Neuralt nätverk

Forskningen på området är väldigt dynamisk. Utan dem – ingen självkörande bil, inga smarta röstassistenter som Siri eller Alexa (som bygger på tränade nät för taligenkänning), inga medicinska AI-genombrott som DeepMinds AlphaFold, vilket med hjälp av deep learning löste gåtan att förutsäga proteiners 3D-struktur (utsågs till ”2021 års vetenskapliga genombrott” av tidskriften Science).

Istället för att vi människor specificerar varje regel, kan ett neuralt nät tränas på data och självt hitta de relevanta mönstren. We’ve open sourced it on GitHub with the hope that it can make neural networks a little more accessible and easier to learn. I verkligheten är dagens neurala nät långt ifrån något medvetande – de är specialiserade mönsterigenkännare, inte tänkande varelser.

Ett känt exempel är när Stanford-forskare utvecklade en algoritm som diagnostiserar lunginflammation från lungröntgen mer träffsäkert än erfarna radiologer. För nybörjare kan experimentera med neurala nätverk vara ett givande sätt att lära sig mer om AI, med plattformar och verktyg som gör det lättare att börja bygga enkla modeller.

Dessa komponenter tillsammans gör det möjligt för neurala nätverk att bearbeta och lära av data effektivt.

En spännande tillämpning av neurala nätverk inom det kreativa området är utvecklingen av AI-drivna ritgeneratorer. For a more technical overview, try Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.

This Is Cool, Can I Repurpose It?

Please do!

I takt med att komplexiteten hos modeller och mängden data ökar, blir utbildningen resurskrävande.

Sammanfattningsvis

Neurala nätverk utgör den innersta dockan i AI-världen – en gång en teoretisk idé inspirerad av hjärnan, idag en beprövad teknik som driver verkliga innovationer. GPU:er är särskilt väl lämpade för parallell bearbetning, vilket är avgörande för effektiv träning av modeller för djupinlärning. Intelligenta digitala handledare kan ställa frågor, ge återkoppling och anpassa takten efter varje individs behov.

First, a collection of software “neurons” are created and connected together, allowing them to send messages to each other. I exempelvis en självkörande bil som är inblandad i en olycka: var det bilens AI som brast, data den tränats på, utvecklaren som byggde modellen, eller ägaren som inte uppdaterade systemet? Dessa djupare nätverk är kapabla att lära sig mer komplexa mönster och representationer.

Etik har blivit ett stående tema på AI-konferenser, och regeringar runt om i världen tar fram regelverk. Båda dessa problem kan skada en modells prestanda. Genom att analysera datamönster kan neurala nätverk hjälpa användare att skapa visuellt tilltalande och effektiva presentationer med minimal ansträngning.

LSTM (Long Short-Term Memory) och GRU (Gated Recurrent Units) är varianter av RNN som förbättrar nätverkets förmåga att lära av långa sekvenser genom att lösa problem som försvinnande gradienter.

• LSTM: LSTM-enheter hjälper nätverket att behålla viktig information över långa sekvenser genom att använda grindar för att styra vad som ska behållas och kasseras.
• GRU: GRU:er är ett enklare alternativ till LSTM:er, och erbjuder en mer effektiv lösning för många sekvensbaserade uppgifter.

Generative Adversarial Networks (GAN)

Generativa kontradiktoriska nätverk består av två neurala nätverk – generatorn och diskriminatorn – som arbetar tillsammans för att skapa ny, realistisk data.