شبکه عصبی کانولوشن چیست؟
5886872#6
در سال ۲۰۱۱، نرخ خطای ۰٫۲۷ درصد، که نسبت به بهترین نتیجه قبلی بهبود یافته بود، توسط محققان با استفاده از سیستم مشابهی از شبکه‌های عصبی گزارش شد. در سال ۲۰۱۳ ادعا شد که رویکردی مبتنی بر رگولاسیون شبکه‌های عصبی با استفاده از DropConnect، موفق به دستیابی به نرخ خطای ۰٫۲۱ درصدی می‌شود. در سال ۲۰۱۶، بهترین عملکرد شبکه عصبی کانولوشن ۰٫۲۵ درصد بود. از آگوست ۲۰۱۸، بهترین عملکرد یک شبکه عصبی کانولوشنال که با استفاده از داده‌های آموزشی MNIST بدون افزایش داده آموزش داده شده باشد، ۰٫۲۵ درصد نرخ خطا است. همچنین، مرکز محاسبات موازی (خملنیتسکی، اوکراین) مجموعه ای از تنها ۵ شبکه عصبی کانولوشنال را به دست آورد که با استفاده از پایگاه داده MNIST، به نرخ خطای ۰٫۲۱ درصد دست می‌یابد. برخی از تصاویر در مجموعه داده آزمایش، به سختی قابل خواندن هستند و ممکن است از رسیدن به نرخ خطای تست ۰٪ جلوگیری کنند. در سال ۲۰۱۸، محققان دپارتمان سیستم و مهندسی اطلاعات در دانشگاه ویرجینیا، با استفاده از به‌کارگیری سه نوع شبکه عصبی به‌طور همزمان (شبکه‌های عصبی کاملاً متصل، بازگشتی و کانولوشن) نرخ خطای ۰٫۱۸ درصدی را اعلام کردند.
پایگاه داده ام‌ان‌آی‌اس‌تی
5868860#2
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
4784122#0
ایده این است که برای اضافه کردن ساختارهایی به نام کپسول به شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و به استفاده مجدد خروجی از چند تا از این کپسول به فرم با ثبات‌تر (با توجه به آشفتگی) قابل ارائه برای کپسول‌های مرتبه بالاتر. خروجی یک وکتور متشکل از احتمال مشاهده و ژست (موقعیت، اندازه، جهت) که برای مشاهده. این وکتور شبیه به آنچه که برای مثال در هنگام انجام "طبقه‌بندی با محلی سازی" در CNNها انجام می‌شود است.
شبکه عصبی کپسول
5499118#3
در مقیاس بزرگتر، محققان تلاش کرده‌اند شبکه‌های عصبی را به تنظیم کوانتوم تعمیم دهند. یکی از راه‌های ساخت یک نورون کوانتومی ابتدا تعمیم نورون‌های کلاسیک و سپس تعمیم بیشتر آنها برای ساخت دروازه‌های واحد است. فعل و انفعالات بین سلولهای عصبی را می‌توان به صورت کوانتومی، با دروازه‌های واحد یا به صورت کلاسیک، از طریق اندازه‌گیری حالات شبکه کنترل کرد. این روش تئوری سطح بالا را می‌توان با استفاده از انواع مختلف شبکه‌ها و پیاده‌سازی‌های مختلف نورون‌های کوانتومی، مانند نورون‌های پیاده شده فوتونی، به‌طور گسترده‌ای استفاده کردو پردازنده مخزن کوانتومی. بیشتر الگوریتم‌های یادگیری از مدل کلاسیک آموزش شبکه عصبی مصنوعی برای یادگیری عملکرد ورودی-خروجی یک مجموعه آموزش داده شده استفاده می‌کنند و از حلقه‌های بازخورد کلاسیک برای به روزرسانی پارامترهای سیستم کوانتومی تا زمانی که به یک پیکربندی مطلوب همگرا شوند استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی کوانتومی را می‌توان برای طراحی الگوریتمی اعمال کرد: با توجه به کیوبیت‌هایی که دارای تعاملات متقابل قابل تنظیم هستند، می‌توان سعی کرد تعاملات زیر قانون انتشار کلاسیک را از مجموعه آموزش روابط ورودی و خروجی دلخواه یاد بگیرد، که به عنوان رفتار الگوریتم خروجی مطلوب شناخته می‌شود؛ بنابراین شبکه کوانتومی یک الگوریتم را «یادمی‌گیرد».
شبکه عصبی کوانتومی
5322797#11
محله‌های اعیانی جدید می‌توانند کابل‌های فیبر نوری را که مستقیماً درون خانه‌ها وجود دارند، استفاده کنند. این امر سرویس دهندگان را قادر به ارائه خدمات اینترنتی با پهنای باند بسیار بالاتر و / یا تأخیر پایین‌تر مرتبط با سیگنالینگ نوری انتها به انتها را می‌دهد.استانداردهای زیر به وسایل و دستگاه‌های شبکه این امکان را می‌دهد که از طریق کابل‌های مسی کواکسیال، که عموماً برای حمایت و پشتیبانی از چند تلویزیون که در سر تا سر خانه‌ها نصب شده‌اند، با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
شبکه‌ی خانگی
4342681#0
شبکه حالت پژواک (ESN),یک شبکه عصبی بازگشتی است که دارای یک لایه پنهان با اتصالات تنک (با به‌طور معمول ۱٪ اتصال) است. اتصالات و وزن نورون‌ها در لایه مخفی، ثابت هستند و به صورت تصادفی اختصاص داده می‌شوند. وزن نورون‌های خروجی را می‌توان آموزش داد به طوری که شبکه بتواند الگوهای زمانی خاص را مجدداً تولید کند. جذابیت اصلی این شبکه این است که اگر چه رفتاری غیر خطی را مدل می‌کند اما تنها وزنهایی که در فرایند آموزش تغییر داده می‌شوند، مربوط به وزن سیناپس‌هایی است که نورون‌های لایه مخفی را به نورون‌های لایه خروجی وصل می‌کنند؛ بنابراین تابع خطا با توجه به بردار پارامترها، یک تابع درجه دوم است و به سادگی می‌تواند به یک سیستم خطی مشتق شود.
شبکه حالت پژواک
5509949#31
یک تیم تحقیقاتی در انستیتوی اپتیک کوانتوم ماکس پلانک در گارچینگ ، آلمان در انتقال داده های کوانتومی از کیوبیت های پرواز و پایدار از طریق تطبیق طیف مادون قرمز موفقیت کسب کرده است. برای دستیابی به تطبیق رزونانس طول موج های مادون قرمز موجود در شبکه های فیبر نوری ، به یک کریستال سیلیکات ایتریوم فوق العاده خنک شده و ساندویچ اربیوم نیاز دارد. این تیم با موفقیت نشان داد که دستگاه بدون اتلاف داده کار می کند.
شبکه کوانتومی
5499118#6
شبکه‌های عصبی کوانتوم را می‌توان از لحاظ تئوریکی مشابه آموزش شبکه‌های عصبی کلاسیک / مصنوعی آموزش داد. یک تفاوت اساسی در ارتباط بین لایه‌های یک شبکه عصبی نهفته‌است. برای شبکه‌های عصبی کلاسیک، در پایان یک عملیات معین، گیرنده فعلی خروجی خود را به لایه بعدی گیرنده (های) موجود در شبکه کپی می‌کند. با این حال، در یک شبکه عصبی کوانتومی، که هر یک از گیرنده‌ها یک کیوبیت هستند، این قضیه را نقض می‌کند. یک راه حل کلی پیشنهادی برای این کار جایگزینی روش کلاسیک فن خروجی با یک واحد دلخواه است که از یک کیوبیت به لایه بعدی کیوبیت پخش می‌شود، اما کپی نمی‌کند. استفاده از این یونیت فن دار (Uf) با کیوبیت حالت ساختگی در حالت شناخته شده (مثال | ۰> در مبنای محاسباتی)، همچنین به عنوان یک بیت آنسیلا شناخته می‌شود، اطلاعات از کیوبیت می‌توانند به لایه بعدی کیوبیت‌ها منتقل شوند. این فرایند به قابلیت برگشت‌پذیری کوانتومی عمل می‌کند. با استفاده از این شبکه پیشروی کوانتومی، می‌توان شبکه‌های عصبی عمیق را به‌طور کارآمد اجرا و آموزش داد. شبکه عصبی عمیق در واقع شبکه ای است که دارای بسیاری از لایه‌های پنهان است. از آنجا که شبکه عصبی کوانتوم مورد بحث با استفاده از عملگرهای واحد fan-out است و هر عملگر فقط بر روی ورودی مربوطه خود عمل می‌کند، در هر زمان فقط از دو لایه استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، هیچ عملگر واحدی در هر زمان بر روی کل شبکه عمل نمی‌کند، به این معنی که تعداد کیوبیت‌های مورد نیاز برای یک مرحله مشخص به تعداد ورودی‌های یک لایه داده شده بستگی دارد. از آنجا که رایانه‌های کوانتومی به دلیل توانایی انجام چندین تکرار در مدت زمان کوتاه مشهور هستند، کارایی شبکه عصبی کوانتومی صرفاً به تعداد کیوبیت در هر لایه مشخص بستگی دارد و نه به عمق شبکه.
شبکه عصبی کوانتومی
5499118#8
1.Kak, S. (1995). "On quantum neural computing". Advances in Imaging and Electron Physics. 94: 259–313. doi:10.1016/S1076-5670(08)70147-2. ISBN 978-0-12-014736-6
شبکه عصبی کوانتومی
4260472#7
هر نورون پیچشی داده‌ها را تنها برای ناحیه پذیرش خودش پردازش می‌کند. مشبک‌کردن به شبکه‌های پیچشی این اجازه را می‌دهد که انتقال، دوران یا اعوجاج ورودی را تصحیح کنند.
شبکه عصبی پیچشی