ความสำเร็จของปัญญาประดิษฐ์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาสามารถนำมาประกอบโดยตรงกับโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ตั้งแต่การจดจำภาพไปจนถึงเทอร์โมสแตทอัจฉริยะและรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง AI สามารถเข้าถึงทุกสิ่งรวมถึงสมาร์ทโฟนของคุณ นั่นเป็นวิธีที่เครือข่ายประสาทสากลกลายเป็น อย่างไรก็ตาม มีความกังวลเพิ่มมากขึ้นว่าหลักการที่สำคัญบางประการของระบบนี้อาจไม่สามารถเอาชนะปัญหาสำคัญที่ AI เผชิญอยู่ได้ ซึ่งหมายความว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบ "ดั้งเดิม" อาจออกจากตลาดและอาจถูกแทนที่ด้วยสิ่งที่ล้ำสมัยกว่า เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบ "แคปซูล"
โครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิม/เทียมคืออะไร และทำงานอย่างไร
ย้อนกลับไปสมัยเรียน คุณต้องเคยตรวจสอบการจำลองของเซลล์ประสาททางชีวภาพเดี่ยวของสมอง อธิบายกระบวนการการไหลของข้อมูลจากทิศทางต่างๆ ซึ่งถูกสะสมและประมวลผลในเซลล์ประสาท และจากที่นั่น ผลลัพธ์จะไหลออกมา กระบวนการนี้ช่วยให้เซลล์ประสาทมีความสามารถในการตอบสนองตามรูปแบบที่เรียนรู้ก่อนหน้านี้ วิทยาศาสตร์ได้จำลองกระบวนการนี้โดยสร้างโครงสร้างที่ประมวลผลข้อมูล เช่น เซลล์ประสาทชีวภาพ แต่โครงข่ายประสาทเทียมทางเทคโนโลยีนั้นอิงตามคณิตศาสตร์ ซึ่งข้อมูลจะผ่านเซลล์ประสาทเทียมและผลลัพธ์จะไหลออกมา กระบวนการนี้ได้กลายเป็นสูตรทางคณิตศาสตร์และใช้สำหรับแก้ปัญหาอย่างง่าย
แหล่งที่มา:ptgrey
สำหรับสมอง พลังของเครือข่ายเซลล์ประสาทเทียมกำลังเชื่อมต่อชุดของเครือข่ายเข้าด้วยกันเป็นชั้นๆ เมื่อคุณเชื่อมต่อพวกมันเป็นเลเยอร์ สูตรทางคณิตศาสตร์จะกลายเป็นพหุนามหลายมิติ สิ่งนี้ทำให้สามารถค้นพบ แก้ไข และใช้งานปัญหาที่ซับซ้อน เช่น พื้นผิวโซลูชัน 3 มิติ เพื่อผลประโยชน์ของเราได้ เมื่อก่อนข้อมูลไหลเข้าและผลลัพธ์ไหลออก แต่คราวนี้อินพุตไหลผ่านเลเยอร์ที่สองคือเอาต์พุตของเลเยอร์แรก ขั้นตอนที่แน่นอนสำหรับเลเยอร์เดียวนี้ซ้ำแล้วซ้ำอีกสำหรับแต่ละเลเยอร์ของโครงข่ายประสาทเทียม นี่คือวิธีการทำงานของเครือข่ายประสาทเทียม
ดูเพิ่มเติม: เราควรสอนความเป็นมนุษย์ให้กับเครื่องจักรหรือไม่
Capsule Network คืออะไรและทำงานอย่างไร
นี่คือโครงข่ายประสาทรูปแบบใหม่ที่ประกอบด้วยแคปซูล ที่นี่ กลุ่มเล็กๆ ของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์เชื่อมต่อกับส่วนเฉพาะ เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ ให้จินตนาการภาพที่ประกอบด้วยส่วนประกอบต่างๆ ที่เชื่อมต่อกับเซลล์ประสาทของพวกมัน กิจกรรมของเซลล์ประสาทแต่ละตัวกำหนดลักษณะของส่วนประกอบของภาพ และแต่ละแคปซูลมีหน้าที่จดจำองค์ประกอบเดียว
ที่มา:robohub
Capsule Networks เป็นเครือข่ายของกลุ่มเซลล์ประสาท โดยที่เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์เป็นตัวแทนของภาพที่สามารถระบุตัวตนได้อย่างอิสระ Capsule Network ถูกสร้างขึ้นเพื่อเอาชนะความไม่เพียงพอของ Convolutional Neural Networks (CNNs) ตัวอย่างเช่น Capsule Networks ระบุการวางแนว การแปล และตำแหน่งที่แม่นยำของแต่ละส่วนประกอบภายในภาพ ซึ่งไม่มีอยู่ในโครงข่ายประสาทแบบดั้งเดิม
การประยุกต์ใช้เครือข่ายแคปซูล
ข้อจำกัดหลักของ Neural Network แบบดั้งเดิมคือการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ Capsule Network มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหานี้ อันที่จริง แนวคิดทั้งหมดของการพัฒนา Capsule Network คือการแก้ปัญหานี้
ปัจจุบัน Neural Networks แบบดั้งเดิมกำลังประสบปัญหาในการจดจำรูปภาพที่มีข้อมูลน้อยกว่าหรือตรวจจับบริบทแวดล้อมระหว่างส่วนประกอบภายในรูปภาพ Capsule Network สามารถช่วยแก้ปัญหาได้ที่นี่
ดูเพิ่มเติม: ภาษาการเขียนโปรแกรมใดที่ดีที่สุดสำหรับเครื่อง AI
Neural Network แบบดั้งเดิมต้องผ่านแหล่งข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อเรียนรู้ ในขณะที่การปรับ Capsule Network นั้นแตกต่างออกไป
ในขณะที่บางคนประกาศว่า Capsule, Network สัญญาว่าจะออกจาก Traditional Neural Network นักวิจัยจำนวนมากได้ชี้ให้เห็นถึงช่วงของการใช้งานที่เครือข่ายเหล่านี้อาจทำงานได้ไม่ดีนัก ถึงตอนนั้น เราก็ได้แต่รอชม นี่คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับเครือข่ายประสาทเทียม หากคุณมีอะไรจะแบ่งปัน โปรดแสดงความคิดเห็นในส่วนด้านล่าง
