Deep learning
A Deep learning, magyarul: mélytanulás, a gépi tanulás egy olyan részhalmaza, amely a neurális hálózatok felhasználására összpontosít olyan feladatok elvégzésére, mint az osztályozás, a regresszió és a reprezentációs tanulás. A terület a biológiai idegtudományból merít ihletet, és középpontjában a mesterséges neuronok rétegekbe való halmozása és „betanítása” áll, hogy adatokat dolgozzanak fel. A „mély” jelző arra utal, hogy a hálózatban több (háromtól több százig vagy több ezerig terjedő) réteget használnak. Az alkalmazott módszerek lehetnek felügyelt, félig felügyelt vagy nem felügyelt módszerek.[1]
Néhány gyakori mély tanulási hálózati architektúra a teljesen összekapcsolt hálózatok, a mély hit-hálózatok, a rekurrens neurális hálózatok, a konvolúciós neurális hálózatok, a generatív adverzális hálózatok, a transzformátorok és a neurális sugárzási mezők. Ezeket az architektúrákat olyan területeken alkalmazták, mint a számítógépes látás, beszédfelismerés, természetes nyelvfeldolgozás, gépi fordítás, bioinformatika, gyógyszertervezés, orvosi képelemzés, klímatudomány, anyagvizsgálat és társasjátékprogramok, ahol az emberi szakértői teljesítményhez hasonló, sőt egyes esetekben azt felülmúló eredményeket produkáltak.[2][3][4]
A neurális hálózatok korai formáit a biológiai rendszerek, különösen az emberi agy információfeldolgozó és elosztott kommunikációs csomópontjai ihlették. A jelenlegi neurális hálózatoknak azonban nem célja az élőlények agyműködésének modellezése, és e célból általában alacsony minőségű modelleknek tekintik őket.[5]
Jegyzetek
[szerkesztés]- ↑ (2015) „Deep Learning”. Nature 521 (7553), 436–444. o. DOI:10.1038/nature14539. PMID 26017442.
- ↑ Multi-column deep neural networks for image classification, 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 3642–3649. o.. DOI: 10.1109/cvpr.2012.6248110 (2012). ISBN 978-1-4673-1228-8
- ↑ (2012. február 1.) „ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”. NIPS 2012: Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Nevada. (Hozzáférés: 2017. május 24.)
- ↑ Google's AlphaGo AI wins three-match series against the world's best Go player. TechCrunch , 2017. május 25. [2018. június 17-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2018. június 17.)
- ↑ Study urges caution when comparing neural networks to the brain (angol nyelven). MIT News | Massachusetts Institute of Technology , 2022. november 2. (Hozzáférés: 2023. december 6.)
Irodalom
[szerkesztés]- Deep learning: foundations and concepts. Springer (2024. február 1.). ISBN 978-3-031-45467-7
- Understanding deep learning. The MIT Press (2023. február 1.). ISBN 9780262048644
- Deep Learning. MIT Press (2016). ISBN 978-0-26203561-3
