สาขาการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ได้เห็นความก้าวหน้าอย่างน่าทึ่งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่และซับซ้อน เครือข่ายเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานที่ท้าทายในการจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และโดเมนอื่นๆ เมื่อพูดถึงเครือข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดที่สร้างขึ้น จำเป็นต้องพิจารณาแง่มุมต่างๆ เช่น จำนวนเลเยอร์ พารามิเตอร์ ข้อกำหนดด้านการคำนวณ และแอปพลิเคชันเฉพาะที่เครือข่ายได้รับการออกแบบ
หนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดของโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่คือโมเดล VGG-16 เครือข่าย VGG-16 พัฒนาโดย Visual Geometry Group แห่งมหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ด ประกอบด้วยชั้นน้ำหนัก 16 ชั้น ซึ่งรวมถึงชั้นบิดงอ 13 ชั้น และชั้นที่เชื่อมต่อกันอย่างเต็มที่ 3 ชั้น เครือข่ายนี้ได้รับความนิยมเนื่องจากความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพในงานจดจำภาพ โมเดล VGG-16 มีพารามิเตอร์ประมาณ 138 ล้านพารามิเตอร์ ทำให้เป็นหนึ่งในโครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดในช่วงเวลาที่มีการพัฒนา
เครือข่ายประสาทเทียมที่สำคัญอีกเครือข่ายหนึ่งคือสถาปัตยกรรม ResNet (Residual Network) ResNet เปิดตัวโดย Microsoft Research ในปี 2015 และเป็นที่รู้จักในด้านโครงสร้างที่ลึก โดยบางเวอร์ชันมีมากกว่า 100 เลเยอร์ นวัตกรรมที่สำคัญใน ResNet คือการใช้บล็อกที่เหลือ ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมเครือข่ายที่ลึกมากโดยแก้ไขปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป ตัวอย่างเช่น โมเดล ResNet-152 ประกอบด้วย 152 เลเยอร์และมีพารามิเตอร์ประมาณ 60 ล้านพารามิเตอร์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับขนาดของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก
ในขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โมเดล BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers) มีความโดดเด่นในฐานะความก้าวหน้าครั้งสำคัญ แม้ว่า BERT จะไม่ใช่ CNN แบบดั้งเดิม แต่เป็นโมเดลที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้าซึ่งได้ปฏิวัติวงการ NLP BERT-base ซึ่งเป็นรุ่นที่เล็กกว่าของโมเดลมีพารามิเตอร์ 110 ล้านพารามิเตอร์ ในขณะที่ BERT-large มีพารามิเตอร์ 340 ล้านพารามิเตอร์ โมเดล BERT ขนาดใหญ่ช่วยให้สามารถจับรูปแบบทางภาษาที่ซับซ้อน และบรรลุประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในงาน NLP ต่างๆ
นอกจากนี้ โมเดล GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ที่พัฒนาโดย OpenAI ถือเป็นอีกก้าวสำคัญของการเรียนรู้เชิงลึก GPT-3 เป็นโมเดลภาษาที่มีพารามิเตอร์ 175 พันล้านพารามิเตอร์ ทำให้เป็นหนึ่งในโครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดที่สร้างขึ้นจนถึงปัจจุบัน ขนาดมหึมานี้ทำให้ GPT-3 สามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์และทำงานที่เกี่ยวข้องกับภาษาได้หลากหลาย ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพลังของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าขนาดและความซับซ้อนของโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวนยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในขณะที่นักวิจัยสำรวจสถาปัตยกรรมและวิธีการใหม่ ๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในงานที่ท้าทาย แม้ว่าเครือข่ายขนาดใหญ่มักจะต้องการทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน แต่เครือข่ายเหล่านี้ได้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านต่างๆ รวมถึงการมองเห็นคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
การพัฒนาเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่สำคัญในด้านการเรียนรู้เชิงลึก ทำให้สามารถสร้างแบบจำลองที่ทรงพลังและซับซ้อนยิ่งขึ้นสำหรับงานที่ซับซ้อนได้ โมเดลอย่าง VGG-16, ResNet, BERT และ GPT-3 แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมในการจัดการกับความท้าทายที่หลากหลายในโดเมนที่แตกต่างกัน
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ Convolution Neural Network (CNN):
- ช่องสัญญาณออกมีอะไรบ้าง?
- ความหมายของจำนวนช่องสัญญาณอินพุต (พารามิเตอร์ตัวที่ 1 ของ nn.Conv2d) คืออะไร?
- เทคนิคทั่วไปในการปรับปรุงประสิทธิภาพของ CNN ในระหว่างการฝึกอบรมมีอะไรบ้าง
- ขนาดแบทช์ในการฝึกอบรม CNN มีความสำคัญอย่างไร ส่งผลต่อกระบวนการฝึกอบรมอย่างไร?
- เหตุใดการแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้องจึงมีความสำคัญ โดยทั่วไปมีการจัดสรรข้อมูลจำนวนเท่าใดสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง
- เราจะเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ CNN อย่างไร อธิบายขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง
- จุดประสงค์ของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและฟังก์ชันการสูญเสียในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม (CNN) คืออะไร
- เหตุใดการตรวจสอบรูปร่างของข้อมูลอินพุตในระยะต่างๆ ระหว่างการฝึกอบรม CNN จึงมีความสำคัญ
- Convolutional Layer ใช้กับข้อมูลอื่นที่ไม่ใช่รูปภาพได้หรือไม่? ให้ตัวอย่าง
- คุณจะกำหนดขนาดที่เหมาะสมสำหรับเลเยอร์เชิงเส้นใน CNN ได้อย่างไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน Convolution neural network (CNN)