Postoji nekoliko inovativnih sustava fasada koji se koriste u strojnom učenju. Neki od njih uključuju:
1. Konvolucijske neuronske mreže (CNN): CNN se obično koriste u zadacima računalnog vida. Oni koriste međusobno povezani sustav umjetnih neurona za obradu podataka i posebno su učinkoviti u analizi slika i videa.
2. Rekurentne neuronske mreže (RNN): RNN se koriste za sekvencijalnu analizu podataka. Imaju povratne veze unutar svoje umjetne neuronske strukture, što im omogućuje obradu sekvencijalnog unosa i zadržavanje sjećanja na prošle događaje. RNN-ovi se često koriste u zadacima obrade prirodnog jezika.
3. Generativne kontradiktorne mreže (GAN): GAN se sastoji od dva dijela, generatora i diskriminatora, koji se međusobno natječu. GAN-ovi se koriste za generiranje sintetičkih podataka koji su bliski podacima iz stvarnog svijeta. Korišteni su u različitim primjenama kao što su sinteza slike i povećanje podataka.
4. Transformatorske mreže: Transformatorske mreže postale su izuzetno popularne u zadacima obrade prirodnog jezika. Oni koriste mehanizme samopažnje umjesto rekurentnih ili konvolucijskih struktura, što im omogućuje da se učinkovitije nose s dugotrajnim ovisnostima. Modeli temeljeni na transformatorima, kao što su BERT i GPT, postigli su vrhunsku izvedbu u različitim jezičnim zadacima.
5. Učenje s pojačanjem: Algoritmi učenja s pojačanjem omogućuju strojevima učenje kroz interakciju s okolinom. Oni primaju povratne informacije u obliku nagrada ili kazni na temelju svojih postupaka, što im omogućuje da optimiziraju svoje odlučivanje tijekom vremena. Učenje s pojačanjem primijenjeno je na različite domene, uključujući igranje igrica i robotiku.
6. Autokoderi: Autokoderi su neuronske mreže koje se koriste za nenadzirano učenje. Koriste se za učenje učinkovitih reprezentacija ulaznih podataka njihovim kodiranjem u nižedimenzionalni latentni prostor i potom dekodiranjem natrag u izvorni ulaz. Autokoderi se koriste za smanjenje dimenzionalnosti, otkrivanje anomalija i generativno modeliranje.
Ovo je samo nekoliko primjera inovativnih fasadnih sustava koji se koriste u strojnom učenju. Područje se brzo razvija, a novi pristupi i tehnike nastavljaju se pojavljivati.
Datum objave: