વર્ષોથી, ડીપ લર્નિંગ ટેકમાં હેડલાઇન્સ બનાવે છે. અને, શા માટે તે સમજવું સરળ છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સની આ શાખા આરોગ્યસંભાળથી માંડીને બૅન્કિંગથી લઈને પરિવહન સુધીના ક્ષેત્રોમાં પરિવર્તન લાવી રહી છે, જે અગાઉ અકલ્પ્ય પ્રગતિને સક્ષમ કરે છે.
ડીપ લર્નિંગ અત્યાધુનિક અલ્ગોરિધમ્સના સમૂહ પર બનેલ છે જે ડેટાના વિશાળ વોલ્યુમોમાંથી જટિલ પેટર્ન કાઢવા અને આગાહી કરવાનું શીખે છે.
અમે આ પોસ્ટમાં શ્રેષ્ઠ 15 ડીપ લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ જોઈશું, કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સથી લઈને જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ અને લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી નેટવર્ક્સ સુધી.
આ પોસ્ટ આવશ્યક સમજ આપશે કે શું તમે એ શિખાઉ માણસ અથવા ઊંડા શિક્ષણમાં નિષ્ણાત.
1. ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સ
ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્કમાં પરિવર્તન આવ્યું છે કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) એપ્લિકેશન. તેઓ આવનારા ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરે છે અને લાંબા અંતરના સંબંધોને પકડવા માટે ધ્યાન પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરે છે. આ તેમને પરંપરાગત ક્રમ-થી-ક્રમ મોડલ કરતાં ઝડપી બનાવે છે.
ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્ક્સનું સૌપ્રથમ વર્ણન વાસવાણી એટ અલ દ્વારા પ્રકાશિત "ધ્યાન તમારી જરૂર છે" માં કરવામાં આવ્યું હતું.
તેમાં એન્કોડર અને ડીકોડર (2017) નો સમાવેશ થાય છે. ટ્રાન્સફોર્મર મોડેલે વિવિધ NLP એપ્લીકેશનમાં કામગીરી દર્શાવી છે, જેમાં સમાવેશ થાય છે ભાવના વિશ્લેષણ, ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ અને મશીન અનુવાદ.
એપ્લીકેશન માટે કોમ્પ્યુટર વિઝનમાં ટ્રાન્સફોર્મર આધારિત મોડલનો પણ ઉપયોગ કરી શકાય છે. તેઓ ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને છબી કૅપ્શનિંગ કરી શકે છે.
2. લાંબા ટૂંકા ગાળાના મેમરી નેટવર્ક્સ (LSTM)
લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી નેટવર્ક્સ (LSTMs) એક સ્વરૂપ છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક ખાસ કરીને ક્રમિક ઇનપુટને હેન્ડલ કરવા માટે બનાવેલ છે. તેમને "લાંબા ટૂંકા ગાળાના" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે કારણ કે તેઓ બિનજરૂરી માહિતીને ભૂલી જતા લાંબા સમય પહેલાના જ્ઞાનને યાદ કરી શકે છે.
LSTM કેટલાક "ગેટ્સ" દ્વારા કાર્ય કરે છે જે નેટવર્કની અંદર માહિતીના પ્રવાહને નિયંત્રિત કરે છે. માહિતીને મહત્ત્વપૂર્ણ ગણવામાં આવે છે કે નહીં તેના આધારે, આ દરવાજા કાં તો તેને અંદર આવવા દે છે અથવા તેને અટકાવી શકે છે.
આ ટેકનીક LSTM ને પાછલા સમયના પગલાઓમાંથી માહિતીને યાદ અથવા ભૂલી જવા માટે સક્ષમ કરે છે, જે વાણી ઓળખ, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા અને સમય શ્રેણીની આગાહી જેવા કાર્યો માટે મહત્વપૂર્ણ છે.
LSTM એ કોઈપણ કિસ્સામાં અત્યંત ફાયદાકારક છે જ્યાં તમારી પાસે અનુક્રમિક ડેટા હોય જેનું મૂલ્યાંકન અથવા આગાહી કરવાની હોય. તેઓ મોટાભાગે બોલાયેલા શબ્દોને ટેક્સ્ટમાં અથવા માં કન્વર્ટ કરવા માટે વૉઇસ રેકગ્નિશન સૉફ્ટવેરમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે શેરબજારમાં અગાઉના ડેટાના આધારે ભાવિ કિંમતોની આગાહી કરવા માટેનું વિશ્લેષણ.
3. સેલ્ફ ઓર્ગેનાઈઝીંગ મેપ્સ (SOM)
SOM એ એક પ્રકારનું કૃત્રિમ છે ન્યુરલ નેટવર્ક જે શીખી શકે છે અને નિમ્ન-પરિમાણીય વાતાવરણમાં જટિલ ડેટા રજૂ કરે છે. આ પદ્ધતિ ઉચ્ચ-પરિમાણીય ઇનપુટ ડેટાને દ્વિ-પરિમાણીય ગ્રીડમાં રૂપાંતરિત કરીને કાર્ય કરે છે, જેમાં પ્રત્યેક એકમ અથવા ન્યુરોન ઇનપુટ જગ્યાના અલગ ભાગનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.
ચેતાકોષો એકસાથે જોડાયેલા હોય છે અને ટોપોલોજીકલ માળખું બનાવે છે, જે તેમને ઇનપુટ ડેટા શીખવા અને સંતુલિત કરવા દે છે. તેથી, SOM અસુરક્ષિત શિક્ષણ પર આધારિત છે.
અલ્ગોરિધમની જરૂર નથી લેબલ થયેલ ડેટા પાસેથી શીખવા માટે. તેના બદલે, તે ચલ વચ્ચેના પેટર્ન અને સહસંબંધો શોધવા માટે ઇનપુટ ડેટાની આંકડાકીય સુવિધાઓનો ઉપયોગ કરે છે.
તાલીમ તબક્કા દરમિયાન, ચેતાકોષો ઇનપુટ ડેટાના શ્રેષ્ઠ સંકેત તરીકે સ્પર્ધા કરે છે. અને, તેઓ એક અર્થપૂર્ણ બંધારણમાં સ્વ-વ્યવસ્થિત થાય છે. SOMs પાસે ઇમેજ અને સ્પીચ રેકગ્નિશન, ડેટા માઇનિંગ અને પેટર્ન રેકગ્નિશન સહિતની એપ્લિકેશન્સની વિશાળ શ્રેણી છે.
તેઓ માટે ઉપયોગી છે જટિલ ડેટાની કલ્પના કરવી, સંબંધિત ડેટા પોઈન્ટ્સનું ક્લસ્ટરિંગ, અને અસાધારણતા અથવા આઉટલાયર્સને શોધી કાઢવું.
4. ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ
ડીપ મજબૂતીકરણ લર્નિંગ મશીન લર્નિંગનો એક પ્રકાર છે જેમાં એજન્ટને પુરસ્કાર પ્રણાલીના આધારે નિર્ણયો લેવા માટે તાલીમ આપવામાં આવે છે. તે એજન્ટને તેની આસપાસના વાતાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા અને અજમાયશ અને ભૂલ દ્વારા શીખવા દેવા દ્વારા કાર્ય કરે છે.
એજન્ટને તેની દરેક ક્રિયા માટે પુરસ્કાર આપવામાં આવે છે, અને તેનો હેતુ સમય જતાં તેના લાભોને કેવી રીતે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા તે શીખવાનો છે. આનો ઉપયોગ એજન્ટોને રમતો રમવા, ઓટોમોબાઈલ ચલાવવા અને રોબોટ્સનું સંચાલન કરવાનું શીખવવા માટે થઈ શકે છે.
ક્યૂ-લર્નિંગ એ જાણીતી ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ પદ્ધતિ છે. તે ચોક્કસ રાજ્યમાં ચોક્કસ ક્રિયા કરવાના મૂલ્યનું મૂલ્યાંકન કરીને અને તે અંદાજને અપડેટ કરીને કાર્ય કરે છે કારણ કે એજન્ટ પર્યાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે.
એજન્ટ પછી આ અંદાજોનો ઉપયોગ તે નક્કી કરવા માટે કરે છે કે કઈ ક્રિયા સૌથી મોટા પુરસ્કારમાં પરિણમી શકે છે. ક્યુ-લર્નિંગનો ઉપયોગ એજન્ટોને અટારી ગેમ્સ રમવા માટે શિક્ષિત કરવા તેમજ ડેટા સેન્ટર્સમાં ઊર્જાનો ઉપયોગ સુધારવા માટે કરવામાં આવ્યો છે.
ડીપ ક્યૂ-નેટવર્ક એ બીજી પ્રખ્યાત ડીપ રિઇનફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ મેથડ (DQN) છે. DQN એ Q-Learning જેવા જ છે જેમાં તેઓ ટેબલને બદલે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને ક્રિયા મૂલ્યોનો અંદાજ કાઢે છે.
આ તેમને અસંખ્ય વૈકલ્પિક ક્રિયાઓ સાથે વિશાળ, જટિલ સેટિંગ્સ સાથે વ્યવહાર કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે. DQN નો ઉપયોગ એજન્ટોને ગો અને ડોટા 2 જેવી રમતો રમવા માટે તાલીમ આપવા તેમજ ચાલતા શીખી શકે તેવા રોબોટ્સ બનાવવા માટે કરવામાં આવ્યો છે.
5. રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNN)
RNN એ એક પ્રકારનું ન્યુરલ નેટવર્ક છે જે આંતરિક સ્થિતિને જાળવી રાખીને ક્રમિક ડેટા પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે. તેને પુસ્તક વાંચતી વ્યક્તિની જેમ જ ધ્યાનમાં લો, જ્યાં દરેક શબ્દ તેના પહેલા આવેલા શબ્દોના સંબંધમાં પચવામાં આવે છે.
તેથી RNN એ વાણી ઓળખ, ભાષા અનુવાદ અને શબ્દસમૂહમાં આગળના શબ્દની આગાહી કરવા જેવા કાર્યો માટે આદર્શ છે.
RNN દરેક વખતના આઉટપુટને આગલા સમયના સ્ટેપના ઇનપુટ સાથે જોડવા માટે ફીડબેક લૂપ્સનો ઉપયોગ કરીને કામ કરે છે. આ નેટવર્કને ભવિષ્યના સમયના પગલાઓ માટે તેના અનુમાનો જણાવવા માટે અગાઉના સમયની માહિતીનો ઉપયોગ કરવા સક્ષમ બનાવે છે. કમનસીબે, આનો અર્થ એ પણ થાય છે કે આરએનએન અદ્રશ્ય થતા ઢાળના મુદ્દા માટે સંવેદનશીલ છે, જેમાં તાલીમ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ગ્રેડિએન્ટ્સ ખૂબ જ નાના બની જાય છે અને નેટવર્ક લાંબા ગાળાના સંબંધો શીખવા માટે સંઘર્ષ કરે છે.
આ દેખીતી મર્યાદા હોવા છતાં, RNN એ એપ્લિકેશનની વિશાળ શ્રેણીમાં ઉપયોગ શોધી કાઢ્યો છે. આ એપ્લિકેશન્સમાં કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયા, વાણી ઓળખ અને સંગીત ઉત્પાદનનો પણ સમાવેશ થાય છે.
ગૂગલ અનુવાદ, ઉદાહરણ તરીકે, સમગ્ર ભાષાઓમાં અનુવાદ કરવા માટે RNN-આધારિત સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે સિરી, વર્ચ્યુઅલ સહાયક, અવાજ શોધવા માટે RNN-આધારિત સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરે છે. RNN નો ઉપયોગ સ્ટોકના ભાવની આગાહી કરવા અને વાસ્તવિક ટેક્સ્ટ અને ગ્રાફિક્સ બનાવવા માટે પણ કરવામાં આવ્યો છે.
6. કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ
કૅપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ એ ન્યુરલ નેટવર્ક ડિઝાઇનનો એક નવો પ્રકાર છે જે ડેટામાં પેટર્ન અને સહસંબંધોને વધુ અસરકારક રીતે ઓળખી શકે છે. તેઓ ન્યુરોન્સને "કેપ્સ્યુલ્સ" માં ગોઠવે છે જે ઇનપુટના અમુક પાસાઓને એન્કોડ કરે છે.
આ રીતે તેઓ વધુ સચોટ આગાહી કરી શકે છે. કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સ કેપ્સ્યુલ્સના અસંખ્ય સ્તરોનો ઉપયોગ કરીને ઇનપુટ ડેટામાંથી ક્રમશઃ જટિલ ગુણધર્મોને બહાર કાઢે છે.
કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સની ટેકનિક તેમને આપેલ ઇનપુટની શ્રેણીબદ્ધ રજૂઆતો શીખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. તેઓ કેપ્સ્યુલ્સ વચ્ચે વાતચીત કરીને ચિત્રની અંદરની વસ્તુઓ વચ્ચેના અવકાશી જોડાણોને યોગ્ય રીતે એન્કોડ કરી શકે છે.
ઑબ્જેક્ટ આઇડેન્ટિફિકેશન, પિક્ચર સેગ્મેન્ટેશન અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ એ તમામ કૅપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સની એપ્લિકેશન છે.
કેપ્સ્યુલ નેટવર્ક્સમાં કાર્યરત થવાની સંભાવના છે સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ ટેકનોલોજી તેઓ ઓટોમોબાઈલ, લોકો અને ટ્રાફિક ચિહ્નો જેવી વસ્તુઓને ઓળખવામાં અને તફાવત કરવામાં સિસ્ટમને મદદ કરે છે. આ સિસ્ટમો તેમના પર્યાવરણમાં વસ્તુઓના વર્તન વિશે વધુ ચોક્કસ આગાહીઓ કરીને અથડામણને ટાળી શકે છે.
7. વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર્સ (VAEs)
VAE એ ડીપ લર્નિંગ ટૂલનું એક સ્વરૂપ છે જેનો ઉપયોગ અસુરક્ષિત શિક્ષણ માટે થાય છે. ડેટાને નીચી-પરિમાણીય જગ્યામાં એન્કોડ કરીને અને પછી તેને મૂળ ફોર્મેટમાં ડીકોડ કરીને, તેઓ ડેટામાં પેટર્ન શોધવાનું શીખી શકે છે.
તેઓ એવા જાદુગર જેવા છે જે સસલાને ટોપીમાં ફેરવી શકે છે અને પછી સસલામાં ફેરવી શકે છે! VAE વાસ્તવિક દ્રશ્યો અથવા સંગીત પેદા કરવા માટે ફાયદાકારક છે. અને, તેઓ મૂળ ડેટા સાથે સરખાવી શકાય તેવા નવા ડેટા બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લઈ શકાય છે.
VAE ગુપ્ત કોડબ્રેકર જેવા જ છે. તેઓ અંતર્ગત શોધી શકે છે માહિતી માળખું તેને સરળ બિટ્સમાં તોડીને, જેમ કે પઝલ કેવી રીતે તૂટી જાય છે. તેઓ તે માહિતીનો ઉપયોગ નવા ડેટા બનાવવા માટે કરી શકે છે જે તેઓ ભાગોને સૉર્ટ કર્યા પછી મૂળ જેવો દેખાય છે.
આ પ્રચંડ ફાઇલોને સંકુચિત કરવા અથવા ચોક્કસ શૈલીમાં તાજા ગ્રાફિક્સ અથવા સંગીત ઉત્પન્ન કરવા માટે સરળ હોઈ શકે છે. VAE નવી સામગ્રી પણ બનાવી શકે છે, જેમ કે સમાચાર વાર્તાઓ અથવા સંગીત ગીતો.
8. જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN)
GANs (જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ) એ ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમનું એક સ્વરૂપ છે જે નવા ડેટાને જનરેટ કરે છે જે મૂળને મળતા આવે છે. તેઓ બે નેટવર્કને તાલીમ આપીને કાર્ય કરે છે: એક જનરેટર અને એક ભેદભાવ કરનાર નેટવર્ક.
જનરેટર નવા ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે જે મૂળ સાથે તુલનાત્મક છે.
અને, ભેદભાવ કરનાર મૂળ અને બનાવેલ ડેટા વચ્ચે તફાવત કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. જનરેટર ભેદભાવ કરનારને છેતરવાનો પ્રયાસ કરે છે અને ભેદભાવ કરનાર મૂળ ડેટાને યોગ્ય રીતે ઓળખવાનો પ્રયાસ કરે છે તેની સાથે બે નેટવર્કને તાલિમ આપવામાં આવે છે.
GAN ને ફોર્જર અને ડિટેક્ટીવ વચ્ચેનો ક્રોસ ગણો. જનરેટર ફોર્જરની જેમ જ કાર્ય કરે છે, નવી આર્ટવર્કનું નિર્માણ કરે છે જે મૂળ જેવું લાગે છે.
ભેદભાવ કરનાર એક ડિટેક્ટીવ તરીકે કામ કરે છે, અસલી આર્ટવર્ક અને બનાવટી વચ્ચે તફાવત કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. જનરેટર બુદ્ધિગમ્ય બનાવટી બનાવવામાં સુધારો કરે છે અને ભેદભાવકર્તા તેમને ઓળખવામાં સુધારો કરે છે તે સાથે, બે નેટવર્કને ટેન્ડમમાં તાલીમ આપવામાં આવે છે.
GAN ના ઘણા ઉપયોગો છે, જેમાં મનુષ્ય અથવા પ્રાણીઓના વાસ્તવિક ચિત્રો બનાવવાથી લઈને નવું સંગીત અથવા લેખન બનાવવા સુધીનો સમાવેશ થાય છે. તેનો ઉપયોગ ડેટા ઓગમેન્ટેશન માટે પણ થઈ શકે છે, જેમાં મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને તાલીમ આપવા માટે એક મોટો ડેટાસેટ બનાવવા માટે વાસ્તવિક ડેટા સાથે ઉત્પાદિત ડેટાને જોડવાનો સમાવેશ થાય છે.
9. ડીપ ક્યૂ-નેટવર્ક (DQNs)
ડીપ ક્યૂ-નેટવર્ક (DQNs) એ એક પ્રકારનું નિર્ણય લેવાની મજબૂતીકરણ શીખવાની અલ્ગોરિધમ છે. તેઓ ક્યૂ-ફંક્શન શીખીને કાર્ય કરે છે જે ચોક્કસ સ્થિતિમાં ચોક્કસ ક્રિયા કરવા માટે અપેક્ષિત પુરસ્કારની આગાહી કરે છે.
ક્યૂ-ફંક્શન અજમાયશ અને ભૂલ દ્વારા શીખવવામાં આવે છે, જેમાં અલ્ગોરિધમ વિવિધ ક્રિયાઓનો પ્રયાસ કરે છે અને પરિણામોમાંથી શીખે છે.
તેને જેમ ધ્યાનમાં લો વીડિયો ગેમ પાત્ર વિવિધ ક્રિયાઓ સાથે પ્રયોગ કરે છે અને શોધે છે કે કઈ ક્રિયાઓ સફળતા તરફ દોરી જાય છે! ડીક્યુએન ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને ક્યૂ-ફંક્શનને તાલીમ આપે છે, જે તેમને મુશ્કેલ નિર્ણય લેવાના કાર્યો માટે અસરકારક સાધનો બનાવે છે.
તેઓએ ગો અને ચેસ, તેમજ રોબોટિક્સ અને સ્વ-ડ્રાઈવિંગ ઓટોમોબાઈલ જેવી રમતોમાં માનવ ચેમ્પિયનને પણ હરાવ્યા છે. તેથી, એકંદરે, DQNs સમય જતાં તેમની નિર્ણય લેવાની કુશળતાને વધારવા માટે અનુભવમાંથી શીખીને કાર્ય કરે છે.
10. રેડિયલ બેસિસ ફંક્શન નેટવર્ક્સ (RBFNs)
રેડિયલ બેસિસ ફંક્શન નેટવર્ક્સ (RBFNs) એ ન્યુરલ નેટવર્કનો એક પ્રકાર છે જેનો ઉપયોગ અંદાજિત કાર્યો અને વર્ગીકરણ કાર્યો કરવા માટે થાય છે. તેઓ રેડિયલ બેઝિસ ફંક્શન્સના સંગ્રહનો ઉપયોગ કરીને ઇનપુટ ડેટાને ઉચ્ચ-પરિમાણીય જગ્યામાં રૂપાંતરિત કરીને કાર્ય કરે છે.
નેટવર્કનું આઉટપુટ એ બેઝિસ ફંક્શન્સનું રેખીય સંયોજન છે, અને દરેક રેડિયલ બેઝિસ ફંક્શન ઇનપુટ સ્પેસમાં કેન્દ્ર બિંદુનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.
RBFN એ જટિલ ઇનપુટ-આઉટપુટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ સાથેની પરિસ્થિતિઓ માટે ખાસ કરીને અસરકારક છે, અને તેઓ નિરીક્ષિત અને બિનનિરીક્ષણ શિક્ષણ સહિતની તકનીકોની વિશાળ શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને શીખવવામાં આવી શકે છે. તેનો ઉપયોગ નાણાકીય આગાહીઓથી લઈને ચિત્ર અને વાણી ઓળખથી લઈને તબીબી નિદાન સુધીની કોઈપણ વસ્તુ માટે કરવામાં આવ્યો છે.
RBFN ને એક GPS સિસ્ટમ તરીકે ધ્યાનમાં લો જે પડકારરૂપ ભૂપ્રદેશમાં તેનો માર્ગ શોધવા માટે એન્કર પોઈન્ટની શ્રેણીનો ઉપયોગ કરે છે. નેટવર્કનું આઉટપુટ એ એન્કર પોઈન્ટનું સંયોજન છે, જે રેડિયલ બેઝિસ ફંક્શન્સ માટે ઊભા છે.
અમે જટિલ માહિતી બ્રાઉઝ કરી શકીએ છીએ અને RBFN નો ઉપયોગ કરીને પરિસ્થિતિ કેવી રીતે બહાર આવશે તે વિશે ચોક્કસ આગાહીઓ જનરેટ કરી શકીએ છીએ.
11. મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન્સ (MLP)
મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન (MLP) તરીકે ઓળખાતા ન્યુરલ નેટવર્કનું લાક્ષણિક સ્વરૂપ વર્ગીકરણ અને રીગ્રેશન જેવા નિરીક્ષિત શિક્ષણ કાર્યો માટે વપરાય છે. તેઓ લિંક્ડ નોડ્સ અથવા ન્યુરોન્સના ઘણા સ્તરોને સ્ટેક કરીને કાર્ય કરે છે, દરેક સ્તર ઇનકમિંગ ડેટાને બિનરેખીય રીતે બદલીને.
MLP માં, દરેક ચેતાકોષ નીચેના સ્તરમાંના ચેતાકોષોમાંથી ઇનપુટ મેળવે છે અને ઉપરના સ્તરમાં ચેતાકોષોને સંકેત મોકલે છે. દરેક ચેતાકોષનું આઉટપુટ સક્રિયકરણ કાર્યનો ઉપયોગ કરીને નક્કી કરવામાં આવે છે, જે નેટવર્કને બિનરેખીયતા આપે છે.
તેઓ ઇનપુટ ડેટાની અત્યાધુનિક રજૂઆતો શીખવામાં સક્ષમ છે કારણ કે તેમની પાસે ઘણા છુપાયેલા સ્તરો હોઈ શકે છે.
એમએલપી વિવિધ કાર્યો માટે લાગુ કરવામાં આવી છે, જેમ કે સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ, છેતરપિંડી શોધ અને અવાજ અને ચિત્ર ઓળખ. MLP ની સરખામણી મુશ્કેલ કેસને તોડવા માટે સાથે મળીને કામ કરતા તપાસકર્તાઓના જૂથ સાથે થઈ શકે છે.
સાથે મળીને, તેઓ તથ્યોને એકસાથે જોડી શકે છે અને દરેકની વિશેષતાના ચોક્કસ ક્ષેત્ર હોવા છતાં પણ ગુનો ઉકેલી શકે છે.
12. કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs)
ઈમેજીસ અને વિડિયોને કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNN) નો ઉપયોગ કરીને પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, જે ન્યુરલ નેટવર્કનું એક સ્વરૂપ છે. તેઓ ઇનપુટ ડેટામાંથી નોંધપાત્ર લાક્ષણિકતાઓને બહાર કાઢવા માટે શીખવા યોગ્ય ફિલ્ટર્સ અથવા કર્નલોના સમૂહનો ઉપયોગ કરીને કાર્ય કરે છે.
ફિલ્ટર્સ ઈનપુટ પિક્ચર પર ગ્લાઈડ કરે છે, એક ફીચર મેપ બનાવવા માટે કન્વોલ્યુશન એક્ઝિક્યુટ કરે છે જે ઈમેજના આવશ્યક પાસાઓને કેપ્ચર કરે છે.
જેમ કે CNN ચિત્રની લાક્ષણિકતાઓની વંશવેલો રજૂઆતો શીખવામાં સક્ષમ છે, તેઓ ખાસ કરીને વિઝ્યુઅલ ડેટાના પ્રચંડ જથ્થા સાથે સંકળાયેલી પરિસ્થિતિઓ માટે મદદરૂપ થાય છે. કેટલીક એપ્લિકેશનોએ તેનો ઉપયોગ કર્યો છે, જેમ કે ઑબ્જેક્ટ શોધ, ચિત્ર વર્ગીકરણ અને ચહેરો શોધ.
CNN ને એક ચિત્રકાર તરીકે ધ્યાનમાં લો જે માસ્ટરપીસ બનાવવા માટે ઘણા બ્રશનો ઉપયોગ કરે છે. દરેક બ્રશ એક કર્નલ છે, અને કલાકાર ઘણા કર્નલોને મિશ્રિત કરીને એક જટિલ, વાસ્તવિક છબી બનાવી શકે છે. અમે ફોટામાંથી નોંધપાત્ર લાક્ષણિકતાઓ મેળવી શકીએ છીએ અને CNN નો ઉપયોગ કરીને છબીની સામગ્રીની ચોક્કસ આગાહી કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ.
13. ડીપ બિલીફ નેટવર્ક્સ (DBNs)
DBN એ ન્યુરલ નેટવર્કનું એક સ્વરૂપ છે જેનો ઉપયોગ ડાયમેન્શનલિટી રિડક્શન અને ફીચર લર્નિંગ જેવા અસુરક્ષિત શિક્ષણ કાર્યો માટે થાય છે. તેઓ પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો (RBMs) ના ઘણા સ્તરોને સ્ટેક કરીને કાર્ય કરે છે, જે બે-સ્તરવાળા ન્યુરલ નેટવર્ક્સ છે જે ઇનપુટ ડેટાનું પુનર્ગઠન કરવાનું શીખવા માટે સક્ષમ છે.
DBN ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટા મુદ્દાઓ માટે ખૂબ જ ફાયદાકારક છે કારણ કે તેઓ ઇનપુટની કોમ્પેક્ટ અને કાર્યક્ષમ રજૂઆત શીખી શકે છે. તેઓનો ઉપયોગ અવાજની ઓળખથી લઈને ચિત્રના વર્ગીકરણથી લઈને દવાની શોધ માટે કરવામાં આવ્યો છે.
ઉદાહરણ તરીકે, સંશોધકોએ એસ્ટ્રોજન રીસેપ્ટર સાથે દવાના ઉમેદવારોના બંધનકર્તા સંબંધનો અંદાજ કાઢવા માટે DBN નો ઉપયોગ કર્યો. ડીબીએનને રાસાયણિક લાક્ષણિકતાઓ અને બંધનકર્તા જોડાણોના સંગ્રહ પર તાલીમ આપવામાં આવી હતી, અને તે નવલકથા ડ્રગ ઉમેદવારોની બંધનકર્તા સંબંધની ચોક્કસ આગાહી કરવામાં સક્ષમ હતી.
આ ડ્રગ ડેવલપમેન્ટ અને અન્ય ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટા એપ્લિકેશન્સમાં DBN ના ઉપયોગને પ્રકાશિત કરે છે.
14. ઓટોએનકોડર્સ
ઓટોએનકોડર્સ એ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ છે જેનો ઉપયોગ બિન-નિરીક્ષણ શિક્ષણ કાર્યો માટે થાય છે. તેઓ ઇનપુટ ડેટાનું પુનઃનિર્માણ કરવાના હેતુથી છે, જે સૂચવે છે કે તેઓ માહિતીને કોમ્પેક્ટ રજૂઆતમાં એન્કોડ કરવાનું શીખશે અને પછી તેને મૂળ ઇનપુટમાં ડીકોડ કરશે.
ઓટોએનકોડર્સ ડેટા કમ્પ્રેશન, અવાજ દૂર કરવા અને વિસંગતતા શોધવા માટે ખૂબ અસરકારક છે. તેનો ઉપયોગ ફીચર લર્નિંગ માટે પણ થઈ શકે છે, જ્યાં ઓટોએનકોડરનું કોમ્પેક્ટ રિપ્રેઝન્ટેશન દેખરેખ હેઠળના શિક્ષણ કાર્યમાં આપવામાં આવે છે.
વર્ગમાં નોંધ લેતા વિદ્યાર્થીઓ તરીકે ઓટોએનકોડરને ધ્યાનમાં લો. વિદ્યાર્થી વ્યાખ્યાન સાંભળે છે અને સંક્ષિપ્ત અને કાર્યક્ષમ રીતે સૌથી સુસંગત મુદ્દાઓ લખે છે.
પાછળથી, વિદ્યાર્થી તેમની નોંધોનો ઉપયોગ કરીને પાઠનો અભ્યાસ અને યાદ રાખી શકે છે. બીજી બાજુ, એક ઓટોએનકોડર, ઇનપુટ ડેટાને કોમ્પેક્ટ રજૂઆતમાં એન્કોડ કરે છે જે પછીથી વિસંગતતા શોધ અથવા ડેટા કમ્પ્રેશન જેવા વિવિધ હેતુઓ માટે કાર્યરત થઈ શકે છે.
15. પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો (આરબીએમ)
આરબીએમ (પ્રતિબંધિત બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો) એ એક પ્રકારનું જનરેટિવ ન્યુરલ નેટવર્ક છે જેનો ઉપયોગ અસુરક્ષિત શિક્ષણ કાર્યો માટે થાય છે. તેઓ દૃશ્યમાન સ્તર અને છુપાયેલા સ્તરથી બનેલા હોય છે, જેમાં પ્રત્યેક સ્તરમાં ચેતાકોષ હોય છે, જોડાયેલા હોય છે પરંતુ સમાન સ્તરની અંદર નથી.
RBM ને કોન્ટ્રાસ્ટિવ ડાયવર્જન્સ તરીકે ઓળખાતી તકનીકનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવે છે, જેમાં પ્રશિક્ષણ ડેટાની સંભાવનાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે દૃશ્યમાન અને છુપાયેલા સ્તરો વચ્ચેના વજનને બદલવાનો સમાવેશ થાય છે. RBM શીખેલા વિતરણમાંથી નમૂના લઈને પ્રશિક્ષિત થયા પછી નવો ડેટા બનાવી શકે છે.
છબી અને વાણી ઓળખ, સહયોગી ફિલ્ટરિંગ અને વિસંગતતા શોધ એ તમામ એપ્લિકેશનો છે જેમાં RBM નો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. વપરાશકર્તાની વર્તણૂકમાંથી પેટર્ન શીખીને અનુરૂપ ભલામણો બનાવવા માટે ભલામણ પ્રણાલીઓમાં પણ તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે.
RBM નો ઉપયોગ ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટાની કોમ્પેક્ટ અને કાર્યક્ષમ રજૂઆત બનાવવા માટે ફીચર લર્નિંગમાં પણ કરવામાં આવ્યો છે.
રેપ-અપ અને ક્ષિતિજ પર આશાસ્પદ વિકાસ
કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) અને રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNNs) જેવી ડીપ લર્નિંગ પદ્ધતિઓ સૌથી અદ્યતન આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અભિગમોમાંની એક છે. CNN એ ચિત્ર અને ઑડિયો ઓળખાણમાં પરિવર્તન કર્યું છે, જ્યારે RNN એ પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા અને અનુક્રમિક ડેટા વિશ્લેષણમાં નોંધપાત્ર રીતે આગળ વધ્યા છે.
આ અભિગમોના ઉત્ક્રાંતિમાં આગળનું પગલું તેમની કાર્યક્ષમતા અને માપનીયતામાં સુધારો કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે તેવી શક્યતા છે, જે તેમને મોટા અને વધુ જટિલ ડેટાસેટ્સનું વિશ્લેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે, તેમજ તેમની અર્થઘટનક્ષમતા અને ઓછા લેબલવાળા ડેટામાંથી શીખવાની ક્ષમતામાં વધારો કરે છે.
ડીપ લર્નિંગમાં હેલ્થકેર, ફાઇનાન્સ અને સ્વાયત્ત પ્રણાલીઓ જેવા ક્ષેત્રોમાં પ્રગતિને મંજૂરી આપવાની સંભાવના છે.
એક જવાબ છોડો