یادگیری عمیق چگونه از لایه‌های پردازش اطلاعات استفاده می‌کند؟

لایه‌های پردازش

یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق بر اساس درک انسان از شبکه های عصبی، شکل گرفته و توسعه یافته است. ایده ساخت هوش مصنوعی بر اساس شبکه‌های عصبی در دهه ۱۹۸۰ مطرح شد اما در سال ۲۰۱۲ بود که یادگیری عمیق به طور اساسی مورد توجه قرار گرفت. درست همانطور که یادگیری ماشینی، شکوفایی خود را مدیون حجم عظیمی از داده‌هایی است که انسان‌ها تولید می‌کنند، یادگیری عمیق نیز مدیون پیشرفت‌هایی در الگوریتم و استفاده از توان محاسباتی ارزان قیمت‌تری است که در دسترس قرار گرفت.

یادگیری عمیق نتایج بسیار هوشمندانه‌تری را نسبت به آنچه که در ابتدا با یادگیری ماشینی امکان‌پذیر بود، فراهم ساخته است. مثال تشخیص چهره قبلی را در نظر بگیرید: برای تشخیص چهره، چه نوع داده‌هایی باید به هوش مصنوعی بدهیم و چگونه باید یاد بگیرد که به دنبال چه چیزی باشد، با فرض اینکه تنها اطلاعاتی که می‌توانیم ارائه کنیم رنگ‌های پیکسل باشد؟

یادگیری عمیق و لایه‌های پردازش اطلاعات:

یادگیری عمیق از لایه‌های پردازش اطلاعات استفاده می‌کند و هر کدام به تدریج بازنمایی‌های پیچیده‌تری از داده‌ها را یاد می‌گیرند. لایه‌های پردازش اولیه ممکن است در مورد رنگ‌ها، لایه‌های بعدی در مورد اشکال، موارد زیر در مورد ترکیب آن اشکال و در نهایت، اشیاء واقعی یاد بگیرند. یادگیری عمیق پیشرفتی را در تشخیص اشیا نشان داد و اختراع آن به سرعت هوش مصنوعی را در چندین جبهه از جمله درک زبان طبیعی پیشرفت داد.

یادگیری عمیق در حال حاضر پیچیده‌ترین معماری هوش مصنوعی است که انسان‌ها توسعه داده‌اند. تعدادی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق شامل شبکه‌های عصبی کانولوشن، شبکه‌های عصبی تکراری، شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت، شبکه‌های متخاصم مولد و شبکه‌های باور عمیق هستند.

 

 


 

تهیه و تنظیم: ارژنگ طالبی‌نژاد

میانگین آرا: 0 / 5. شمارش رای‌ها: 0

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *