حوزه یادگیری عمیق، بهویژه شبکههای عصبی کانولوشن (CNN)، در سالهای اخیر شاهد پیشرفتهای قابل توجهی بوده است که منجر به توسعه معماریهای شبکههای عصبی بزرگ و پیچیده شده است. این شبکه ها برای انجام وظایف چالش برانگیز در تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر حوزه ها طراحی شده اند. هنگام بحث در مورد بزرگترین شبکه عصبی کانولوشنال ایجاد شده، ضروری است که جنبه های مختلفی مانند تعداد لایه ها، پارامترها، الزامات محاسباتی و کاربرد خاصی که شبکه برای آن طراحی شده است، در نظر گرفته شود.
یکی از برجسته ترین نمونه های شبکه عصبی کانولوشنال بزرگ مدل VGG-16 است. شبکه VGG-16 که توسط گروه هندسه تصویری در دانشگاه آکسفورد توسعه یافته است، از 16 لایه وزنی شامل 13 لایه کانولوشنال و 3 لایه کاملاً متصل تشکیل شده است. این شبکه به دلیل سادگی و اثربخشی در وظایف تشخیص تصویر محبوبیت پیدا کرد. مدل VGG-16 تقریباً 138 میلیون پارامتر دارد که آن را به یکی از بزرگترین شبکه های عصبی در زمان توسعه تبدیل می کند.
یکی دیگر از شبکه های عصبی کانولوشنال، معماری ResNet (شبکه باقیمانده) است. ResNet توسط Microsoft Research در سال 2015 معرفی شد و به دلیل ساختار عمیق خود با برخی از نسخه های حاوی بیش از 100 لایه شناخته شده است. نوآوری کلیدی در ResNet استفاده از بلوکهای باقیمانده است که امکان آموزش شبکههای بسیار عمیق را با پرداختن به مشکل گرادیان ناپدید میدهد. برای مثال مدل ResNet-152 از 152 لایه تشکیل شده و حدود 60 میلیون پارامتر دارد که مقیاس پذیری شبکه های عصبی عمیق را نشان می دهد.
در حوزه پردازش زبان طبیعی، مدل BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها) به عنوان یک پیشرفت قابل توجه برجسته می شود. در حالی که BERT یک CNN سنتی نیست، یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور است که انقلابی در زمینه NLP ایجاد کرده است. BERT-base، نسخه کوچکتر مدل، شامل 110 میلیون پارامتر است، در حالی که BERT-large دارای 340 میلیون پارامتر است. اندازه بزرگ مدلهای BERT آنها را قادر میسازد تا الگوهای زبانی پیچیده را ثبت کنند و به عملکرد پیشرفتهای در وظایف مختلف NLP دست یابند.
علاوه بر این، مدل GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) توسعه یافته توسط OpenAI نقطه عطف دیگری در یادگیری عمیق است. GPT-3 یک مدل زبان با 175 میلیارد پارامتر است که آن را به یکی از بزرگترین شبکه های عصبی ایجاد شده تا به امروز تبدیل می کند. این مقیاس عظیم به GPT-3 اجازه می دهد تا متنی شبیه انسان تولید کند و طیف گسترده ای از وظایف مربوط به زبان را انجام دهد و قدرت مدل های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ را نشان دهد.
توجه به این نکته مهم است که اندازه و پیچیدگی شبکههای عصبی کانولوشنال همچنان در حال افزایش است زیرا محققان معماریها و روشهای جدید را برای بهبود عملکرد در وظایف چالش برانگیز کشف میکنند. در حالی که شبکه های بزرگتر اغلب به منابع محاسباتی قابل توجهی برای آموزش و استنتاج نیاز دارند، پیشرفت های قابل توجهی در حوزه های مختلف از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی نشان داده اند.
توسعه شبکه های عصبی کانولوشنال بزرگ نشان دهنده روند قابل توجهی در زمینه یادگیری عمیق است که امکان ایجاد مدل های قوی تر و پیچیده تر برای کارهای پیچیده را فراهم می کند. مدلهایی مانند VGG-16، ResNet، BERT و GPT-3 مقیاسپذیری و اثربخشی شبکههای عصبی را در مدیریت چالشهای مختلف در دامنههای مختلف نشان میدهند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد شبکه عصبی کانولوشن (CNN):
- کانال های خروجی چیست؟
- معنی تعداد کانال های ورودی (پارامتر اول nn.Conv1d) چیست؟
- چند تکنیک رایج برای بهبود عملکرد CNN در طول آموزش چیست؟
- اهمیت اندازه دسته در آموزش CNN چیست؟ چه تاثیری بر روند آموزش دارد؟
- چرا تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و اعتبار سنجی مهم است؟ چه مقدار داده معمولاً برای اعتبار سنجی اختصاص داده می شود؟
- چگونه داده های آموزشی را برای CNN آماده کنیم؟ مراحل مربوطه را توضیح دهید.
- هدف از بهینه ساز و تابع تلفات در آموزش شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟
- چرا نظارت بر شکل داده های ورودی در مراحل مختلف در طول آموزش CNN مهم است؟
- آیا می توان از لایه های کانولوشن برای داده های دیگری غیر از تصاویر استفاده کرد؟ مثالی ارائه کنید.
- چگونه می توان اندازه مناسب برای لایه های خطی در یک CNN را تعیین کرد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در شبکه عصبی Convolution (CNN)