
Desuden repræsenterer GPT-3-modellen (Generative Pre-trained Transformer 3) udviklet af OpenAI endnu en milepæl inden for dyb læring. GPT-3 er en sprogmodel med 175 milliarder parametre, hvilket gør den til et af de største neurale netværk skabt til dato. Denne massive skala gør det muligt for GPT-3 at generere menneskelignende tekst og udføre en bred vifte af sprogrelaterede opgaver, hvilket demonstrerer kraften i store dyb læringsmodeller.
Det er vigtigt at bemærke, at størrelsen og kompleksiteten af foldede neurale netværk fortsætter med at stige, efterhånden som forskere udforsker nye arkitekturer og metoder til at forbedre ydeevnen på udfordrende opgaver. Mens større netværk ofte kræver betydelige beregningsressourcer til træning og inferens, har de vist betydelige fremskridt på forskellige områder, herunder computersyn, naturlig sprogbehandling og forstærket læring.
Udviklingen af store foldede neurale netværk repræsenterer en væsentlig tendens inden for dyb læring, hvilket muliggør skabelsen af mere kraftfulde og sofistikerede modeller til komplekse opgaver. Modeller som VGG-16, ResNet, BERT og GPT-3 demonstrerer skalerbarheden og effektiviteten af neurale netværk til at håndtere forskellige udfordringer på tværs af forskellige domæner.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Convolutions neurale netværk (CNN):
- Hvad er udgangskanalerne?
- Hvad er betydningen af antallet af indgangskanaler (den 1. parameter af nn.Conv2d)?
- Hvad er nogle almindelige teknikker til at forbedre ydeevnen af en CNN under træning?
- Hvad er betydningen af batchstørrelsen ved træning af et CNN? Hvordan påvirker det træningsprocessen?
- Hvorfor er det vigtigt at opdele dataene i trænings- og valideringssæt? Hvor meget data allokeres typisk til validering?
- Hvordan forbereder vi træningsdataene til et CNN? Forklar de involverede trin.
- Hvad er formålet med optimerings- og tabsfunktionen ved træning af et konvolutionelt neuralt netværk (CNN)?
- Hvorfor er det vigtigt at overvåge formen af inputdataene på forskellige stadier under træningen af en CNN?
- Kan foldningslag bruges til andre data end billeder? Giv et eksempel.
- Hvordan kan du bestemme den passende størrelse for de lineære lag i en CNN?
Se flere spørgsmål og svar i Convolution neural network (CNN)