närvivõrgustikke

Närvivõrgustik on arvutusmudel, mis on inspireeritud bioloogilisest närvivõrgustikust ja mis koosneb kunstlikest neuronitest, mis on ühendatud kihtidena. Iga neuron võtab vastu sisendeid, mida kaalutakse ja summeeritakse, ning seejärel rakendatakse aktivatsioonifunktsioon. Enamik võrgustikke töötab edastusega ühe suuna suunas, ehk feed-forward.

Peamised tüübid hõlmavad täisühendatud võrgusid (MLP), konvolutsioonilisi võrgusid (CNN), rekurrentvõrke (RNN, sealhulgas LSTM) ja transformer-põhiseid arhitektuure. Erinevad arhitektuurid on sobilikud erinevatele andmetüüpidele ja rakendusvaldkondadele, näiteks piltdokumentide jaoks CNNid ning loodusliku keele puhul transformerid.

Õppimine toimub tavaliselt juhendatud õppimise kaudu, kus võrgu eesmärk on vähendada kaotust ja optimeerida parameetritelangu gradientide abil. Üldiselt kasutatakse tagapropagatsiooni ja gradientdesent-algoritme. Oluline on vältida üleõppimist, mida aitab ennetada regulaarne, näiteks dropout, varitsused massi piiramise ja andmete augmentatsiooniga.

Rakendused hõlmavad pildituvastust, kõnetuvastust, loomuliku keele töötlemist ning meditsiini- ja tööstusandmete analüüsi. Närvivõrgustikud on olnud võtmevariantud mitmemõõtmelise andmete, suure raadiuse ja keerulise hierarhilise struktuuri töötlemisel ning on kõrgelt arenenud koos sügavõppe ja suure mudelivõime arenguga.

Ajalugu ja väljakutsed: ideed pärinevad 1950ndatest perceptronist, hilisemas ajas tõusis backpropagationi meetod ja sügavõpe 2000. peaaegu kogu modernne valdkond. Väljakutsed hõlmavad suurte andmekogumite, arvutusressursside vajadust, mudelite interpretatsiooni ja eetilisi ning sotsiaalseid mõjusid.