Област дубоког учења, посебно конволуционих неуронских мрежа (ЦНН), је била сведок изузетних напретка последњих година, што је довело до развоја великих и сложених архитектура неуронских мрежа. Ове мреже су дизајниране да се носе са изазовним задацима у препознавању слика, обради природног језика и другим доменима. Када се расправља о највећој конволуционој неуронској мрежи која је створена, битно је узети у обзир различите аспекте као што су број слојева, параметри, рачунски захтеви и специфична апликација за коју је мрежа дизајнирана.
Један од најзначајнијих примера велике конволуционе неуронске мреже је ВГГ-16 модел. Мрежа ВГГ-16, коју је развила група за визуелну геометрију на Универзитету у Оксфорду, састоји се од 16 тежинских слојева, укључујући 13 конволуционих слојева и 3 потпуно повезана слоја. Ова мрежа је стекла популарност због своје једноставности и ефикасности у задацима препознавања слика. Модел ВГГ-16 има приближно 138 милиона параметара, што га чини једном од највећих неуронских мрежа у време његовог развоја.
Још једна значајна конволуциона неуронска мрежа је РесНет (Ресидуал Нетворк) архитектура. РесНет је представио Мицрософт Ресеарцх 2015. године и познат је по дубокој структури, а неке верзије садрже преко 100 слојева. Кључна иновација у РесНет-у је употреба преосталих блокова, који омогућавају обуку веома дубоких мрежа решавањем проблема нестајања градијента. Модел РесНет-152, на пример, састоји се од 152 слоја и има око 60 милиона параметара, показујући скалабилност дубоких неуронских мрежа.
У области обраде природног језика, БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс) модел се истиче као значајан напредак. Иако БЕРТ није традиционални ЦНН, то је модел заснован на трансформатору који је направио револуцију у пољу НЛП-а. БЕРТ-басе, мања верзија модела, садржи 110 милиона параметара, док БЕРТ-ларге има 340 милиона параметара. Велика величина БЕРТ модела им омогућава да ухвате сложене језичке обрасце и постигну врхунске перформансе на различитим НЛП задацима.
Штавише, модел ГПТ-3 (Генеративе Пре-траинед Трансформер 3) који је развио ОпенАИ представља још једну прекретницу у дубоком учењу. ГПТ-3 је језички модел са 175 милијарди параметара, што га чини једном од највећих неуронских мрежа створених до данас. Ова огромна скала омогућава ГПТ-3 да генерише текст сличан човеку и изврши широк спектар задатака у вези са језиком, демонстрирајући моћ модела дубоког учења великих размера.
Важно је напоменути да величина и сложеност конволуционих неуронских мрежа настављају да расту како истраживачи истражују нове архитектуре и методологије за побољшање перформанси на изазовним задацима. Док веће мреже често захтевају значајне рачунарске ресурсе за обуку и закључивање, оне су показале значајан напредак у различитим доменима, укључујући компјутерски вид, обраду природног језика и учење са појачањем.
Развој великих конволуционих неуронских мрежа представља значајан тренд у области дубоког учења, омогућавајући креирање моћнијих и софистициранијих модела за сложене задатке. Модели као што су ВГГ-16, РесНет, БЕРТ и ГПТ-3 показују скалабилност и ефикасност неуронских мрежа у руковању различитим изазовима у различитим доменима.
Остала недавна питања и одговори у вези Конволуциона неуронска мрежа (ЦНН):
- Који су излазни канали?
- Шта значи број улазних канала (1. параметар нн.Цонв2д)?
- Које су неке уобичајене технике за побољшање перформанси ЦНН-а током обуке?
- Какав је значај величине групе у обуци ЦНН-а? Како то утиче на процес обуке?
- Зашто је важно поделити податке у скупове за обуку и валидацију? Колико података се обично додељује за валидацију?
- Како припремамо податке о обуци за ЦНН? Објасните кораке који су укључени.
- Која је сврха функције оптимизатора и губитка у обуци конволуционе неуронске мреже (ЦНН)?
- Зашто је важно пратити облик улазних података у различитим фазама током обуке ЦНН-а?
- Да ли се конволуцијски слојеви могу користити за податке који нису слике? Наведите пример.
- Како можете одредити одговарајућу величину за линеарне слојеве у ЦНН-у?
Погледајте више питања и одговора у Цонволутион неуронској мрежи (ЦНН)