गहन शिक्षण के क्षेत्र, विशेष रूप से कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में हाल के वर्षों में उल्लेखनीय प्रगति देखी गई है, जिससे बड़े और जटिल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का विकास हुआ है। ये नेटवर्क छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य डोमेन में चुनौतीपूर्ण कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। बनाए गए सबसे बड़े दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क पर चर्चा करते समय, परतों की संख्या, पैरामीटर, कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं और विशिष्ट अनुप्रयोग जिसके लिए नेटवर्क डिज़ाइन किया गया था, जैसे विभिन्न पहलुओं पर विचार करना आवश्यक है।
एक बड़े संकेंद्रित तंत्रिका नेटवर्क के सबसे उल्लेखनीय उदाहरणों में से एक वीजीजी-16 मॉडल है। ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में विजुअल ज्योमेट्री ग्रुप द्वारा विकसित वीजीजी-16 नेटवर्क में 16 वजन परतें शामिल हैं, जिनमें 13 कनवल्शनल परतें और 3 पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें शामिल हैं। इस नेटवर्क ने छवि पहचान कार्यों में अपनी सरलता और प्रभावशीलता के लिए लोकप्रियता हासिल की। वीजीजी-16 मॉडल में लगभग 138 मिलियन पैरामीटर हैं, जो इसे इसके विकास के समय सबसे बड़े तंत्रिका नेटवर्क में से एक बनाता है।
एक अन्य महत्वपूर्ण कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क रेसनेट (अवशिष्ट नेटवर्क) आर्किटेक्चर है। ResNet को 2015 में Microsoft रिसर्च द्वारा पेश किया गया था और यह अपनी गहरी संरचना के लिए जाना जाता है, जिसके कुछ संस्करणों में 100 से अधिक परतें हैं। रेसनेट में मुख्य नवाचार अवशिष्ट ब्लॉकों का उपयोग है, जो लुप्त हो रही ग्रेडिएंट समस्या का समाधान करके बहुत गहरे नेटवर्क के प्रशिक्षण की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, ResNet-152 मॉडल में 152 परतें होती हैं और इसमें लगभग 60 मिलियन पैरामीटर होते हैं, जो गहरे तंत्रिका नेटवर्क की स्केलेबिलिटी को प्रदर्शित करते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में, BERT (ट्रांसफॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व) मॉडल एक महत्वपूर्ण प्रगति के रूप में सामने आता है। जबकि BERT एक पारंपरिक CNN नहीं है, यह एक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल है जिसने NLP के क्षेत्र में क्रांति ला दी है। मॉडल के छोटे संस्करण, BERT-बेस में 110 मिलियन पैरामीटर हैं, जबकि BERT-बड़े में 340 मिलियन पैरामीटर हैं। बीईआरटी मॉडल का बड़ा आकार उन्हें जटिल भाषाई पैटर्न को पकड़ने और विभिन्न एनएलपी कार्यों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
इसके अलावा, OpenAI द्वारा विकसित GPT-3 (जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर 3) मॉडल गहन शिक्षण में एक और मील का पत्थर दर्शाता है। GPT-3 175 बिलियन मापदंडों वाला एक भाषा मॉडल है, जो इसे आज तक बनाए गए सबसे बड़े तंत्रिका नेटवर्क में से एक बनाता है। यह विशाल पैमाना GPT-3 को मानव-जैसा पाठ उत्पन्न करने और भाषा-संबंधित कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला करने की अनुमति देता है, जो बड़े पैमाने पर गहन शिक्षण मॉडल की शक्ति का प्रदर्शन करता है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का आकार और जटिलता लगातार बढ़ रही है क्योंकि शोधकर्ता चुनौतीपूर्ण कार्यों पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नई वास्तुकला और पद्धतियों का पता लगा रहे हैं। जबकि बड़े नेटवर्क को अक्सर प्रशिक्षण और अनुमान के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, उन्होंने कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सुदृढीकरण सीखने सहित विभिन्न डोमेन में महत्वपूर्ण प्रगति दिखाई है।
बड़े दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का विकास गहन शिक्षण के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है, जो जटिल कार्यों के लिए अधिक शक्तिशाली और परिष्कृत मॉडल के निर्माण को सक्षम बनाता है। VGG-16, ResNet, BERT, और GPT-3 जैसे मॉडल विभिन्न डोमेन में विविध चुनौतियों से निपटने में तंत्रिका नेटवर्क की मापनीयता और प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं।
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