আমাদের মধ্যে বেশিরভাগই এআই ইমেজ জেনারেটরের সাথে পরিচিত স্থিতিশীল বিস্তার. এটি ইতিমধ্যে শিল্পকে পরিবর্তন করেছে এবং আমাদের জীবনে অন্তর্ভুক্ত হয়েছে।
যাইহোক, স্ট্যাবল ডিফিউশন মডেলগুলি ইমেজ জেনারেশনের চেয়ে অনেক বেশি।
এমন অনেক ক্ষেত্র রয়েছে যেখানে আমরা তাদের নিয়োগ দিতে পারি।
স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলগুলি গাণিতিক মডেল। এবং, তারা আপনাকে সময়ের সাথে সিস্টেম পরিবর্তনের গতিশীলতা তদন্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
এগুলি প্রসারণ প্রক্রিয়া ধারণার উপর ভিত্তি করে। অতএব, আপনি ঘটনাগুলির বিস্তৃত পরিসর পরীক্ষা করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ; তাপ সংক্রমণ, রাসায়নিক বিক্রিয়া, এবং আর্থিক বাজারে তথ্য প্রচার।
এই মডেলগুলি অত্যন্ত অভিযোজিত। সুতরাং, আপনি একটি সিস্টেমের বর্তমান অবস্থার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যত অবস্থা অনুমান করতে পারেন।
এছাড়াও, আপনি অন্তর্নিহিত শারীরিক বা আর্থিক নীতিগুলি দেখতে পারেন যা এটি পরিচালনা করে। এই ধারণা অনেক ক্ষেত্রে খুব দরকারী হয়েছে. এর মধ্যে রয়েছে পদার্থবিদ্যা, রসায়ন এবং অর্থশাস্ত্র।
এই কারণে আমরা এটি আরও তদন্ত করতে চাই। এবং, আমরা আপনাকে এই স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলগুলিকে কীভাবে প্রশিক্ষণ দিতে হবে তার একটি টিউটোরিয়াল দিতে চাই।
স্থিতিশীল প্রসারণ মডেলগুলি কীভাবে এসেছিল?
19 শতকের শেষের দিকে এর শিকড় রয়েছে।
বিষয়গুলির মধ্যে ছড়িয়ে পড়া প্রক্রিয়াগুলির গাণিতিক তদন্ত যেখানে স্থিতিশীল প্রসারণ মডেলগুলি তাদের শুরু হয়েছিল। সবচেয়ে জনপ্রিয় স্ট্যাবল ডিফিউশন মডেলগুলির মধ্যে একটি হল ফকার-প্ল্যাঙ্ক সমীকরণ।
এটি প্রথম উপস্থাপিত হয়েছিল 1906 সালে। এই মডেলগুলি বিকশিত হয়েছে এবং সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়েছে। অতএব, আমরা এখন এগুলি বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহার করি।
এর পিছনে যুক্তি কি?
সহজ ভাষায়, যেমন আমরা বলেছি, তারা গাণিতিক মডেল। এছাড়াও, তারা আমাদের একটি সিস্টেমে সময়ের সাথে সাথে কীভাবে একটি সম্পত্তি বা পরিমাণ ছড়িয়ে পড়ে তা তদন্ত করতে সহায়তা করে।
তারা প্রসারণ প্রক্রিয়া নীতির উপর ভিত্তি করে। সুতরাং, তারা আমাদেরকে তদন্ত করতে সাহায্য করে যে কীভাবে একটি পরিমাণ একটি সিস্টেম জুড়ে ছড়িয়ে পড়ে। এই বিস্তার ঘনত্ব, চাপ বা অন্যান্য পরামিতির তারতম্যের ফলে।
একটি সহজ উদাহরণ দেওয়া যাক। কল্পনা করুন আপনার কাছে তরল পূর্ণ একটি পাত্র রয়েছে যেখানে আপনি একটি রঞ্জক যোগ করেছেন। ডিফিউশন এখানে দেখা যায় যখন রঞ্জক তরলে বিচ্ছুরণ এবং ইমালসিফাই হতে শুরু করে। তরল এবং রঞ্জকের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে, স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যে কীভাবে রঞ্জকটি সময়ের সাথে সাথে ছড়িয়ে পড়বে এবং মিশ্রিত হবে।
আরও জটিল সিস্টেমে, যেমন আর্থিক বাজার বা রাসায়নিক বিক্রিয়া, এই মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে কিভাবে তথ্য বা গুণাবলী ছড়িয়ে পড়বে এবং সময়ের সাথে সিস্টেমকে প্রভাবিত করবে। এছাড়াও, বড় ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে এই মডেল প্রশিক্ষণ সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে। এগুলি গাণিতিক সূত্র ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে যা সিস্টেমের দীর্ঘমেয়াদী বিবর্তন বর্ণনা করে।
সময়ের মাধ্যমে একটি সিস্টেমে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের বিস্তার বোঝা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা এই মডেলগুলির অন্তর্নিহিত মূল ধারণা। এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বিশেষ ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞরা সাধারণত এই মডেলগুলিকে নিয়োগ করেন।
কিভাবে মডেল প্রশিক্ষণ?
আপনার ডেটা সংগ্রহ করুন এবং প্রস্তুত করুন:
আপনি আপনার মডেল প্রশিক্ষণ শুরু করার আগে আপনাকে প্রথমে আপনার ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুত করতে হবে। আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং ফর্ম্যাট করা প্রয়োজন হতে পারে। এছাড়াও, অনুপস্থিত সংখ্যাগুলিও বাদ দিতে হবে।
একটি মডেল আর্কিটেকচার নির্বাচন করুন
স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলগুলি বিভিন্ন আকারে আসে। এটি বেশিরভাগই ফকার-প্ল্যাঙ্ক সমীকরণ, শ্রোডিঙ্গার সমীকরণ এবং মাস্টার সমীকরণের উপর ভিত্তি করে। আপনার নির্দিষ্ট পরিস্থিতির সাথে সবচেয়ে ভাল মেলে এমন মডেলটি বেছে নিতে হবে। সুতরাং, এই মডেলগুলির প্রতিটির সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে।
আপনার ক্ষতি ফাংশন স্থাপন
এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি আপনার মডেল ডেটার সাথে কতটা মেলে তা প্রভাবিত করে। স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলের জন্য, গড় বর্গক্ষেত্র ত্রুটি এবং Kullback-Leibler ডাইভারজেন্স হল ঘন ঘন ক্ষতির ফাংশন।
আপনার মডেল প্রশিক্ষণ
স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট বা অনুরূপ অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে, আপনি আপনার ক্ষতি ফাংশন সংজ্ঞায়িত করার পরে আপনার মডেল প্রশিক্ষণ শুরু করতে পারেন।
আপনার মডেলের সাধারণীকরণ পরীক্ষা করুন
আপনার প্রশিক্ষণের পরে তাজা ডেটা পরীক্ষা করা উচিত ডেটার একটি পরীক্ষার সেটের সাথে তুলনা করে।
আপনার মডেলের হাইপারপ্যারামিটার টিউন করুন
আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়াতে, হাইপারপ্যারামিটারের বিভিন্ন মান যেমন শেখার হার, ব্যাচের আকার এবং নেটওয়ার্কে লুকানো স্তরের সংখ্যা নিয়ে পরীক্ষা করুন।
আগের ক্রিয়াগুলি পুনরাবৃত্তি করুন
সেরা ফলাফল পেতে আপনাকে এই প্রক্রিয়াগুলি একাধিকবার পুনরাবৃত্তি করতে হতে পারে। এটি সমস্যার অসুবিধা এবং ডেটার ক্ষমতার উপর নির্ভর করবে।
কোডিং টিউটোরিয়াল
প্রোগ্রামিং ভাষা Python, MATLAB, C++, এবং R এর মতো সবগুলিই স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ব্যবহৃত ভাষা নির্দিষ্ট প্রয়োগের উপর নির্ভর করবে। এছাড়াও, এটি সেই ভাষার জন্য উপলব্ধ সরঞ্জাম এবং লাইব্রেরির উপর নির্ভর করতে পারে।
এই ক্ষেত্রে পাইথন সেরা পছন্দ। সংখ্যাসূচক গণনার জন্য এটিতে NumPy এবং SciPy-এর মতো শক্তিশালী লাইব্রেরি রয়েছে। এছাড়াও, এটি TensorFlow এবং সমর্থন করে পাইটর্চ নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য। অতএব, এটি স্থিতিশীল বিস্তার মডেল লেখার জন্য একটি দুর্দান্ত বিকল্প হয়ে ওঠে।
উদাহরণ:
আসুন ডিফিউশন সমীকরণটি ব্যবহার করি, একটি গাণিতিক সূত্র যা বর্ণনা করে যে কীভাবে একটি গুণ বা পরিমাণ, যেমন তাপ বা পদার্থের ঘনত্ব, একটি সিস্টেমে সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়। সমীকরণটি সাধারণত এই মত দেখায়:
∂u/∂t = α ∇²u
ডিফিউশন সহগ () একটি সিস্টেমের মাধ্যমে একটি সম্পত্তি বা পরিমাণ কত সহজে ছড়িয়ে পড়ে তার একটি পরিমাপ।
ইউ (2u) এর ল্যাপ্লাসিয়ান হল স্থানের সাপেক্ষে সম্পত্তি বা পরিমাণ কীভাবে পরিবর্তিত হয় তার একটি বর্ণনা। যেখানে u বিচ্ছুরিত হচ্ছে সম্পত্তি বা পরিমাণ (উদাহরণস্বরূপ, তাপমাত্রা বা ঘনত্ব), t হল সময়ের উত্তরণ, প্রসারণ সহগ, এবং প্রসারণ ধ্রুবক ()।
আমরা পাইথনে অয়লার পদ্ধতি ব্যবহার করে এটি বাস্তবায়ন করতে পারি।
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
এই কোডটি ডিফিউশন সমীকরণ বাস্তবায়নের জন্য অয়লার কৌশল ব্যবহার করে। এটি প্রারম্ভিক অবস্থাকে একটি অভিন্ন প্রারম্ভিক অবস্থা হিসাবে বর্ণনা করে যা (100) এর আকার সহ একটি অ্যারের দ্বারা উপস্থাপিত হয়। 0.01 সময় ধাপ হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
টাইম-স্টেপিং লুপের 1000টি পুনরাবৃত্তি সম্পন্ন হয়েছে।
এটি np.diff ফাংশন ব্যবহার করে, যা প্রতিবেশী উপাদানগুলির মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করে। সুতরাং, এটি বিচ্ছুরিত সম্পত্তি বা পরিমাণের স্থানিক ডেরিভেটিভ গণনা করে। এবং, এটি প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে, du দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়।
তারপরে আমরা স্থানিক ডেরিভেটিভকে ডিফিউশন সহগ আলফা এবং u-এর মান আপডেট করার সময় ধাপ দ্বারা গুণ করি।
আরও জটিল উদাহরণ
একটি স্থিতিশীল প্রসারণ মডেল যা শুধুমাত্র স্থিতিশীল তাপ বিস্তার পরিমাপ করে দেখতে কেমন হবে? কিভাবে যে কোড কাজ করে?
আংশিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের (PDEs) একটি সেট সমাধান করা যা ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে সময়ের সাথে সাথে একটি সিস্টেমে তাপ ছড়িয়ে পড়ে। সুতরাং, আমরা একটি স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারি যা তাপের অবিচলিত প্রসারণের প্রতিলিপি করে।
এখানে তাপ সমীকরণের একটি দৃষ্টান্ত রয়েছে, একটি পিডিই যা একটি এক-মাত্রিক রডে তাপের স্থিতিশীল বিস্তারকে ব্যাখ্যা করে, সসীম পার্থক্য পদ্ধতি ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে:
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()
কিভাবে টেক্সট থেকে ইমেজ জেনারেশন কাজ করে?
যেহেতু এটি ইন্টারনেটে বেশ জনপ্রিয়, তাই আমরা দেখতে পারি কিভাবে ইমেজ জেনারেশন কাজ করে।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) পদ্ধতি এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক. এবং, তারা প্রায়শই টেক্সট-টু-ইমেজ রূপান্তরের জন্য একটি স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেল প্রদান করতে ব্যবহৃত হয়। এটি কীভাবে সম্পাদন করা যায় তার একটি বিস্তৃত বিবরণ নীচে সরবরাহ করা হয়েছে:
1- টেক্সট ডেটাতে শব্দগুলিকে টোকেনাইজ করুন এবং স্টপ শব্দ এবং বিরাম চিহ্ন বাদ দিন। শব্দগুলিকে সংখ্যাসূচক মানগুলিতে পরিণত করুন। এটি প্রিপ্রসেসিংয়ের অংশ (শব্দ এমবেডিং)।
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- একটি এনকোডার এবং একটি ডিকোডারকে একত্রিত করে এমন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে পাঠ্য এবং চিত্রগুলিকে কীভাবে সম্পর্কিত করবেন তা শিখুন৷ ডিকোডার নেটওয়ার্ক ইনপুট হিসাবে সুপ্ত কোড গ্রহণ করে। তারপর, এনকোডার নেটওয়ার্ক টেক্সট ডেটাকে একটি কমপ্যাক্ট উপস্থাপনায় (সুপ্ত কোড) রূপান্তর করার পরে এটি সংশ্লিষ্ট ছবি তৈরি করে।
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- এটিকে ইমেজগুলির একটি বড় সংগ্রহ এবং তাদের সাথে যাওয়া পাঠ্য বিবরণ প্রদান করে৷ তারপর, আপনি এনকোডার-ডিকোডার নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিতে পারেন।
# 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- নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষিত হওয়ার পরে, আপনি তাজা পাঠ্য ইনপুট থেকে ছবি তৈরি করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন। এবং, এটি এনকোডার নেটওয়ার্কে পাঠ্য খাওয়ানোর মাধ্যমে। তারপরে, আপনি একটি সুপ্ত কোড তৈরি করতে পারেন এবং তারপরে সংশ্লিষ্ট চিত্র তৈরি করতে ডিকোডার নেটওয়ার্কে সুপ্ত কোডটি ফিড করতে পারেন।
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-উপযুক্ত ডেটাসেট এবং ক্ষতি ফাংশন নির্বাচন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ এক. ডেটাসেটটি বৈচিত্র্যময় এবং এতে বিস্তৃত চিত্র এবং পাঠ্য বিবরণ রয়েছে। আমরা নিশ্চিত করতে চাই যে ছবিগুলো বাস্তবসম্মত। এছাড়াও, আমাদের নিশ্চিত হওয়া দরকার যে পাঠ্যের বর্ণনাগুলি সম্ভাব্য যাতে আমরা ক্ষতির ফাংশনটি ডিজাইন করতে পারি।
# 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)
অবশেষে, আপনি অন্যান্য আর্কিটেকচার এবং পদ্ধতির সাথে পরীক্ষা করতে পারেন। সুতরাং, আপনি মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়াতে পারেন, যেমন মনোযোগের প্রক্রিয়া, GAN, বা VAEs।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন