InayofuataMwongozo unaofuata
Kujifunza kwa Shirikisho
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Kujifunza Kinyume
Mafunzo pinzani hufunza modeli kuunganisha vitu sawa na kusukuma vitu tofauti kando katika nafasi ya kupachika.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
Ni muhimu kwa sababu huruhusu AI kujifunza uwasilishaji dhabiti kutoka kwa data nyingi isiyo na lebo, kuwezesha utafutaji wa picha, mapendekezo, na miundo mingi.
Dive ya kina
Badala ya kutabiri lebo, ujifunzaji linganishi hujifunza kwa kulinganisha: kutokana na kipengee cha nanga, modeli inafunzwa ili 'chanya' inayolingana itue karibu nayo katika nafasi ya vekta huku 'negatives' zisizolingana zitue mbali. Kichocheo cha kawaida cha kujisimamia (kama SimCLR) huunda chanya kwa kuchukua nyongeza mbili za nasibu za picha sawa (mazao, jitter ya rangi, ukungu); kila kitu kingine katika kundi ni hasi. Muundo huu huweka alama kwa vidhibiti na hasara huthawabisha ulinganifu wa juu kwa jozi na ufanano mdogo kwa wengine. Hii hutoa upachikaji ambapo umbali unaonyesha maana, kwa hivyo kazi ya chini ya mkondo inahitaji lebo chache zaidi. CLIP inatumia wazo lile lile katika mifumo yote, ikilinganisha picha na manukuu yao.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
CLIP kujifunza nafasi ya pamoja ya maandishi ya picha ili uweze kutafuta maktaba ya picha ukitumia kifungu cha maneno kama vile 'mbwa kwenye ubao wa kuteleza'.
Kuandaa uti wa mgongo wa maono kwa kutumia SimCLR kwenye picha zisizo na lebo, kisha kuisanikisha vizuri ili kutambua magonjwa kwa kutumia seti ndogo iliyoandikwa pekee.
Bidhaa za ujenzi au mapendekezo ya wimbo ambapo upachikaji wa vitu ambavyo mtumiaji alipenda hukaa karibu kwa urejeshaji wa jirani wa karibu zaidi.
Mifumo ya uthibitishaji wa nyuso inayofunza upachikaji ili picha mbili za mtu mmoja ziwe karibu na watu tofauti wako mbali.
Mustakabali wa Mafunzo Kinyume
Masomo pinzani yanachanganyika na kujidhibiti kwa kujificha na kujizatiti kuwa malengo mseto ambayo hunasa mfanano wa kimataifa na maelezo mafupi. Athari yake kubwa ni ya aina nyingi: maandishi-ya picha yaliyopangiliwa kwa utofauti (na sasa sauti na video) upachikaji hutegemeza utafutaji, urejeshaji-uboreshaji wa kizazi, na uainishaji wa picha sifuri, na alama hiyo itaongezeka. Tarajia kazi zaidi ya kupunguza hamu ya makundi makubwa, juu ya mikakati bora ya kuongeza na uchimbaji madini, na kupanua mbinu kwa vikoa kama vile taswira ya matibabu na mfululizo wa saa ambapo lebo ni adimu na ni ghali.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Gharama na bajeti. Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
- Udhibiti wa ubora. Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Jihadharini na
- Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
- Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
- Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Hatua zinazofuata
- Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
- Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
- Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
- Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the Contrastive Learning quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
Mafunzo Kinyume ni nini?
Mafunzo pinzani hufunza modeli kuunganisha vitu sawa na kusukuma vitu tofauti kando katika nafasi ya kupachika. Ni muhimu kwa sababu huruhusu AI kujifunza uwasilishaji dhabiti kutoka kwa data nyingi isiyo na lebo, kuwezesha utafutaji wa picha, mapendekezo, na miundo mingi.
Je, lengo kuu la kujifunza tofauti ni lipi?
Mafunzo pinzani hutengeneza nafasi ya kupachika ili jozi zinazolingana ziwe karibu na jozi zisizolingana ziko mbali.
Katika njia ya picha inayojisimamia kama SimCLR, jozi chanya kawaida huundwaje?
SimCLR huunda chanya kutoka kwa maoni mawili yaliyoongezwa ya picha moja, na picha zingine kwenye kundi zikitumika kama hasi.
Ni kazi gani ya upotezaji inahusishwa zaidi na ujifunzaji tofauti?
InfoNCE, kiwango cha juu cha laini juu ya alama za mfanano na halijoto, ndilo lengo la kawaida linganishi.
Kwa nini njia kama MoCo hutumia benki ya kumbukumbu au foleni?
Kujifunza kinyuma hufaidika kutokana na mambo mengi mabaya; foleni huwapa wakati wa kuweka ukubwa wa kundi kudhibitiwa.
BYOL na SimSiam wanalinda shida gani haswa bila kutumia hasi wazi?
Bila hasi, modeli inaweza kuweka kila kitu kwa vekta sawa; malengo ya kusimamisha upinde rangi na kasi huzuia mporomoko huu.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii