Çoxumuz kimi AI görüntü generatorları ilə tanışıq Stabil diffuziya. O, artıq sənayeni dəyişib və həyatımıza daxil edilib.
Bununla belə, Stabil Diffuziya modelləri görüntü yaratmaqdan daha çox şeydir.
Onları işlədə biləcəyimiz çoxlu sahələr var.
Stabil diffuziya modelləri riyazi modellərdir. Və onlar zamanla dəyişən sistemlərin dinamikasını araşdırmaqda sizə kömək edə bilər.
Onlar diffuziya prosesi konsepsiyalarına əsaslanır. Beləliklə, siz hadisələrin geniş spektrini araşdıra bilərsiniz. Misal üçün; istilik ötürülməsi, kimyəvi reaksiyalar və maliyyə bazarlarında məlumatların yayılması.
Bu modellər son dərəcə uyğunlaşa bilir. Beləliklə, mövcud vəziyyətə əsasən bir sistemin gələcək vəziyyətini təxmin edə bilərsiniz.
Bundan əlavə, siz onu idarə edən əsas fiziki və ya maliyyə prinsiplərini görə bilərsiniz. Bu konsepsiya bir çox sahələrdə çox faydalı olmuşdur. Bunlara fizika, kimya və maliyyə daxildir.
Ona görə də biz bunu daha ətraflı araşdırmaq istəyirik. Və biz sizə bu Stabil Diffuziya modellərini necə öyrətmək barədə təlimat vermək istəyirik.
Stabil diffuziya modelləri necə yaranıb?
Bunun kökləri 19-cu əsrin sonlarına gedib çıxır.
Maddələrdə diffuziya proseslərinin riyazi tədqiqi Sabit Diffuziya modellərinin başladığı yerdir. Ən məşhur Stabil Diffuziya modellərindən biri Fokker-Plank tənliyidir.
İlk dəfə 1906-cı ildə təqdim edilmişdir. Bu modellər zaman keçdikcə təkamülə uğramış və dəyişdirilmişdir. Beləliklə, biz indi onlardan müxtəlif sənaye sahələrində istifadə edirik.
Bunun arxasındakı məntiq nədir?
Sadə dillə desək, dediyimiz kimi, onlar riyazi modellərdir. Bundan əlavə, onlar bizə bir əmlakın və ya miqdarın sistemdə zamanla necə yayıldığını araşdırmaqda kömək edir.
Onlar diffuziya prosesinin prinsiplərinə əsaslanır. Beləliklə, onlar bir kəmiyyətin sistemdə necə yayıldığını araşdırmaqda bizə kömək edirlər. Bu yayılma konsentrasiya, təzyiq və ya digər parametrlərdəki dəyişikliklərin nəticəsidir.
Sadə bir misal verək. Təsəvvür edin ki, içərinizdə boya əlavə etdiyiniz maye ilə dolu bir qabınız var. Burada diffuziya boyanın mayedə dağılmağa və emulsiyalaşmağa başladığı zaman müşahidə olunur. Maye və boyanın xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq, zamanla boyanın necə dağılacağını və qarışacağını proqnozlaşdırmaq üçün Stabil Diffuziya modellərindən istifadə edilə bilər.
Maliyyə bazarları və ya kimyəvi reaksiyalar kimi daha mürəkkəb sistemlərdə bu modellər məlumat və ya atributların zamanla sistemə necə yayılacağını və təsir edəcəyini proqnozlaşdıra bilər. Bundan əlavə, böyük verilənlərə alışa bilər bu modelləri öyrədin dəqiq proqnozlar vermək. Onlar sistemin uzunmüddətli təkamülünü təsvir edən riyazi düsturlardan istifadə etməklə qurulur.
Sistemdə müəyyən əlamətlərin zamanla yayılmasının başa düşülməsi və proqnozlaşdırılması bu modellərin əsasını təşkil edən əsas ideyadır. Xatırlamaq vacibdir ki, ixtisaslaşdırılmış sahələrdə mütəxəssislər adətən bu modellərdən istifadə edirlər.
Modelləri necə öyrətmək olar?
Məlumatlarınızı toplayın və hazırlayın:
Modelinizi öyrətməyə başlamazdan əvvəl əvvəlcə məlumatlarınızı toplamalı və hazırlamalısınız. Məlumatlarınızın təmizlənməsi və formatlaşdırılması tələb oluna bilər. Həmçinin, çatışmayan nömrələrin də aradan qaldırılması lazım ola bilər.
Model arxitekturasını seçin
Stabil Diffuziya modelləri müxtəlif formalarda olur. Əsasən Fokker-Plank tənliyinə, Şrödinger tənliyinə və Master tənliyinə əsaslanır. Xüsusi vəziyyətinizə ən yaxşı uyğun gələn model seçilməlidir. Beləliklə, bu modellərin hər birinin üstünlükləri və mənfi cəhətləri var.
Zərər funksiyanızın qurulması
Bu vacibdir, çünki bu, modelinizin məlumatlara nə dərəcədə uyğun ola biləcəyinə təsir göstərir. Stabil diffuziya modelləri üçün orta kvadrat xəta və Kullback-Leibler divergensiyası tez-tez itki funksiyalarıdır.
Modelinizi öyrədin
Stokastik gradient enişindən və ya oxşar optimallaşdırma yanaşmasından istifadə edərək, itki funksiyasını təyin etdikdən sonra modelinizi öyrətməyə başlaya bilərsiniz.
Modelinizin ümumiləşdirilməsini yoxlayın
Təlimdən sonra təzə məlumatları test məlumatları ilə müqayisə edərək yoxlamalısınız.
Modelinizin hiperparametrlərini tənzimləyin
Modelinizin performansını artırmaq üçün öyrənmə sürəti, toplu ölçüsü və şəbəkədəki gizli təbəqələrin sayı kimi hiperparametrlərin müxtəlif dəyərləri ilə sınaqdan keçirin.
Əvvəlki hərəkətləri təkrarlayın
Ən yaxşı nəticələr əldə etmək üçün bu prosesləri bir neçə dəfə təkrarlamağınız lazım ola bilər. Problemin çətinliyindən və məlumatların kalibrindən asılı olacaq.
Kodlaşdırma Təlimatı
Proqramlaşdırma dilləri Python, MATLAB, C++ və R kimi Sabit Diffuziya modellərini yaratmaq üçün istifadə edilə bilər. İstifadə olunan dil xüsusi tətbiqdən asılı olacaq. Həmçinin, bu, həmin dil üçün mövcud olan alətlər və kitabxanalardan asılı ola bilər.
Bu vəziyyətdə Python ən yaxşı seçimdir. Rəqəmsal hesablamalar üçün NumPy və SciPy kimi güclü kitabxanalara malikdir. Həmçinin, TensorFlow və dəstəkləyir PyTorch neyron şəbəkələrin yaradılması və öyrədilməsi üçün. Beləliklə, Stabil Diffuziya modellərini yazmaq üçün əla seçim olur.
Misal:
İstilik və ya maddənin konsentrasiyası kimi keyfiyyət və ya kəmiyyətin sistemdə zamanla necə dəyişdiyini təsvir edən riyazi düstur olan diffuziya tənliyindən istifadə edək. Tənlik ümumiyyətlə belə görünür:
∂u/∂t = α ∇²u
Diffuziya əmsalı () bir xüsusiyyətin və ya kəmiyyətin sistem vasitəsilə nə qədər asanlıqla yayıldığının ölçülməsidir.
u (2u)-nin Laplasiyası xassə və ya kəmiyyətin kosmosa münasibətdə necə dəyişməsinin təsviridir. u diffuziya olunan xassə və ya kəmiyyətdir (məsələn, temperatur və ya konsentrasiya), t zamanın keçməsi, diffuziya əmsalı və diffuziya sabitidir ().
Biz bunu Python-da Euler metodundan istifadə edərək həyata keçirə bilərik.
import numpy as np
# Define the diffusion coefficient
alpha = 0.1
# Define the initial condition (e.g. initial temperature or concentration)
u = np.ones(100)
# Time step
dt = 0.01
# Time-stepping loop
for t in range(1000):
# Compute the spatial derivative
du = np.diff(u)
# Update the value of u
u[1:] = u[1:] + alpha * du * dt
Bu kod diffuziya tənliyini həyata keçirmək üçün Eyler texnikasından istifadə edir. O, başlanğıc vəziyyətini (100) forması olan birlər massivi ilə təmsil olunan vahid başlanğıc şərt kimi təsvir edir. Zaman addımı kimi 0.01 istifadə olunur.
Zaman addımı döngəsinin 1000 iterasiyası tamamlandı.
Qonşu elementlər arasındakı fərqi təyin edən np.diff funksiyasından istifadə edir. Beləliklə, o, yayılan əmlakın və ya kəmiyyətin məkan törəməsini hesablayır. Və hər iterasiyada du ilə təmsil olunur.
Sonra u dəyərini yeniləmək üçün məkan törəməsini alfa diffuziya əmsalı və zaman addımına vururuq.
Daha mürəkkəb bir nümunə
Yalnız sabit istilik diffuziyasını ölçən sabit diffuziya modeli necə görünür? Bu kod necə işləyir?
Zamanla istilik sistemdə necə yayıldığını izah edən bir sıra qismən diferensial tənliklərin (PDE) həlli zəruridir. Beləliklə, istiliyin sabit yayılmasını təkrarlayan Stabil Diffuziya modelini hazırlaya bilərik.
Bir ölçülü çubuqda istiliyin sabit yayılmasını izah edən PDE olan istilik tənliyinin sonlu fərq metodundan istifadə edərək necə həll oluna biləcəyinin təsviri:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the initial conditions
L = 1 # length of the rod
Nx = 10 # number of spatial grid points
dx = L / (Nx - 1) # spatial grid spacing
dt = 0.01 # time step
T = 1 # total time
# Set up the spatial grid
x = np.linspace(0, L, Nx)
# Set up the initial temperature field
T0 = np.zeros(Nx)
T0[0] = 100 # left boundary condition
T0[-1] = 0 # right boundary condition
# Set up the time loop
Tn = T0
for n in range(int(T / dt)):
Tnp1 = np.zeros(Nx)
Tnp1[0] = 100 # left boundary condition
Tnp1[-1] = 0 # right boundary condition
for i in range(1, Nx - 1):
Tnp1[i] = Tn[i] + dt * (Tn[i+1] - 2*Tn[i] + Tn[i-1]) / dx**2
Tn = Tnp1
# Plot the final temperature field
plt.plot(x, Tn)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('T(x)')
plt.show()
Mətndən Şəkil Yaratma Necə İşləyir?
İnternetdə olduqca populyar olduğundan, görüntü yaratmanın necə işlədiyini də yoxlaya bilərik.
Təbii dil emal (NLP) üsulları və sinir şəbəkələri. Və onlar tez-tez mətndən şəkilə çevrilmə üçün Stabil Diffuziya modelini təmin etmək üçün istifadə olunur. Bunu necə həyata keçirməyin geniş təsviri aşağıda verilmişdir:
1- Mətn verilənlərindəki sözləri simvollaşdırın, dayanma sözləri və durğu işarələrini aradan qaldırın. Sözləri ədədi dəyərlərə çevirin. Bu, ilkin emalın bir hissəsidir (sözün daxil edilməsi).
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
# Pre-processing the text data
text = "a bird sitting on a flower. "
words = word_tokenize(text)
words = [word.lower() for word in words if word.isalpha()]
2- Kodlayıcı və dekoderi birləşdirən neyron şəbəkədən istifadə edərək mətn və şəkilləri necə əlaqələndirməyi öyrənin. Dekoder şəbəkəsi gizli kodu giriş kimi qəbul edir. Daha sonra, kodlayıcı şəbəkə mətn məlumatlarını kompakt təsvirə (gizli kod) çevirdikdən sonra əlaqəli şəkil yaradır.
import tensorflow as tf
# Define the encoder model
encoder = tf.keras.Sequential()
encoder.add(tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size,
output_dim=latent_dim))
encoder.add(tf.keras.layers.GRU(latent_dim))
encoder.add(tf.keras.layers.Dense(latent_dim))
# Define the decoder model
decoder = tf.keras.Sequential()
decoder.add(tf.keras.layers.Dense(latent_dim,
input_shape=(latent_dim,)))
decoder.add(tf.keras.layers.GRU(latent_dim))
decoder.add(tf.keras.layers.Dense(vocab_size))
# Combine the encoder and decoder into an end-to-end model
model = tf.keras.Sequential([encoder, decoder])
3- Onu çoxlu şəkillər toplusu və onlarla birlikdə gedən mətn təsvirləri ilə təmin etməklə. Sonra, kodlayıcı-dekoder şəbəkəsini öyrədə bilərsiniz.
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy')
# Train the model on the dataset
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
4- Şəbəkə öyrədildikdən sonra siz ondan təzə mətn daxiletmələrindən şəkillər hazırlamaq üçün istifadə edə bilərsiniz. Və bu, mətni kodlayıcı şəbəkəsinə qidalandırmaqdır. Daha sonra gizli kod yarada və sonra əlaqəli təsviri yaratmaq üçün gizli kodu dekoder şəbəkəsinə daxil edə bilərsiniz.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Müvafiq verilənlər bazası və itki funksiyalarının seçilməsi ən vacib addımlardan biridir. Verilənlər dəsti müxtəlifdir və geniş çeşiddə şəkillər və mətn təsvirlərini ehtiva edir. Şəkillərin real olduğundan əmin olmaq istəyirik. Həmçinin, itki funksiyasını dizayn edə bilməmiz üçün mətn təsvirlərinin mümkün olduğuna əmin olmalıyıq.
# Define the loss function
loss = tf.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)
# use diverse dataset
from sklearn.utils import shuffle
X_train, y_train = shuffle(X_train, y_train)
Nəhayət, digər arxitektura və metodologiyalarla təcrübə edə bilərsiniz. Beləliklə, modelin performansını yüksəldə bilərsiniz, məsələn diqqət mexanizmləri, GAN və ya VAE.
Cavab yaz