AI & GPU
Jak wybrać najlepsze GPU NVIDIA do nauki głębokiego uczenia

Jak wybrać najlepsze GPU NVIDIA do nauki głębokiego uczenia

I. Wprowadzenie do nauki głębokiego uczenia i GPU NVIDIA

A. Znaczenie GPU w nauce głębokiego uczenia

Nauka głębokiego uczenia stała się podstawową techniką w dziedzinie sztucznej inteligencji, umożliwiającym maszynom naukę i wykonywanie złożonych zadań z dokładnością zbliżoną do człowieka. W centrum nauki głębokiego uczenia znajdują się sztuczne sieci neuronowe, które wymagają ogromnej ilości mocy obliczeniowej do szkolenia i wykonywania. Tradycyjne procesory często mają trudności z sprostaniem wymaganiom nauki głębokiego uczenia, dlatego popularnością cieszą się karty graficzne GPU (Graphics Processing Units) jako preferowane podzespoły sprzętowe do tych obciążeń.

GPU doskonale sprawdzają się w wysoko równoległych obliczeniach wymaganych w nauce głębokiego uczenia, takich jak mnożenie macierzy i operacje konwolucji. Dzięki wykorzystaniu ogromnej liczby rdzeni i pamięci o wysokiej przepustowości dostępnej w nowoczesnych GPU, modele nauki głębokiego uczenia można szkolić i wdrażać dużo wydajniej niż w przypadku rozwiązań opartych wyłącznie na CPU. To jest kluczowym czynnikiem przyspieszającym rozwój nauki głębokiego uczenia i szerokiego stosowania jej w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie mowy.

B. Przegląd oferty GPU NVIDIA do nauki głębokiego uczenia

NVIDIA jest liderem w dziedzinie rozwoju GPU do nauki głębokiego uczenia, oferującą kompleksową gamę kart graficznych dedykowanych różnorodnym potrzebom społeczności nauki głębokiego uczenia. Od zaawansowanych GPU stacji roboczych po bardziej przystępne opcje do użytku osobistego, oferty GPU NVIDIA zapewniają różne poziomy wydajności i możliwości, aby odpowiednio dostosować się do wymagań w zakresie nauki głębokiego uczenia.

W tym samouczku przeanalizujemy kluczowe architektury i modele GPU NVIDIA, które są szczególnie dobrze przystosowane do zastosowań w nauce głębokiego uczenia. Będziemy zgłębiać techniczne szczegóły, charakterystyki wydajnościowe i zastosowania tych GPU, pomagając Ci dokonać świadomego wyboru optymalnego sprzętu do swoich projektów związanych z nauką głębokiego uczenia.

II. Architektury GPU NVIDIA do nauki głębokiego uczenia

A. Architektura NVIDIA Volta

1. Kluczowe cechy i ulepszenia w porównaniu z poprzednimi architekturami

Architektura NVIDIA Volta, wprowadzona w 2017 roku, stanowiła znaczący skok naprzód w projektowaniu GPU dla obciążeń związanych z nauką głębokiego uczenia. Niektóre z kluczowych cech i ulepszeń w porównaniu z poprzednimi architekturami to:

  • Zwiększona liczba rdzeni CUDA: Karty GPU Volta mają znacznie większą liczbę rdzeni CUDA w porównaniu do poprzednich generacji, co zapewnia większą moc obliczeniową.
  • Udoskonalony podsystem pamięci: GPU Volta wykorzystują pamięć HBM2 o dużej przepustowości, oferując znacznie wyższą przepustowość pamięci i niższe opóźnienia w porównaniu do pamięci GDDR5/X stosowanej w wcześniejszych architekturach.
  • Ulepszona wydajność w nauce głębokiego uczenia: Volta wprowadziła Tensor Core, specjalistyczną jednostkę sprzętową zaprojektowaną do przyspieszania operacji związanych z nauką głębokiego uczenia, takich jak mnożenie macierzy i konwolucja.

2. Zyski wydajnościowe i efektywności w nauce głębokiego uczenia

Udoskonalenia architektoniczne w architekturze Volta przekładają się na znaczne zyski wydajności i efektywności w obciążeniach związanych z nauką głębokiego uczenia. GPU oparte na architekturze Volta, takie jak NVIDIA V100, wykazały znaczne przyspieszenie w szkoleniu i wykonywaniu zadań w porównaniu do GPU poprzednich generacji.

Na przykład karta GPU NVIDIA V100 może osiągnąć wydajność nauki głębokiego uczenia sięgającą 120 teraflopsów, co stanowi ponad pięciokrotne przyspieszenie w porównaniu do architektury NVIDIA Pascal poprzedniej generacji. Ten wzrost wydajności, w połączeniu z poprawioną efektywnością energetyczną architektury Volta, czyni GPU oparte na tej architekturze wyjątkowo atrakcyjnymi zarówno do szkolenia, jak i wdrażania modeli nauki głębokiego uczenia.

3. Tensor Cores i ich wpływ na naukę głębokiego uczenia

Wprowadzenie Tensor Cores w architekturze Volta było przełomowe dla wydajności nauki głębokiego uczenia. Tensor Cores to specjalistyczne jednostki sprzętowe zaprojektowane do przyspieszania operacji mnożenia macierzy i akumulacji, które są rdzeniem wielu algorytmów nauki głębokiego uczenia.

Tensor Cores mogą wykonywać te operacje z większą precyzją i wydajnością w porównaniu do tradycyjnych rdzeni CUDA. Wspierają obliczenia o mieszanej precyzji, pozwalając na użycie danych o niższej precyzji (takich jak FP16 lub INT8), jednocześnie zachowując wyniki o wysokiej precyzji, co daje dodatkowe przyspieszenie wydajności i efektywności energetycznej.

Wpływ Tensor Cores na obciążenia związane z nauką głębokiego uczenia jest znaczący. Mogą one dostarczyć do 12-krotnego przyspieszenia w procesie szkolenia i do 6-krotnego przyspieszenia w przypadku wykonywania zadań w porównaniu do GPU poprzednich generacji, które nie posiadają Tensor Cores.

B. Architektura NVIDIA Turing

1. Postępy w renderowaniu i grafice przyspieszonej przez AI

Choć architektura Turing, wprowadzona w 2018 roku, została zaprojektowana głównie w celu poprawienia wydajności renderowania czasu rzeczywistego i grafiki, to wprowadzono także kilka ulepszeń istotnych dla obciążeń związanych z nauką głębokiego uczenia.

Turing wprowadził specjalistyczne jednostki sprzętowe RT Cores, dedykowane przyspieszaniu operacji związanych z ray tracingiem. Dodatkowo, karty GPU Turing wyposażone były w Tensor Cores, podobne do tych wprowadzonych w architekturze Volta, zapewniające sprzętowe przyspieszenie operacji AI.

2. Tensor Cores i ich rola w nauce głębokiego uczenia

Tensor Cores w architekturze Turing są ewolucją Tensor Cores znalezionych w architekturze Volta, z kilkoma ulepszeniami mającymi na celu poprawę wydajności i efektywności tych jednostek sprzętowych w zadaniach nauki głębokiego uczenia.

Tensor Cores Turinga obsługują dodatkowe typy danych, takie jak INT8 i INT4, co poszerza zakres modeli nauki głębokiego uczenia, które mogą korzystać z przyspieszenia sprzętowego. Oferują one również lepszą przepustowość i efektywność energetyczną w porównaniu do Tensor Cores Volty.

3. Porównanie wydajności do architektury Volta

O ile architektura Turing była głównie skoncentrowana na ulepszeniach w renderowaniu i ray tracingu, to wykazała również zauważalne wzrosty wydajności w obciążeniach związanych z nauką głębokiego uczenia w porównaniu do poprzedniej generacji architektury Volta.

Testy wykazały, że karty GPU oparte na architekturze Turing, takie jak NVIDIA RTX 2080 Ti, mogą osiągać do 50% wyższą wydajność w niektórych zadaniach związanych z nauką głębokiego uczenia w porównaniu do karty GPU NVIDIA V100 (opartej na architekturze Volta), zwłaszcza w scenariuszach dotyczących wykonywania zadań.

Połączenie Tensor Cores, ulepszonego podsystemu pamięciowego i innych ulepszeń architektury Turing przyczynia się do tych wzrostów wydajności, czyniąc GPU oparte na architekturze Turing atrakcyjnym wyborem zarówno do grafiki czasu rzeczywistego, jak i aplikacji związanych z nauką głębokiego uczenia.

C. Architektura NVIDIA Ampere

1. Zmiany i ulepszenia architektoniczne

Architektura NVIDIA Ampere, wprowadzona w 2020 roku, stanowi najnowszą generację projektu GPU od NVIDIA, kontynuując sukcesy architektur Volta i Turing. Niektóre z kluczowych zmian i ulepszeń architektury Ampere to:

  • Zwiększona liczba rdzeni CUDA: Karty GPU Ampere mają znacznie większą liczbę rdzeni CUDA, zapewniając większą moc obliczeniową.
  • Ulepszone Tensor Cores: Tensor Cores w architekturze Ampere zostały dalszozoptymalizowane, oferując wyższą przepustowość i rozszerzone wsparcie dla dodatkowych typów danych, takich jak BF16.
  • Udoskonalony podsystem pamięciowy: Karty GPU Ampere wykorzystują pamięć HBM2E kolejnej generacji, oferując jeszcze wyższą przepustowość pamięci i pojemność w porównaniu do poprzednich generacji.
  • Zwiększona efektywność energetyczna: Architektura Ampere została zaprojektowana z naciskiem na efektywność energetyczną, umożliwiając wyższą wydajność przy zachowaniu lub nawet zmniejszeniu poboru mocy.

2. Tensor Cores i ich rozszerzone możliwości

Tensor Cores w architekturze Ampere stanowią znaczący postęp w porównaniu do Tensor Cores znajdujących się w architekturze Volta i Turing. Niektóre z kluczowych ulepszeń to:

  • Zwiększona przepustowość: Tensor Cores Ampere mogą dostarczać do 2-krotnie większą przepustowość przy operacjach związanych z nauką głębokiego uczenia w porównaniu do poprzedniej generacji.
  • Rozszerzone wsparcie dla typów danych: Oprócz FP16 i INT8, Tensor Cores Ampere obsługują typ danych BF16 (Floating-Point o mózgu), który może przynieść korzyści wydajnościowe w przypadku niektórych modeli nauki głębokiego uczenia.
  • Udoskonalona efektywność: Tensor Cores Ampere są bardziej energooszczędne, co pozwala na wyższą wydajność w tej samej obudowie energetycznej.

Te ulepszenia w zakresie Tensor Cores, połączone z ogólnymi ulepszeniami architektonicznymi w architekturze Ampere, przyczyniają się do znacznych wzrostów wydajności w obciążeniach związanych z nauką głębokiego uczenia.

3. Przyrosty wydajności w zastosowaniach związanych z nauką głębokiego uczenia

Testy wykazały, że architektura NVIDIA Ampere, reprezentowana przez GPU NVIDIA A100, może dostarczyć nawet 2-krotnie większy wzrost wydajności w treningu i zastosowaniach związanych z wykonywaniem zadań związanych z nauką głębokiego uczenia w porównaniu do poprzedniej generacji architektury NVIDIA Volta.

Ten wzrost wydajności można przypisać zwiększonej liczbie rdzeni CUDA, ulepszonym Tensor Cores, udoskonalonemu podsystemowi pamięciowemu i innym usprawnieniom architektonicznym w projekcie Ampere. Te ulepszenia czynią GPU oparte na architekturze Ampere bardzo atrakcyjnymi dla szerokiego zakresu zastosowań związanych z nauką głębokiego uczenia, od szkolenia w dużych centrach danych po wykonywanie zadań w czasie rzeczywistym na krawędzi sieci.

III. Modele GPU NVIDIA do nauki głębokiego uczenia

A. Seria NVIDIA Quadro RTX

1. Przegląd serii Quadro RTX

Seria NVIDIA Quadro RTX to linia profesjonalnych kart graficznych firmy NVIDIA zaprojektowanych dla wydajnych stacji roboczych i zastosowań korporacyjnych, w tym do nauki głębokiego uczenia i rozwoju AI.

Seria Quadro RTX obejmuje kilka modeli, z których każdy jest przeznaczony do różnych wymagań wydajnościowych i funkcjonalnych. Karty te są oparte na architekturach Turing i Ampere, oferując różne możliwości i poziomy wydajności, aby sprostać zróżnicowanym potrzebom rynku profesjonalnego.

2. Quadro RTX 6000 i RTX 8000

a. Specyfikacje i możliwości

NVIDIA Quadro RTX 6000 i RTX 8000 to modele flagowe w serii Quadro RTX, zaprojektowane do zapewnienia wyjątkowej wydajności w przypadku najbardziej wymagających zadań związanych z nauką głębokiego uczenia i AI.

Niektóre z kluczowych specyfikacji tych GPU to:

  • Architektura Turing z Tensor Cores
  • Do 4 608 rdzeni CUDA- Do 48 GB pamięci GDDR6 o szerokim pasmie
  • Wsparcie dla zaawansowanych funkcji takich jak ray tracing i grafika przyspieszona przez AI

Te końcowe modele Quadro RTX są zdolne do osiągania doskonałej wydajności w treningu i wnioskowaniu uczenia maszynowego, co czyni je idealnymi do użycia w stacjach roboczych profesjonalnych, laboratoriach badawczych i wdrożeniach na poziomie przedsiębiorstwa.

b. Przykłady użycia i docelowe aplikacje

NVIDIA Quadro RTX 6000 i RTX 8000 są głównie przeznaczone do następujących zastosowań:

  • Trening i rozwój modeli uczenia maszynowego
  • Analiza i wizualizacja danych zasilanych przez AI
  • Obliczenia o wysokiej wydajności (HPC) i obliczenia naukowe
  • Tworzenie treści wirtualnej rzeczywistości (VR) i rozszerzonej rzeczywistości (AR)
  • Profesjonalna wizualizacja i renderowanie 3D

Te modele Quadro RTX są często wykorzystywane w specjalistycznych stacjach roboczych, farmach renderowania i centrach danych, gdzie ich wyjątkowa wydajność i funkcje o klasy przedsiębiorczej są istotne dla kluczowych aplikacji uczenia maszynowego i AI.

B. Seria NVIDIA GeForce RTX

1. Przegląd linii produktów GeForce RTX

Seria NVIDIA GeForce RTX to linia kart graficznych dla konsumentów, która oferuje również imponujące możliwości dla obciążeń uczenia maszynowego i AI. Chociaż nie są one głównie skierowane do rynku profesjonalnego, karty GeForce RTX zapewniają atrakcyjne zestawienie wydajności, funkcji i efektywności kosztowej.

W skład linii GeForce RTX wchodzi kilka modeli, począwszy od bardziej przystępnych opcji średniego zasięgu aż po najbardziej zaawansowane karty flagowe. Te karty graficzne są oparte na architekturach Turing i Ampere, przynosząc zaawansowane funkcje i wydajność na rynek konsumencki.

2. GeForce RTX 3080 i RTX 3090

a. Dane techniczne i możliwości

NVIDIA GeForce RTX 3080 i RTX 3090 to obecnie najbardziej zaawansowane modele w serii GeForce RTX, oferujące wyjątkową wydajność zarówno w grach, jak i obciążeniach uczenia maszynowego.

Niektóre kluczowe dane techniczne tych kart graficznych to:

  • Architektura oparta na Ampere z ulepszonymi jednostkami Tensor
  • Do 10 496 (RTX 3090) i 8 704 (RTX 3080) rdzeni CUDA
  • Do 24 GB (RTX 3090) i 10 GB (RTX 3080) pamięci GDDR6X o wysokim pasmie
  • Wsparcie dla ray tracingu w czasie rzeczywistym i grafiki przyspieszonej przez AI

Te potężne modele GeForce RTX są zdolne do imponującej wydajności w treningu i wnioskowaniu zadań uczenia maszynowego, konkurując i czasami przewyższając możliwości bardziej kosztownych modeli Quadro RTX.

b. Porównanie do modeli Quadro RTX

Podczas gdy seria Quadro RTX jest głównie skierowana do profesjonalnych i przedsiębiorczych zastosowań, GeForce RTX 3080 i RTX 3090 oferują atrakcyjną alternatywę dla obciążeń uczenia maszynowego.

W porównaniu do modeli Quadro RTX 6000 i RTX 8000, GeForce RTX 3080 i RTX 3090 zapewniają podobną lub nawet lepszą wydajność w wielu benchmarkach uczenia maszynowego, często przy znacznie niższych kosztach. Sprawia to, że są one atrakcyjną opcją dla indywidualnych badaczy, małych zespołów i startupów pracujących nad projektami z dziedziny uczenia maszynowego.

c. Przydatność dla uczenia maszynowego

NVIDIA GeForce RTX 3080 i RTX 3090 są bardzo przydatne w szerokim zakresie zastosowań uczenia maszynowego, w tym:

  • Trening skomplikowanych modeli sieci neuronowych
  • Wdrażanie modeli uczenia maszynowego do wnioskowania w czasie rzeczywistym
  • Przyspieszanie przetwarzania danych i potoków augmentacji danych
  • Badania i prototypowanie nowych architektur uczenia maszynowego

Dzięki imponującej wydajności, pojemności pamięci i wsparciu dla zaawansowanych funkcji takich jak jednostki Tensor, modele GeForce RTX mogą zapewnić kosztowo skuteczne rozwiązanie dla wielu obciążeń uczenia maszynowego, co czyni je popularnym wyborem w społeczności zajmującej się uczeniem maszynowym.

C. Karty graficzne NVIDIA A-Series (Ampere)

1

Sieci neuronowe konwolucyjne

Sieci neuronowe konwolucyjne (CNN) są specjalnym rodzajem sieci neuronowej, które są szczególnie dobrze przystosowane do przetwarzania i analizy danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy. CNN są inspirowane strukturą kory wzrokowej w mózgu ludzkim, która składa się z połączonych neuronów reagujących na określone obszary pola wizualnego.

Kluczowe komponenty CNN to:

  1. Warstwy konwolucyjne: Te warstwy stosują zestaw naukowych filtrów do wejściowego obrazu, gdzie każdy filtr wyodrębnia określoną cechę z obrazu. Wynikiem tej operacji jest mapa cech, która reprezentuje przestrzenne relacje między tymi cechami.

  2. Warstwy poolingowe: Te warstwy zmniejszają rozmiar przestrzenny map cech, co pomaga zmniejszyć liczbę parametrów i ilość obliczeń w sieci. Najczęściej stosowanym sposobem grupowania jest grupowanie maksymalne, które wybiera największą wartość z małego obszaru mapy cech.

  3. Warstwy w pełni połączone: Te warstwy są podobne do warstw w tradycyjnych sieciach neuronowych, gdzie każdy neuron w warstwie jest połączony ze wszystkimi neuronami poprzedniej warstwy. Te warstwy są używane do wykonania końcowego zadania klasyfikacji lub regresji.

Oto przykład prostego modelu CNN do klasyfikacji obrazów:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Zdefiniuj model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model CNN, który przyjmuje obrazy o rozmiarze 28x28 w skali szarości (kształt wejścia to (28, 28, 1)). Model składa się z trzech warstw konwolucyjnych, każda z nich poprzedzona jest warstwą grupowania maksymalnego, oraz z dwóch warstw w pełni połączonych. Ostatnia warstwa używa funkcji aktywacji softmax do wygenerowania rozkładu prawdopodobieństwa dla 10 możliwych klas.

Sieci neuronowe rekurencyjne

Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN) są rodzajem sieci neuronowej zaprojektowanej do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa lub dane szeregowe. W przeciwieństwie do tradycyjnych sieci neuronowych jednokierunkowych, RNN posiadają "pamięć", która pozwala na wykorzystanie informacji z poprzednich wejść do wygenerowania aktualnego wyjścia.

Kluczowe komponenty RNN to:

  1. Stan ukryty: Stan ukryty to wektor reprezentujący wewnętrzne położenie sieci neuronowej RNN w danym kroku czasowym. Stan ten jest aktualizowany przy każdym kroku czasowym, na podstawie aktualnego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego.

  2. Komórka: Komórka jest rdzeniem sieci RNN, która przyjmuje aktualne wejście i poprzedni stan ukryty jako wejście, a następnie generuje aktualny stan ukryty i wyjście.

  3. Rozwijanie: Sieci RNN często są "rozwijane" w czasie, gdzie ta sama komórka jest stosowana w każdym kroku czasowym, a stan ukryty jest przekazywany z jednego kroku czasowego do następnego.

Oto przykład prostego modelu RNN do generowania tekstu:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Zdefiniuj model
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(SimpleRNN(units=128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy prosty model RNN do generowania tekstu. Model składa się z warstwy osadzania, jednej warstwy SimpleRNN i warstwy gęstej na wyjściu. Warstwa osadzania przekształca sekwencję wejściowych indeksów słów w sekwencję gęstych wektorów, które są następnie przetwarzane przez warstwę RNN. Ostateczna warstwa gęsta używa funkcji aktywacji softmax do wygenerowania rozkładu prawdopodobieństwa w całym słowniku.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) to rodzaj RNN zaprojektowany do rozwiązania problemu znikających gradientów, które mogą występować w tradycyjnych sieciach RNN przy bardzo długiej długości sekwencji. LSTMy wprowadzają nowy typ komórki o nazwie komórka LSTM, która ma bardziej skomplikowaną strukturę niż prosty RNN.

Kluczowe komponenty komórki LSTM to:

  1. Bramka zapominania: Ta bramka decyduje, które informacje z poprzedniego stanu ukrytego i bieżącego wejścia należy zapomnieć lub zachować.
  2. Bramka wejściowa: Ta bramka decyduje, które nowe informacje z bieżącego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego należy dodać do stanu komórki.
  3. Bramka wyjściowa: Ta bramka decyduje, jakie informacje z bieżącego wejścia, poprzedniego stanu ukrytego i stanu komórki należy użyć do wygenerowania wyjścia.

Oto przykład modelu LSTM do klasyfikacji sekwencji:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Zdefiniuj model
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model LSTM do klasyfikacji sekwencji. Model składa się z warstwy osadzania, warstwy LSTM i warstwy gęstej na wyjściu. Warstwa LSTM przetwarza sekwencję wejściową i generuje wektor o stałym rozmiarze na wyjściu, który jest następnie używany przez warstwę gęstą do wygenerowania ostatecznego wyjścia klasyfikacji.

Generative Adversarial Networks (GAN)

Generative Adversarial Networks (GAN) są rodzajem modelu uczenia głębokiego służącego do generowania nowych danych, takich jak obrazy lub tekst, które są podobne do danych treningowych. GAN składa się z dwóch sieci neuronowych, które są trenowane w przeciwnych stronach: sieci generatywnej i sieci dyskryminacyjnej.Najważniejsze składniki GAN-a to:

  1. Generator: Sieć generatora jest odpowiedzialna za generowanie nowych danych podobnych do danych treningowych. Na jej wejściu znajduje się wektor losowego szumu, a na wyjściu otrzymujemy wygenerowany przykład.
  2. Dyskryminator: Sieć dyskryminatora jest odpowiedzialna za określanie, czy dany przykład pochodzi z danych treningowych (realny) czy został wygenerowany przez generator (fałszywy). Na jej wejściu znajduje się przykład, a na wyjściu otrzymujemy prawdopodobieństwo, że ten przykład jest realny.

Sieci generatora i dyskryminatora są trenowane w sposób przeciwny, gdzie generator stara się oszukać dyskryminator, aby ten myślał, że jego wygenerowane przykłady są realne, podczas gdy dyskryminator stara się dokładnie klasyfikować prawdziwe i wygenerowane przykłady.

Oto przykład prostego GAN-a do generowania cyfr MNIST:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Zdefiniuj generator
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Zdefiniuj dyskryminator
dyskryminator = Sequential()
dyskryminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
dyskryminator.add(Dense(128, activation='relu'))
dyskryminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Zdefiniuj GAN-a
gan = Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(dyskryminator)
dyskryminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

W tym przykładzie zdefiniowaliśmy prosty GAN do generowania cyfr MNIST. Sieć generatora przyjmuje wektor szumu o rozmiarze 100 i zwraca obraz o rozmiarze 28x28 w odcieniach szarości. Sieć dyskryminatora przyjmuje obraz o rozmiarze 28x28 i zwraca prawdopodobieństwo, że obraz jest realny (pochodzi z danych treningowych). Następnie model GAN jest trenowany w sposób przeciwny, gdzie generator stara się oszukać dyskryminator, aby ten myślał, że jego wygenerowane przykłady są realne.

Podsumowanie

W tym samouczku omówiliśmy kluczowe pojęcia i architektury różnych modeli uczenia głębokiego, w tym Konwolucyjnych Sieci Neuronowych (CNN), Rekurencyjnych Sieci Neuronowych (RNN), Pamięci o Krótkich i Długotrwałych Rekurencjach (LSTM) oraz Generatywnych Sieci Uczenia Adwersarialnego (GAN). Przedstawiliśmy również konkretne przykłady i fragmenty kodu, aby zilustrować, jak te modele można zaimplementować przy użyciu bibliotek TensorFlow i Keras.

Uczenie głębokie to potężne i wszechstronne pole, które znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i modelowanie generatywne. W miarę rozwoju tego obszaru ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i najlepszymi praktykami. Mamy nadzieję, że ten samouczek zapewnił Ci solidne podstawy w dziedzinie uczenia głębokiego i zainspirował do dalszego badania tych technik.

Jak łatwo wybrać najlepszą kartę graficzną dla obciążeń związanych z AIJak łatwo zrozumieć konwolucyjne sieci neuronowe w TensorFlow