الشَّبَكَاتُ الْعَصَبِيَّةُ الْعَمِيقَةُ

โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกคือโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างประสาทของสมองมนุษย์ ประกอบด้วยชั้นหน่วยคำนวณหลายชั้น

โครงข่ายเหล่านี้เรียนรู้โดยการปรับพารามิเตอร์ตัวเลขที่เรียกว่าน้ำหนัก ผ่านขั้นตอนวิธีการไล่ระดับย้อนกลับ

โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันเชี่ยวชาญในการประมวลผลภาพ โดยดึงคุณลักษณะภาพที่มีระดับนามธรรมเพิ่มขึ้น จากขอบถึงรูปร่างที่ซับซ้อน

โมเดล Transformer ได้ก่อให้เกิดการปฏิวัติในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ด้วยกลไกความสนใจที่เชื่อมบริบทที่ห่างไกลในข้อความ

การฝึกโมเดลเหล่านี้ในวงกว้างต้องการพลังงานคำนวณมหาศาล และก่อให้เกิดคำถามเกี่ยวกับต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมและพลังงาน