Područje dubokog učenja, posebno konvolucionih neuronskih mreža (CNN), svjedočilo je značajnom napretku posljednjih godina, što je dovelo do razvoja velikih i složenih arhitektura neuronskih mreža. Ove mreže su dizajnirane za rješavanje izazovnih zadataka u prepoznavanju slika, obradi prirodnog jezika i drugim domenima. Kada se raspravlja o najvećoj konvolucionoj neuronskoj mreži stvorenoj, bitno je razmotriti različite aspekte kao što su broj slojeva, parametri, računski zahtjevi i specifična aplikacija za koju je mreža dizajnirana.
Jedan od najznačajnijih primjera velike konvolucione neuronske mreže je VGG-16 model. VGG-16 mreža, koju je razvila grupa za vizualnu geometriju na Univerzitetu u Oksfordu, sastoji se od 16 težinskih slojeva, uključujući 13 konvolucionih slojeva i 3 potpuno povezana sloja. Ova mreža je stekla popularnost zbog svoje jednostavnosti i efikasnosti u zadacima prepoznavanja slika. Model VGG-16 ima približno 138 miliona parametara, što ga čini jednom od najvećih neuronskih mreža u vrijeme njegovog razvoja.
Još jedna značajna konvoluciona neuronska mreža je ResNet (Residual Network) arhitektura. ResNet je uveo Microsoft Research 2015. godine i poznat je po svojoj dubokoj strukturi, a neke verzije sadrže preko 100 slojeva. Ključna inovacija u ResNet-u je upotreba rezidualnih blokova, koji omogućavaju obuku vrlo dubokih mreža rješavanjem problema nestajanja gradijenta. Model ResNet-152, na primjer, sastoji se od 152 sloja i ima oko 60 miliona parametara, pokazujući skalabilnost dubokih neuronskih mreža.
U oblasti obrade prirodnog jezika, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model se ističe kao značajan napredak. Iako BERT nije tradicionalni CNN, to je model baziran na transformatoru koji je napravio revoluciju u polju NLP-a. BERT-base, manja verzija modela, sadrži 110 miliona parametara, dok BERT-large ima 340 miliona parametara. Velika veličina BERT modela im omogućava da shvate složene jezičke obrasce i postignu vrhunske performanse na različitim NLP zadacima.
Štaviše, model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) koji je razvio OpenAI predstavlja još jednu prekretnicu u dubokom učenju. GPT-3 je jezički model sa 175 milijardi parametara, što ga čini jednom od najvećih neuronskih mreža stvorenih do danas. Ova ogromna skala omogućava GPT-3 da generiše ljudski tekst i izvrši širok spektar zadataka vezanih za jezik, demonstrirajući moć velikih modela dubokog učenja.
Važno je napomenuti da se veličina i složenost konvolucijskih neuronskih mreža i dalje povećava kako istraživači istražuju nove arhitekture i metodologije za poboljšanje performansi na izazovnim zadacima. Iako veće mreže često zahtijevaju značajne računarske resurse za obuku i zaključivanje, one su pokazale značajan napredak u različitim domenima, uključujući kompjuterski vid, obradu prirodnog jezika i učenje s pojačanjem.
Razvoj velikih konvolucionih neuronskih mreža predstavlja značajan trend u oblasti dubokog učenja, omogućavajući kreiranje moćnijih i sofisticiranijih modela za složene zadatke. Modeli kao što su VGG-16, ResNet, BERT i GPT-3 pokazuju skalabilnost i efikasnost neuronskih mreža u rukovanju različitim izazovima u različitim domenima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Konvoluciona neuronska mreža (CNN):
- Koji su izlazni kanali?
- Šta znači broj ulaznih kanala (1. parametar nn.Conv2d)?
- Koje su neke uobičajene tehnike za poboljšanje performansi CNN-a tokom treninga?
- Koji je značaj veličine grupe u obuci CNN-a? Kako to utiče na proces obuke?
- Zašto je važno podijeliti podatke u skupove za obuku i validaciju? Koliko podataka se obično dodjeljuje za validaciju?
- Kako pripremamo podatke o obuci za CNN? Objasnite uključene korake.
- Koja je svrha funkcije optimizatora i gubitka u obuci konvolucione neuronske mreže (CNN)?
- Zašto je važno pratiti oblik ulaznih podataka u različitim fazama tokom obuke CNN-a?
- Mogu li se konvolucijski slojevi koristiti za podatke osim slika? Navedite primjer.
- Kako možete odrediti odgovarajuću veličinu za linearne slojeve u CNN-u?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Convolution neuronskoj mreži (CNN)