Unterschiedliche Architekturen künstlicher Intelligenz

Dank eines besseren Verständnisses, wie komplexe Architekturen zur Lösung von Optimierungsproblemen optimiert werden können, werden viele Fortschritte in der Computer- und Softwareentwicklung erzielt. Die jüngste Entwicklung einer neuen Deep-Learning-Software namens TensorFlow hat es Programmierern beispielsweise ermöglicht, auf einfache Weise eine Vielzahl von Netzwerken mit unterschiedlichen Konfigurationen zu erstellen und bereitzustellen. Anstatt eine große Menge an benutzerdefiniertem Code für eine CPU oder einen Mainframe zu schreiben, können Entwickler jetzt einfach Zehntausende oder sogar Hunderttausende kleiner Anwendungen auf einem Mainframe codieren. Deep Learning und andere tiefe neuronale Netze sind ebenfalls sehr beliebte und leistungsstarke Anwendungen. Ein großer Teil ihres Erfolgs liegt in der sorgfältigen Entwicklung der Netzwerkarchitektur.

Vor der Entwicklung von TensorFlow waren zwei verschiedene Arten von Architekturen bekannt. Eines davon ist das Inception-Modell, das nach Visa-Kartennetzwerken benannt wurde, die auf der Grundlage einer Fallstudie eines erfolgreichen Kunden die Entscheidung getroffen haben, die Rechenverarbeitung an ein privates Unternehmen auszulagern. Die andere Architektur bezieht sich eher auf traditionelle wissenschaftliche Berechnungen, bei denen die Designer einiger Architekturen die Kraft natürlicher Phänomene wie die exponentielle Anzahl von Schmetterlingszellen oder sogar die exponentiell wachsende Kugel nutzen.

Die Anfangsarchitekturen, die als Facebooks Bot-Architektur bzw. Googles Picasso-Architektur bezeichnet werden, sollen es Designern ermöglichen, schnell große Programme zu entwickeln, indem viele Ebenen mit jeweils nur wenigen Funktionen erstellt werden. Dies hat den Vorteil, dass die Ausführung jeder Schicht nur wenig Zeit in Anspruch nimmt, sodass die Leistung auf der CPU kein Problem darstellt. Da pro Programm nur wenige Funktionen erforderlich sind, können die Designer dieser Architekturen sie viel allgemeiner gestalten als die von ihnen inspirierten mathematischen Modelle. Die Picasso-Schicht von Google ist jedoch auch nützlich, da sie einen großen Vorteil beim Speicherverbrauch hat.

Der Facebook-Bot und die Friend-Bots von Twitter sind zwei Beispiele für die Inception-Ebene. Die erste Schicht ist eine Implementierung der NLP-Technologie (Natural Language Processing), die in NLP-Anwendungen (Natural Language Processing) wie der NLP Meta Environment (TNLP) verwendet wird. Dies ist ein Framework zum Erstellen hoch generischer, interaktiver Sprachschnittstellen. Die zweite Schicht ist eine CNN-Architektur (Convolutional Networking), ein fortschrittliches Framework für die Einbeziehung von Kanälen mit einer großen Anzahl von Parametern, wie z. B. der Stärke des Netzwerks, der Anzahl der Kanten und der Bandbreite der Kanäle.

Um ein CNN zu erstellen, müssen die CNN-Architekturen aus verschiedenen vorherigen Schichten zusammengesetzt sein. Beispielsweise kann die Netzwerkschicht aus einem künstlichen neuronalen System bestehen, und dann kann die nächste Schicht ein vollständig ausgebildeter Expertencomputer sein. Die CNN-Architekturen ermöglichen es den Designern, sehr komplexe Programme zu erstellen. Sie können Features aus vorherigen Ebenen kombinieren, um neue Features zu erstellen, die dann mit einer Deep-Learning-Software ausgeführt werden können. Deep Learning bezieht sich auf den Prozess des Entwerfens eines Computerprogramms und dessen anschließendes Ausführen unter Verwendung eines tiefen Speichers.

Ein weiterer beliebter Typ von KI-Architekturen ist das Convolutional Neural Network (ANN). Im Gegensatz zum CNN muss die neuronale Faltungsarchitektur das Merkmalsextraktionsmerkmal nicht in den Gewichten enthalten. Stattdessen stellt die Faltungsarchitektur Gewichte für jedes Merkmal eines Bildes bereit, und diese Gewichte werden in andere Funktionen wie die Kosinustransformation oder die Sigmoidfunktion transformiert. Der Faltungsalgorithmus findet die größte Übereinstimmung zwischen dem Eingabebild und der gewünschten Ausgabe, weshalb er als Faltungsarchitektur bezeichnet wird. Während die Faltung in der Regel effektiver ist als die LRO, ist sie bei der Bildklassifizierung weniger effizient.

Der allgemeinste Zweck einer KI-Architektur besteht darin, die Simulation der Interaktion in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Einige Forscher bevorzugen jedoch die Verwendung der Xception-Software. Xception ist ein Open-Source-Projekt, das vom US-Verteidigungsministerium finanziert wird. Dieses Projekt wurde entwickelt, um visuelle Erkennungssoftware bereitzustellen, die eine breite Palette von Aufgaben ausführen kann, einschließlich Aufgaben, die für die industrielle Automatisierung relevant sind. Die aktuelle Architektur des Projekts umfasst vier Hauptmodule: den Erkennungstrainer, die Wissensmaschine, das visuelle Verarbeitungsmodul und den Wissensagenten.

Jede der obigen Architekturen ist für Anwendungen bei der Spracherkennung und Bildklassifizierung geeignet. Convolutional Neural Networks (CNN) und die nächste Schicht (Convolutional}) eignen sich für Aufgaben, die eine große Anzahl von überwachten Etikettenbildern erfordern (z. B. bei der Spracherkennung). Ein Nachteil bei CNN ist, dass die Größe des Netzwerks aufgrund von groß und langsam ist Die Akkumulation von Informationen über mehrere Ebenen hinweg. Die nächste Ebene ist jedoch viel schneller, da keine Daten über mehrere Ebenen hinweg akkumuliert werden. Die Intuition hinter der Faltung besteht darin, dass das Netzwerk schlechte Eingaben ablehnen und gute Eingaben basierend darauf ablehnen kann ihre räumliche Frequenz.

 

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Why Choose Small Aesthetics?

Small architectures are not new in the IT world. In fact, the history of designing small-architecture systems can be traced back to the birth of computing itself. The first computers were constructed for military purposes and these systems used a form of ‘machine code’ to operate. As the history of computer design progressed, this code was translated into different languages and was used to build large-scale systems such as the telephone. Smaller systems were then designed for various commercial uses.

However, small architectures have a history of their own. The Small Architectureated Systems (SAS) have emerged to address some of the issues related to designing smaller systems. These issues range from memory size and speed to power consumption. In recent times, with the increased popularity of desktop and laptop computers, the need for designing systems for these machines has grown significantly.

With the increasing complexity of the modern IT world, it is no surprise that designers are starting to look for better solutions for designing such systems. This has resulted in the growth of several technologies such as Miniaturization, abstraction, specialization, and others. All of these techniques help in designing a system that is faster, smaller in size, and easier to use. However, many of these techniques are also prone to mistakes. So, the designer needs to be very careful while designing such a system.

One of the most important areas in designing a system is to consider the resources available for the system. It is important to first determine the typical architecture of the system, and the costs involved in building the systems. As the system grows in size, the costs involved will also increase proportionately. Moreover, as the system starts to grow in size, the resources required to support the system also increase proportionately. This can result in a significant loss of revenue for an organization if proper consideration is not made in designing the architectural solution.

The other important area is designing a system for a small company. In most cases, businesses use IT professionals who have considerable experience in designing and maintaining small and medium sized systems. However, many organizations prefer to use an open source or an agile development approach to develop these systems. This is important because a small company cannot afford to lose a lot of money on maintaining the system. Therefore, small organizations should make sure that the systems they choose have been developed using a reliable and scalable architecture.

Another important issue is scalability. Scalability refers to the ability of a system to grow with the organization. If a business requires additional functionality, it should be possible to add more services without making drastic changes in the architecture. Many businesses that use highly advanced technologies require very large servers. However, these systems are not scalable and therefore require large amounts of server memory and processing power.

One of the main benefits of small designs is the fact that the time to deployment is significantly reduced. The systems developed for small organizations are much faster to deploy, which means that the company does not lose a lot of time in its development process. This saves a lot of money, which can be used to invest in new services. Small architectures also consume less power, which makes them more energy efficient. This means that a small system runs cooler and uses less power. The results of this are a lower operating and maintenance costs.

Many businesses believe that the benefits of using small architectures will not be evident for a long time. However, this is far from the truth. Small systems have matured over the years and have the capacity to provide excellent solutions to organizations. The benefits offered by small architectures will become even more attractive in the coming years as more businesses realize the importance of having a flexible, easy to use, and scalable solution.

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