Tá an chuid is mó againn eolach ar ghineadóirí íomhá AI cosúil le Idirleathadh Cobhsaí. D'athraigh sé an tionscal cheana féin agus tá sé ionchorpraithe inár saol.
Mar sin féin, tá samhlacha Cobhsaí Idirleathadh an oiread sin níos mó ná giniúint íomhá.
Tá an oiread sin réimsí inar féidir linn iad a fhostú.
Is samhlacha matamaiticiúla iad samhlacha Idirleata Cobhsaí. Agus, is féidir leo cabhrú leat imscrúdú a dhéanamh ar dhinimic na gcóras atá ag athrú le himeacht ama.
Tá siad bunaithe ar choincheapa próisis idirleata. Mar sin, is féidir leat raon leathan feiniméin a scrúdú. Mar shampla; tarchur teasa, imoibrithe ceimiceacha, agus iomadú faisnéise i margaí airgeadais.
Tá na samhlacha seo thar a bheith inoiriúnaithe. Mar sin, is féidir leat staid an chórais amach anseo a réamh-mheas bunaithe ar a riocht reatha.
Ina theannta sin, is féidir leat na bunphrionsabail fhisiciúla nó airgeadais a rialaíonn é a fheiceáil. Bhí an coincheap seo an-úsáideach i go leor réimsí. Ina measc seo tá fisic, ceimic, agus airgeadas.
Sin é an fáth gur mhaith linn é a imscrúdú tuilleadh. Agus, ba mhaith linn teagasc a thabhairt duit ar conas na samhlacha Idirleata Cobhsaí seo a oiliúint.
Cad é mar a Tháinig Samhlacha Cobhsaí Idirleata?
Tá fréamhacha aige seo siar go dtí deireadh an 19ú haois.
Is é an t-imscrúdú matamaitice ar phróisis idirleata i gcúrsaí ná an áit ar cuireadh tús le samhlacha Idirleata Cobhsaí. Is é ceann de na samhlacha Idirleata Cobhsaí is coitianta ná an chothromóid Fokker-Planck.
Cuireadh i láthair den chéad uair é i 1906. Tá na samhlacha seo tar éis teacht chun cinn agus a mhodhnú le himeacht ama. Mar sin, úsáidimid anois iad i dtionscail éagsúla.
Cad é an loighic taobh thiar de?
I dtéarmaí simplí, mar a dúirt muid, is samhlacha matamaitice iad. Ina theannta sin, cabhraíonn siad linn imscrúdú a dhéanamh ar an gcaoi a leathnaíonn maoin nó cainníocht le himeacht ama i gcóras.
Tá siad bunaithe ar phrionsabail an phróisis idirleata. Mar sin, cabhraíonn siad linn imscrúdú a dhéanamh ar an gcaoi a leathnaíonn cainníocht trasna córais. Tá an scaipeadh seo mar thoradh ar éagsúlachtaí i dtiúchan, brú, nó paraiméadair eile.
A ligean ar a thabhairt sampla simplí. Samhlaigh go bhfuil coimeádán agat atá lán de leacht inar chuir tú dath leis. Feictear idirleathadh anseo nuair a thosaíonn an dath ag scaipeadh agus ag eiblithe sa leacht. Bunaithe ar shaintréithe an leachta agus an ruaim, féadfar samhlacha Cobhsaí Idirleata a úsáid chun réamhaisnéis a dhéanamh ar an gcaoi a scaipfidh agus a mheascfaidh an dath le himeacht ama.
I gcórais níos casta, amhail margaí airgeadais nó imoibrithe ceimiceacha, is féidir leis na samhlacha seo a thuar conas a scaipfidh faisnéis nó tréithe agus an tionchar a bheidh acu ar an gcóras le himeacht ama. Ina theannta sin, seans go dtiocfaidh sonraí móra i dtaithí air oiliúint a chur ar na samhlacha seo chun tuar cruinn a dhéanamh. Tógtar iad le foirmlí matamaitice a chuireann síos ar éabhlóid fhadtéarmach an chórais.
Is é an príomhsmaoineamh atá mar bhonn leis na samhlacha seo ná iomadú tréithe áirithe i gcóras thar am a thuiscint agus a thuar. Tá sé tábhachtach a mheabhrú go n-úsáideann saineolaithe i réimsí speisialaithe na samhlacha seo de ghnáth.
Conas Múnlaí a Thraenáil?
Bailigh agus ullmhaigh do shonraí:
Caithfidh tú do shonraí a bhailiú agus a ullmhú ar dtús sular féidir leat do mhúnla a thraenáil. Seans go mbeidh gá le do shonraí a ghlanadh agus a fhormáidiú. Chomh maith leis sin, seans go mbeidh gá le deireadh a chur leis na huimhreacha atá ar iarraidh.
Roghnaigh ailtireacht samhail
Tagann samhlacha Idirleata Cobhsaí i bhfoirmeacha éagsúla. Tá sé bunaithe den chuid is mó ar chothromóid Fokker-Planck, ar chothromóid Schrödinger, agus ar an gcothromóid Máistir. Ní mór an tsamhail is fearr a oireann do chás ar leith a roghnú. Mar sin, tá buntáistí agus míbhuntáistí ag gach ceann de na samhlacha seo.
Do fheidhm caillteanas a bhunú
Tá sé tábhachtach ós rud é go mbíonn tionchar aige ar cé chomh maith agus is féidir le do mhúnla na sonraí a mheaitseáil. Maidir le samhlacha Cobhsaí Idirleata, is feidhmeanna caillteanais go minic iad an mheánearráid chearnógach agus an éagsúlacht Kullback-Leibler.
Traenáil do mhúnla
Ag baint úsáide as shliocht grádán stochastic nó cur chuige optamaithe comhchosúil, féadfaidh tú tosú ar do mhúnla a oiliúint tar éis d'fheidhm caillteanais a shainiú.
Scrúdaigh ginearálú do mhúnla
Ba cheart duit sonraí úra a sheiceáil tar éis na hoiliúna trí iad a chur i gcomparáid le tacar sonraí tástála.
Tiúnadh hipearpharaiméadair do mhúnla
Chun feidhmíocht do mhúnla a fheabhsú, déan triail le luachanna éagsúla hipearpharaiméadair amhail ráta foghlama, méid baisce, agus líon na sraitheanna folaithe sa líonra.
Déan na gníomhartha roimhe seo arís
Seans go mbeidh ort na próisis seo a dhéanamh arís níos mó ná uair amháin chun na torthaí is fearr a fháil. Beidh sé ag brath ar dheacracht na faidhbe agus ar chaighdeán na sonraí.
Teagaisc códaithe
Teangacha cláraithe mar Python, is féidir MATLAB, C++, agus R a úsáid go léir chun samhlacha Cobhsaí Idirleata a chruthú. Beidh an teanga a úsáidtear ag brath ar an bhfeidhmchlár áirithe. Chomh maith leis sin, féadfaidh sé a bheith ag brath ar uirlisí agus leabharlanna a chuirtear ar fáil don teanga sin.
Is é Python an rogha is fearr sa chás seo. Tá leabharlanna láidre aige mar NumPy agus SciPy le haghaidh ríomh uimhriúil. Chomh maith leis sin, tacaíonn sé le TensorFlow agus PyTorch chun líonraí néaracha a chruthú agus a oiliúint. Mar sin, bíonn sé ina rogha iontach chun samhlacha Cobhsaí Idirleata a scríobh.
Sampla:
Úsáidfimid an chothromóid idirleata, foirmle matamaitice a chuireann síos ar an gcaoi a n-athraíonn cáilíocht nó cainníocht, mar theas nó tiúchan substainte, le himeacht ama i gcóras. Breathnaíonn an chothromóid go ginearálta mar seo:
∂u/∂t = α ∇²u
Is éard is comhéifeacht idirleata () ann tomhas ar cé chomh héasca is a scaipeann airí nó cainníocht trí chóras.
Is cur síos é Laplacian u (2u) ar an gcaoi a n-athraíonn an t-airí nó an chainníocht maidir le spás. I gcás u ina bhfuil an t-airí nó an chainníocht idirleata (mar shampla, teocht nó tiúchan), is é t an imeacht ama, is é an comhéifeacht idirleata é, agus is é an tairiseach idirleathadh é ().
Is féidir linn é a chur i bhfeidhm ag baint úsáide as modh Euler i Python.
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
Úsáideann an cód seo teicníc Euler chun an chothromóid idirleata a chur i bhfeidhm. Déanann sé cur síos ar an staid tosaigh mar riocht tosaigh aonfhoirmeach arna léiriú ag sraith cinn ar a bhfuil cruth (100). Úsáidtear 0.01 mar chéim ama.
Críochnaíodh 1000 atriall den lúb céimnithe ama.
Úsáideann sé an fheidhm np.diff, a chinneann an difríocht idir eilimintí comharsanacha. Mar sin, ríomhann sé díorthach spásúil na maoine nó na cainníochta atá á scaipeadh. Agus, déantar é a léiriú le du, ag gach atriall.
Ansin déanaimid an díorthach spásúil a iolrú faoin gcomhéifeacht idirleata alfa agus an chéim ama chun luach u a nuashonrú.
Sampla Níos Coimpléasc
Cén chuma a bheadh ar mhúnla cobhsaí idirleata nach tomhaiseann ach idirleathadh teasa cobhsaí? Conas a fheidhmíonn an cód sin?
Is gá sraith cothromóidí difreálaigh pháirteacha (PDEanna) a réiteach a mhíníonn conas a scaipeann teas thar chóras thar thréimhse ama. Mar sin, is féidir linn múnla Idirleata Cobhsaí a oiliúint a mhacasamhlú ar idirleathadh seasta teasa.
Seo léiriú ar conas is féidir an chothromóid teasa, PDE a mhíníonn Idirleathadh Cobhsaí teasa i slat aontoiseach, a réiteach ag baint úsáide as an modh difríochta críochta:
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()
Conas a Oibríonn Giniúint Íomhá ó Téacs?
Ós rud é go bhfuil an-tóir air ar an Idirlíon, is féidir linn a sheiceáil conas a oibríonn giniúint íomhá freisin.
Modhanna próiseála teanga nádúrtha (NLP) agus líonraí neural. Agus, is minic a úsáidtear iad chun múnla Cobhsaí Idirleata a sholáthar le haghaidh comhshó téacs-go-íomhá. Tá cur síos leathan ar conas é a chur i gcrích tugtha thíos:
1- Tokenize na focail sna sonraí téacs, agus deireadh a chur le focail stad agus poncaíocht. Déan luachanna uimhriúla de na focail. Tá sé mar chuid den réamhphróiseáil (leabú focal).
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- Foghlaim conas an téacs agus na híomhánna a nascadh le líonra néarúil a chomhcheanglaíonn ionchódóir agus díchódóir. Faigheann an líonra díchódóra an cód folaigh mar ionchur. Ansin, cruthaíonn sé an pictiúr gaolmhar tar éis don líonra ionchódóra na sonraí téacs a thiontú ina léiriú dlúth (cód folaigh).
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- Trí bhailiúchán suntasach íomhánna agus na tuairiscí téacs a théann leo a sholáthar dó. Ansin, is féidir leat an líonra ionchódóra-díchódóra a oiliúint.
# 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- Tar éis don líonra a bheith oilte, is féidir leat é a úsáid chun pictiúir a tháirgeadh ó ionchur téacs úr. Agus, is tríd an téacs a chothú isteach sa líonra ionchódóra. Ansin, is féidir leat cód folaigh a tháirgeadh, agus ansin an cód folaigh a chothú isteach sa líonra díchódóra chun an íomhá gaolmhar a tháirgeadh.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Tá roghnú na tacair sonraí cuí agus feidhmeanna caillteanas ar cheann de na céimeanna is ríthábhachtach. Tá éagsúlacht sa tacar sonraí agus tá raon leathan pictiúr agus tuairiscí téacs ann. Ba mhaith linn a chinntiú go bhfuil na híomhánna réalaíoch. Chomh maith leis sin, ní mór dúinn a bheith cinnte go bhfuil na tuairiscí téacs indéanta ionas gur féidir linn an fheidhm chaillteanais a dhearadh.
# 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)
Ar deireadh, féadfaidh tú triail a bhaint as ailtireachtaí agus modheolaíochtaí eile. Mar sin, gur féidir leat feidhmíocht an mhúnla a ardú, mar shampla meicníochtaí aird, GAN, nó VAEanna.
Leave a Reply