સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
- 1. ડીપ લર્નિંગ બરાબર શું છે?
- 2. ડીપ લર્નિંગને મશીન લર્નિંગથી શું અલગ પાડે છે?
- 3. ન્યુરલ નેટવર્ક વિશે તમારી વર્તમાન સમજ શું છે?
- 4. પરસેપ્ટ્રોન બરાબર શું છે?
- 5. ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક બરાબર શું છે?
- 6. મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન (MLP) બરાબર શું છે?
- 7. ન્યુરલ નેટવર્કમાં સક્રિયકરણ કાર્યો કયા હેતુથી ભજવે છે?
- 8. ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ બરાબર શું છે?
- 9. ખર્ચ કાર્ય બરાબર શું છે?
- 10. ડીપ નેટવર્ક્સ છીછરા નેટવર્કને કેવી રીતે પાછળ રાખી શકે છે?
- 11. ફોરવર્ડ પ્રચારનું વર્ણન કરો.
- 12. બેકપ્રોપેગેશન શું છે?
- 13. ડીપ લર્નિંગના સંદર્ભમાં, તમે ગ્રેડિયન્ટ ક્લિપિંગને કેવી રીતે સમજો છો?
- 14. Softmax અને ReLU કાર્યો શું છે?
- 15. શું ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલને 0 પર સેટ કરેલા તમામ વજન સાથે તાલીમ આપી શકાય છે?
- 16. યુગને બેચ અને પુનરાવૃત્તિથી શું અલગ પાડે છે?
- 17. બેચ નોર્મલાઇઝેશન અને ડ્રોપઆઉટ શું છે?
- 18. સ્ટોકેસ્ટિક ગ્રેડિયન્ટ ડીસેન્ટને બેચ ગ્રેડિયન્ટ ડીસેન્ટથી શું અલગ કરે છે?
- 19. ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાં બિન-રેખીયતા શામેલ કરવી શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે?
- 20. ડીપ લર્નિંગમાં ટેન્સર શું છે?
- 21. ડીપ લર્નિંગ મોડલ માટે તમે સક્રિયકરણ કાર્ય કેવી રીતે પસંદ કરશો?
- 22. CNN નો અર્થ શું છે?
- 23. CNN ના ઘણા સ્તરો શું છે?
- 24. ઓવર- અને અંડરફિટિંગની અસરો શું છે અને તમે તેમને કેવી રીતે ટાળી શકો?
- 25. ડીપ લર્નિંગમાં, RNN શું છે?
- 26. એડમ ઑપ્ટિમાઇઝરનું વર્ણન કરો
- 27. ડીપ ઓટોએનકોડર્સ: તેઓ શું છે?
- 28. ટેન્સરફ્લોમાં ટેન્સરનો અર્થ શું છે?
- 29. કોમ્પ્યુટેશનલ ગ્રાફનું સમજૂતી
- 30. જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN): તે શું છે?
- 31. જ્યારે તમે આર્કિટેક્ચર ડિઝાઇન કરો ત્યારે તમે ન્યુરલ નેટવર્કમાં સમાવિષ્ટ કરવા માટે ન્યુરોન્સ અને છુપાયેલા સ્તરોની સંખ્યા કેવી રીતે પસંદ કરશો?
- 32. ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ દ્વારા કયા પ્રકારના ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે?
- ઉપસંહાર
ડીપ લર્નિંગ એ એકદમ નવો વિચાર નથી. કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક ડીપ લર્નિંગ તરીકે ઓળખાતા મશીન લર્નિંગ સબસેટના એકમાત્ર પાયા તરીકે સેવા આપે છે.
ડીપ લર્નિંગ એ માનવ મગજની નકલ છે, જેમ કે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ છે, કારણ કે તે માનવ મગજની નકલ કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યા હતા.
થોડા સમય માટે આ રહ્યું છે. આ દિવસોમાં, દરેક જણ તેના વિશે વાત કરે છે કારણ કે અમારી પાસે હવે જેટલી પ્રોસેસિંગ પાવર અથવા ડેટા નથી.
છેલ્લા 20 વર્ષોમાં, પ્રોસેસિંગ ક્ષમતામાં નાટ્યાત્મક વૃદ્ધિના પરિણામે ડીપ લર્નિંગ અને મશીન લર્નિંગ ઉભરી આવ્યા છે.
તમારી ડ્રીમ જોબની શોધ કરતી વખતે તમને સામનો કરવો પડી શકે તેવી કોઈપણ પૂછપરછ માટે તૈયાર કરવામાં તમારી સહાય કરવા માટે, આ પોસ્ટ તમને સાદાથી જટિલ સુધીના અસંખ્ય ઊંડા અભ્યાસ ઇન્ટરવ્યુ પ્રશ્નો દ્વારા માર્ગદર્શન આપશે.
1. ડીપ લર્નિંગ બરાબર શું છે?
જો તમે હાજરી આપી રહ્યાં છો ઊંડા શિક્ષણ ઇન્ટરવ્યુ, તમે નિઃશંકપણે સમજો છો કે ડીપ લર્નિંગ શું છે. જો કે, ઇન્ટરવ્યુઅર અપેક્ષા રાખે છે કે તમે આ પ્રશ્નના જવાબમાં એક ઉદાહરણ સાથે વિગતવાર પ્રતિસાદ આપો.
તાલીમ આપવા માટે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ડીપ લર્નિંગ માટે, નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં સંગઠિત અથવા અસંગઠિત ડેટાનો ઉપયોગ કરવો આવશ્યક છે. છુપાયેલા દાખલાઓ અને લાક્ષણિકતાઓ શોધવા માટે, તે જટિલ પ્રક્રિયાઓ કરે છે (ઉદાહરણ તરીકે, બિલાડીની છબીને કૂતરાથી અલગ પાડવી).
2. ડીપ લર્નિંગને મશીન લર્નિંગથી શું અલગ પાડે છે?
મશીન લર્નિંગ તરીકે ઓળખાતી કૃત્રિમ બુદ્ધિની શાખા તરીકે, અમે ડેટા અને આંકડાકીય અને અલ્ગોરિધમિક તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને કમ્પ્યુટરને તાલીમ આપીએ છીએ જેથી તેઓ સમય જતાં વધુ સારા બને.
ના પાસા તરીકે મશીન શિક્ષણ, ડીપ લર્નિંગ માનવ મગજમાં જોવા મળતા ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચરનું અનુકરણ કરે છે.
3. ન્યુરલ નેટવર્ક વિશે તમારી વર્તમાન સમજ શું છે?
ન્યુરલ નેટવર્ક તરીકે ઓળખાતી કૃત્રિમ પ્રણાલીઓ માનવ શરીરમાં જોવા મળતા કાર્બનિક ન્યુરલ નેટવર્કને ખૂબ જ નજીકથી મળતી આવે છે.
કેવી રીતે સામ્યતા ધરાવતી તકનીકનો ઉપયોગ કરીને માનવ મગજ ફંક્શન્સ, ન્યુરલ નેટવર્ક એ એલ્ગોરિધમ્સનો સંગ્રહ છે જેનો ઉદ્દેશ્ય ડેટાના ટુકડામાં અંતર્ગત સહસંબંધોને ઓળખવાનો છે.
આ સિસ્ટમો કોઈપણ કાર્ય-વિશિષ્ટ નિયમોને અનુસરવાને બદલે, ડેટાસેટ્સ અને ઉદાહરણોની શ્રેણીમાં પોતાને ખુલ્લા કરીને કાર્ય-વિશિષ્ટ જ્ઞાન મેળવે છે.
વિચાર એ છે કે આ ડેટાસેટ્સની પૂર્વ-પ્રોગ્રામ કરેલી સમજણને બદલે, સિસ્ટમ તેને આપવામાં આવતા ડેટામાંથી વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ શીખે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાં સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા ત્રણ નેટવર્ક સ્તરો નીચે મુજબ છે:
- ઇનપુટ સ્તર
- છુપાયેલ સ્તર
- આઉટપુટ સ્તર
4. પરસેપ્ટ્રોન બરાબર શું છે?
માનવ મગજમાં જોવા મળતા જૈવિક ન્યુરોન પરસેપ્ટ્રોન સાથે સરખાવી શકાય છે. પરસેપ્ટ્રોન દ્વારા બહુવિધ ઇનપુટ્સ પ્રાપ્ત થાય છે, જે પછી અસંખ્ય પરિવર્તનો અને કાર્યો કરે છે અને આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરે છે.
દ્વિસંગી વર્ગીકરણમાં પરસેપ્ટ્રોન નામનું રેખીય મોડેલ કાર્યરત છે. તે વિવિધ પ્રકારના ઇનપુટ્સ સાથે ચેતાકોષનું અનુકરણ કરે છે, દરેકનું વજન અલગ છે.
ન્યુરોન આ ભારિત ઇનપુટ્સનો ઉપયોગ કરીને કાર્યની ગણતરી કરે છે અને પરિણામોને આઉટપુટ કરે છે.
5. ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક બરાબર શું છે?
ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક એ કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક (ANN) છે જેમાં ઇનપુટ અને આઉટપુટ લેયર્સ (DNN) વચ્ચે અનેક સ્તરો હોય છે.
ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક ડીપ આર્કિટેક્ચર ન્યુરલ નેટવર્ક છે. "ઊંડો" શબ્દ એક સ્તરમાં ઘણા સ્તરો અને એકમો સાથેના કાર્યોનો સંદર્ભ આપે છે. પેટર્નના વધુ સ્તરો મેળવવા માટે વધુ અને મોટા સ્તરો ઉમેરીને વધુ સચોટ મોડલ બનાવી શકાય છે.
6. મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન (MLP) બરાબર શું છે?
ઈનપુટ, હિડન અને આઉટપુટ લેયર્સ MLP માં હાજર હોય છે, જેમ કે ન્યુરલ નેટવર્કમાં. તે એક અથવા વધુ છુપાયેલા સ્તરો સાથે સિંગલ-લેયર પરસેપ્ટ્રોન જેવું જ બનેલ છે.
સિંગલ લેયર પરસેપ્ટ્રોનનું બાઈનરી આઉટપુટ ફક્ત રેખીય વિભાજિત વર્ગો (0,1) વર્ગીકૃત કરી શકે છે, જ્યારે MLP બિનરેખીય વર્ગોનું વર્ગીકરણ કરી શકે છે.
7. ન્યુરલ નેટવર્કમાં સક્રિયકરણ કાર્યો કયા હેતુથી ભજવે છે?
સક્રિયકરણ કાર્ય નક્કી કરે છે કે ન્યુરોન સૌથી મૂળભૂત સ્તરે સક્રિય થવું જોઈએ કે નહીં. કોઈપણ સક્રિયકરણ કાર્ય ઇનપુટ્સના ભારાંકિત સરવાળા વત્તા પૂર્વગ્રહને ઇનપુટ તરીકે સ્વીકારી શકે છે. સક્રિયકરણ કાર્યોમાં સ્ટેપ ફંક્શન, સિગ્મોઇડ, આરએલયુ, તાન્હ અને સોફ્ટમેક્સનો સમાવેશ થાય છે.
8. ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ બરાબર શું છે?
ખર્ચ કાર્ય અથવા ભૂલને ઘટાડવા માટેનો શ્રેષ્ઠ અભિગમ એ ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ છે. ફંક્શનનું સ્થાનિક-ગ્લોબલ મિનિમા શોધવું એ ધ્યેય છે. આ ભૂલને ઘટાડવા માટે મોડેલે જે પાથને અનુસરવું જોઈએ તેનો ઉલ્લેખ કરે છે.
9. ખર્ચ કાર્ય બરાબર શું છે?
તમારું મોડેલ કેટલું સારું પ્રદર્શન કરે છે તેનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ખર્ચ કાર્ય એ મેટ્રિક છે; તે ક્યારેક "નુકસાન" અથવા "ભૂલ" તરીકે ઓળખાય છે. બેકપ્રોપેગેશન દરમિયાન, તેનો ઉપયોગ આઉટપુટ લેયરની ભૂલની ગણતરી કરવા માટે થાય છે.
અમે ન્યુરલ નેટવર્કની પ્રશિક્ષણ પ્રક્રિયાઓને આગળ વધારવા માટે તે અચોક્કસતાને ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા પાછળ ધકેલીને તેનો ઉપયોગ કરીએ છીએ.
10. ડીપ નેટવર્ક્સ છીછરા નેટવર્કને કેવી રીતે પાછળ રાખી શકે છે?
ઇનપુટ અને આઉટપુટ સ્તરો ઉપરાંત ન્યુરલ નેટવર્કમાં છુપાયેલા સ્તરો ઉમેરવામાં આવે છે. ઇનપુટ અને આઉટપુટ સ્તરો વચ્ચે, છીછરા ન્યુરલ નેટવર્ક્સ એક છુપાયેલા સ્તરનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક અસંખ્ય સ્તરોનો ઉપયોગ કરે છે.
છીછરા નેટવર્કને કોઈપણ કાર્યમાં ફિટ થવા માટે ઘણા પરિમાણોની જરૂર હોય છે. ડીપ નેટવર્ક્સ નાની સંખ્યામાં પરિમાણો સાથે પણ કાર્યોને વધુ સારી રીતે અનુકૂળ કરી શકે છે કારણ કે તેમાં ઘણા સ્તરો શામેલ છે.
ડીપ નેટવર્ક્સને હવે પસંદ કરવામાં આવે છે કારણ કે તેઓ કોઈપણ પ્રકારના ડેટા મોડેલિંગ સાથે કામ કરવા માટે વર્સેટિલિટી ધરાવે છે, પછી ભલે તે વાણી અથવા ચિત્રની ઓળખ માટે હોય.
11. ફોરવર્ડ પ્રચારનું વર્ણન કરો.
ઇનપુટ્સ ફોરવર્ડિંગ પ્રચાર તરીકે ઓળખાતી પ્રક્રિયામાં દફનાવવામાં આવેલા સ્તરમાં વજન સાથે પ્રસારિત થાય છે.
સક્રિયકરણ કાર્યના આઉટપુટની ગણતરી નીચેના સ્તર પર પ્રક્રિયા કરતા પહેલા દરેક દફનાવવામાં આવેલા સ્તરમાં કરવામાં આવે છે.
પ્રક્રિયા ઇનપુટ સ્તરથી શરૂ થાય છે અને અંતિમ આઉટપુટ સ્તર સુધી આગળ વધે છે, આમ નામ આગળ પ્રચાર થાય છે.
12. બેકપ્રોપેગેશન શું છે?
જ્યારે ન્યુરલ નેટવર્કમાં વજન અને પૂર્વગ્રહોને સમાયોજિત કરવામાં આવે છે, ત્યારે મૂલ્ય કેવી રીતે બદલાય છે તેનું પ્રથમ અવલોકન કરીને બેકપ્રોપેગેશનનો ઉપયોગ ખર્ચ કાર્ય ઘટાડવા માટે થાય છે.
દરેક છુપાયેલા સ્તર પરના ઢાળને સમજવાથી આ ફેરફારની ગણતરી સરળ બને છે.
બેકપ્રોપેગેશન તરીકે ઓળખાતી પ્રક્રિયા આઉટપુટ લેયરથી શરૂ થાય છે અને ઇનપુટ લેયરમાં પાછળ જાય છે.
13. ડીપ લર્નિંગના સંદર્ભમાં, તમે ગ્રેડિયન્ટ ક્લિપિંગને કેવી રીતે સમજો છો?
ગ્રેડિયન્ટ ક્લિપિંગ એ બેકપ્રોપેગેશન દરમિયાન ઉદ્દભવતા ગ્રેડિએન્ટ્સના વિસ્ફોટના મુદ્દાને ઉકેલવા માટેની એક પદ્ધતિ છે (એવી સ્થિતિ જેમાં સમય જતાં નોંધપાત્ર ખોટા ગ્રેડિએન્ટ્સ એકઠા થાય છે, જે તાલીમ દરમિયાન ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલના વજનમાં નોંધપાત્ર ગોઠવણો તરફ દોરી જાય છે).
એક્સ્પ્લોડિંગ ગ્રેડિએન્ટ્સ એ એક સમસ્યા છે જે ત્યારે ઊભી થાય છે જ્યારે તાલીમ દરમિયાન ગ્રેડિએન્ટ્સ ખૂબ મોટા થઈ જાય છે, જે મોડેલને અસ્થિર બનાવે છે. જો ઢાળ અપેક્ષિત શ્રેણીને ઓળંગી ગયો હોય, તો ઢાળના મૂલ્યો એલિમેન્ટ-બાય-એલિમેન્ટને પૂર્વવ્યાખ્યાયિત લઘુત્તમ અથવા મહત્તમ મૂલ્ય પર ધકેલવામાં આવે છે.
ગ્રેડિયન્ટ ક્લિપિંગ તાલીમ દરમિયાન ન્યુરલ નેટવર્કની સંખ્યાત્મક સ્થિરતાને વધારે છે, પરંતુ તે મોડેલના પ્રદર્શન પર ન્યૂનતમ અસર કરે છે.
14. Softmax અને ReLU કાર્યો શું છે?
Softmax નામનું સક્રિયકરણ કાર્ય 0 અને 1 ની રેન્જમાં આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરે છે. દરેક આઉટપુટને વિભાજિત કરવામાં આવે છે જેથી તમામ આઉટપુટનો સરવાળો એક થાય. આઉટપુટ સ્તરો માટે, Softmax વારંવાર કાર્યરત છે.
રેક્ટિફાઇડ લીનિયર યુનિટ, જે ક્યારેક ReLU તરીકે ઓળખાય છે, તે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતું સક્રિયકરણ કાર્ય છે. જો X સકારાત્મક હોય, તો તે X ને આઉટપુટ કરે છે, નહીં તો તે શૂન્યને આઉટપુટ કરે છે. ReLU નિયમિતપણે દફનાવવામાં આવેલા સ્તરો પર લાગુ થાય છે.
15. શું ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલને 0 પર સેટ કરેલા તમામ વજન સાથે તાલીમ આપી શકાય છે?
ન્યુરલ નેટવર્ક ક્યારેય આપેલ કામ પૂર્ણ કરવાનું શીખશે નહીં, તેથી તમામ વજનને 0 થી શરૂ કરીને મોડેલને તાલીમ આપવી શક્ય નથી.
જો બધા વજનને શૂન્યથી શરૂ કરવામાં આવે તો W [1] માં દરેક વજન માટે ડેરિવેટિવ્ઝ સમાન રહેશે, જેના પરિણામે ચેતાકોષો સમાન લક્ષણોને પુનરાવર્તિત રીતે શીખશે.
માત્ર વજનને 0 પર શરૂ કરવા માટે નહીં, પરંતુ કોઈપણ સ્થિરતાના સ્વરૂપમાં સબપાર પરિણામ આવવાની શક્યતા છે.
16. યુગને બેચ અને પુનરાવૃત્તિથી શું અલગ પાડે છે?
પ્રોસેસિંગ ડેટાસેટ્સ અને ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ તકનીકોના વિવિધ સ્વરૂપોમાં બેચ, પુનરાવર્તન અને યુગનો સમાવેશ થાય છે. Epoch માં આગળ અને પાછળ બંને રીતે સંપૂર્ણ ડેટાસેટ સાથે ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા એકવાર સમાવેશ થાય છે.
વિશ્વસનીય પરિણામો પ્રદાન કરવા માટે, ડેટાસેટ વારંવાર ઘણી વખત પસાર થાય છે કારણ કે તે એક જ પ્રયાસમાં પસાર કરવા માટે ખૂબ મોટો છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા માહિતીના નાના જથ્થાને વારંવાર ચલાવવાની આ પ્રથાને પુનરાવર્તન તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. ખાતરી કરવા માટે કે ડેટા સેટ સફળતાપૂર્વક ન્યુરલ નેટવર્કને પાર કરે છે, તેને સંખ્યાબંધ બેચ અથવા સબસેટમાં વિભાજિત કરી શકાય છે, જેને બેચિંગ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
ડેટા સંગ્રહના કદ પર આધાર રાખીને, ત્રણેય પદ્ધતિઓ - યુગ, પુનરાવર્તન અને બેચનું કદ - આવશ્યકપણે ઉપયોગ કરવાની રીતો છે. ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ એલ્ગોરિધમ.
17. બેચ નોર્મલાઇઝેશન અને ડ્રોપઆઉટ શું છે?
ડ્રોપઆઉટ દૃશ્યમાન અને છુપાયેલા નેટવર્ક એકમો (સામાન્ય રીતે 20 ટકા ગાંઠો છોડી દે છે) રેન્ડમલી દૂર કરીને ડેટાને ઓવરફિટિંગ અટકાવે છે. તે નેટવર્કને કન્વર્જ કરવા માટે જરૂરી પુનરાવર્તનોની સંખ્યાને બમણી કરે છે.
શૂન્યનું સરેરાશ આઉટપુટ સક્રિયકરણ અને એકનું પ્રમાણભૂત વિચલન રાખવા માટે દરેક સ્તરમાં ઇનપુટ્સને સામાન્ય કરીને, બેચ નોર્મલાઇઝેશન એ ન્યુરલ નેટવર્કની કામગીરી અને સ્થિરતાને વધારવા માટેની વ્યૂહરચના છે.
18. સ્ટોકેસ્ટિક ગ્રેડિયન્ટ ડીસેન્ટને બેચ ગ્રેડિયન્ટ ડીસેન્ટથી શું અલગ કરે છે?
બેચ ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ:
- સંપૂર્ણ ડેટાસેટનો ઉપયોગ બેચ ગ્રેડિયન્ટ માટે ઢાળ બનાવવા માટે થાય છે.
- ડેટાની વિશાળ માત્રા અને ધીમે ધીમે અપડેટ થતા વજન કન્વર્જન્સને મુશ્કેલ બનાવે છે.
સ્ટોકેસ્ટિક ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ:
- સ્ટોકેસ્ટિક ગ્રેડિયન્ટ ગ્રેડિયન્ટની ગણતરી કરવા માટે એક જ નમૂનાનો ઉપયોગ કરે છે.
- વધુ વારંવાર વજનમાં ફેરફારને લીધે, તે બેચ ગ્રેડિયન્ટ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ ઝડપથી કન્વર્જ થાય છે.
19. ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાં બિન-રેખીયતા શામેલ કરવી શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે?
ભલે ગમે તેટલા સ્તરો હોય, ન્યુરલ નેટવર્ક બિન-રેખીયતાની ગેરહાજરીમાં પરસેપ્ટ્રોન જેવું વર્તન કરશે, જે આઉટપુટને રેખીય રીતે ઇનપુટ પર આધારિત બનાવે છે.
તેને બીજી રીતે કહીએ તો, n સ્તરો અને m છુપાયેલા એકમો અને રેખીય સક્રિયકરણ કાર્યો સાથેનું ન્યુરલ નેટવર્ક છુપાયેલા સ્તરો વિના અને ફક્ત લીનિયર વિભાજન સરહદો શોધવાની ક્ષમતા સાથે રેખીય ન્યુરલ નેટવર્કની સમકક્ષ છે.
બિન-રેખીયતા વિના, ન્યુરલ નેટવર્ક જટિલ મુદ્દાઓને હલ કરવામાં અને ઇનપુટને ચોક્કસ રીતે વર્ગીકૃત કરવામાં અસમર્થ છે.
20. ડીપ લર્નિંગમાં ટેન્સર શું છે?
ટેન્સર તરીકે ઓળખાતી બહુપરીમાણીય એરે મેટ્રિસિસ અને વેક્ટર્સના સામાન્યીકરણ તરીકે સેવા આપે છે. તે ઊંડા શિક્ષણ માટે નિર્ણાયક ડેટા માળખું છે. ટેન્સર્સનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે મૂળભૂત ડેટા પ્રકારોના N-પરિમાણીય એરેનો ઉપયોગ થાય છે.
ટેન્સરના દરેક ઘટકમાં સમાન ડેટા પ્રકાર હોય છે, અને આ ડેટા પ્રકાર હંમેશા જાણીતો હોય છે. શક્ય છે કે આકારનો માત્ર એક ટુકડો-એટલે કે, કેટલા પરિમાણો છે અને દરેક કેટલા મોટા છે-જાણવામાં આવે છે.
પરિસ્થિતિઓમાં જ્યારે ઇનપુટ્સ પણ સંપૂર્ણપણે જાણીતા હોય છે, મોટાભાગની કામગીરી સંપૂર્ણ રીતે જાણીતા ટેન્સર્સ ઉત્પન્ન કરે છે; અન્ય કિસ્સાઓમાં, ટેન્સરનું સ્વરૂપ ફક્ત ગ્રાફ એક્ઝેક્યુશન દરમિયાન જ સ્થાપિત કરી શકાય છે.
21. ડીપ લર્નિંગ મોડલ માટે તમે સક્રિયકરણ કાર્ય કેવી રીતે પસંદ કરશો?
- જો અપેક્ષિત પરિણામ વાસ્તવિક હોય તો રેખીય સક્રિયકરણ કાર્યનો ઉપયોગ કરવો તે અર્થપૂર્ણ છે.
- સિગ્મોઇડ ફંક્શનનો ઉપયોગ થવો જોઈએ જો આઉટપુટ કે જેની આગાહી કરવાની હોય તે દ્વિસંગી વર્ગની સંભાવના હોય.
- જો અંદાજિત આઉટપુટમાં બે વર્ગીકરણ હોય તો તાન ફંક્શનનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
- તેની ગણતરીની સરળતાને લીધે, ReLU ફંક્શન વિશાળ શ્રેણીની પરિસ્થિતિઓમાં લાગુ પડે છે.
22. CNN નો અર્થ શું છે?
ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક કે જે વિઝ્યુઅલ ઈમેજરીનું મૂલ્યાંકન કરવામાં નિષ્ણાત છે તેમાં કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNN, અથવા ConvNet) નો સમાવેશ થાય છે. અહીં, ન્યુરલ નેટવર્કમાં જ્યાં વેક્ટર ઇનપુટનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે તેના બદલે, ઇનપુટ બહુ-ચેનલ ચિત્ર છે.
મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોનનો ઉપયોગ CNN દ્વારા ખાસ રીતે કરવામાં આવે છે જેને ખૂબ ઓછી પ્રીપ્રોસેસિંગની જરૂર પડે છે.
23. CNN ના ઘણા સ્તરો શું છે?
કન્વોલ્યુશનલ લેયર: મુખ્ય સ્તર એ કન્વોલ્યુશનલ લેયર છે, જેમાં વિવિધ શીખવા યોગ્ય ફિલ્ટર્સ અને ગ્રહણશીલ ક્ષેત્ર છે. આ પ્રારંભિક સ્તર ઇનપુટ ડેટા લે છે અને તેની લાક્ષણિકતાઓને બહાર કાઢે છે.
ReLU સ્તર: નેટવર્કને બિન-રેખીય બનાવીને, આ સ્તર નકારાત્મક પિક્સેલને શૂન્યમાં ફેરવે છે.
પૂલિંગ લેયર: પ્રોસેસિંગ અને નેટવર્ક સેટિંગ્સને ન્યૂનતમ કરીને, પૂલિંગ લેયર ધીમે ધીમે રજૂઆતના અવકાશી કદને ઘટાડે છે. મેક્સ પૂલિંગ એ પૂલિંગની સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિ છે.
24. ઓવર- અને અંડરફિટિંગની અસરો શું છે અને તમે તેમને કેવી રીતે ટાળી શકો?
આને ઓવરફિટિંગ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે જ્યારે મોડેલ તાલીમ ડેટામાં જટિલતાઓ અને ઘોંઘાટ શીખે છે જ્યાં તે મોડલના નવા ડેટાના ઉપયોગ પર નકારાત્મક અસર કરે છે.
ધ્યેય કાર્ય શીખતી વખતે વધુ અનુકૂલનક્ષમ હોય તેવા બિનરેખીય મોડેલો સાથે થવાની સંભાવના વધુ છે. એક મોડેલને ઓટોમોબાઈલ અને ટ્રકને શોધવા માટે પ્રશિક્ષિત કરી શકાય છે, પરંતુ તે માત્ર ચોક્કસ બોક્સ સ્વરૂપવાળા વાહનોને ઓળખવામાં સક્ષમ હોઈ શકે છે.
આપેલ છે કે તે માત્ર એક પ્રકારની ટ્રક પર પ્રશિક્ષિત છે, તે ફ્લેટબેડ ટ્રકને શોધી શકશે નહીં. તાલીમ ડેટા પર, મોડેલ સારી રીતે કાર્ય કરે છે, પરંતુ વાસ્તવિક દુનિયામાં નહીં.
અંડર-ફીટેડ મોડલ એ એવા મોડેલનો ઉલ્લેખ કરે છે જે ડેટા પર પૂરતા પ્રમાણમાં પ્રશિક્ષિત નથી અથવા નવી માહિતીને સામાન્ય બનાવવા માટે સક્ષમ નથી. આ ઘણીવાર ત્યારે થાય છે જ્યારે મોડેલને અપૂરતા અથવા અચોક્કસ ડેટા સાથે તાલીમ આપવામાં આવે છે.
અન્ડરફિટિંગ દ્વારા ચોકસાઈ અને પ્રદર્શન બંને સાથે ચેડા કરવામાં આવે છે.
મોડલની ચોકસાઈ (K-ફોલ્ડ ક્રોસ-વેલિડેશન)નો અંદાજ કાઢવા માટે ડેટાનું રિસેમ્પલ કરવું અને મોડેલનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે માન્યતા ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરવો એ ઓવરફિટિંગ અને અંડરફિટિંગ ટાળવાના બે રસ્તા છે.
25. ડીપ લર્નિંગમાં, RNN શું છે?
રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNN), કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સની સામાન્ય વિવિધતા, સંક્ષેપ RNN દ્વારા જાય છે. તેઓ જીનોમ, હસ્તાક્ષર, ટેક્સ્ટ અને ડેટા સિક્વન્સની પ્રક્રિયા કરવા માટે, અન્ય વસ્તુઓની સાથે કાર્યરત છે. જરૂરી તાલીમ માટે, RNNs બેકપ્રોપગેશનનો ઉપયોગ કરે છે.
26. એડમ ઑપ્ટિમાઇઝરનું વર્ણન કરો
એડમ ઑપ્ટિમાઇઝર, જેને અનુકૂલનશીલ મોમેન્ટમ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે એક ઑપ્ટિમાઇઝેશન તકનીક છે જે છૂટાછવાયા ગ્રેડિએન્ટ્સ સાથે ઘોંઘાટીયા પરિસ્થિતિઓને નિયંત્રિત કરવા માટે વિકસાવવામાં આવી છે.
ઝડપી કન્વર્જન્સ માટે પ્રતિ-પેરામીટર અપડેટ્સ પ્રદાન કરવા ઉપરાંત, એડમ ઑપ્ટિમાઇઝર વેગ દ્વારા કન્વર્જન્સને વધારે છે, તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે મોડેલ સેડલ પોઈન્ટમાં ફસાઈ ન જાય.
27. ડીપ ઓટોએનકોડર્સ: તેઓ શું છે?
ડીપ ઓટોએનકોડર એ બે સપ્રમાણ ઊંડા માન્યતા નેટવર્ક્સનું સામૂહિક નામ છે જેમાં સામાન્ય રીતે નેટવર્કના એન્કોડિંગ અડધા માટે ચાર અથવા પાંચ છીછરા સ્તરો અને ડીકોડિંગ અડધા માટે ચાર અથવા પાંચ સ્તરોનો બીજો સમૂહ શામેલ હોય છે.
આ સ્તરો ઊંડી માન્યતા નેટવર્કનો પાયો બનાવે છે અને બોલ્ટ્ઝમેન મશીનો દ્વારા અવરોધિત છે. દરેક RBM પછી, ડીપ ઓટોએનકોડર MNIST ડેટાસેટમાં બાઈનરી ફેરફારો લાગુ કરે છે.
તેનો ઉપયોગ અન્ય ડેટાસેટ્સમાં પણ થઈ શકે છે જ્યાં RBM કરતાં ગૌસિયન રેક્ટિફાઈડ ટ્રાન્સફોર્મેશનને પ્રાધાન્ય આપવામાં આવશે.
28. ટેન્સરફ્લોમાં ટેન્સરનો અર્થ શું છે?
આ બીજો ઊંડો અભ્યાસ ઇન્ટરવ્યૂ પ્રશ્ન છે જે નિયમિતપણે પૂછવામાં આવે છે. ટેન્સર એ ગાણિતિક ખ્યાલ છે જે ઉચ્ચ-પરિમાણીય એરે તરીકે વિઝ્યુઅલાઈઝ થાય છે.
ટેન્સર્સ આ ડેટા એરે છે જે ન્યુરલ નેટવર્કને ઇનપુટ તરીકે પ્રદાન કરવામાં આવે છે અને વિવિધ પરિમાણો અને રેન્કિંગ ધરાવે છે.
29. કોમ્પ્યુટેશનલ ગ્રાફનું સમજૂતી
ટેન્સરફ્લોનો પાયો કોમ્પ્યુટેશનલ ગ્રાફનું નિર્માણ છે. દરેક નોડ ગાંઠોના નેટવર્કમાં કાર્ય કરે છે, જ્યાં ગાંઠો ગાણિતિક ક્રિયાઓ અને ટેન્સર્સ માટે કિનારીઓ માટે ઊભા છે.
ડેટા ગ્રાફના આકારમાં વહેતો હોવાથી તેને કેટલીકવાર "ડેટાફ્લો ગ્રાફ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
30. જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN): તે શું છે?
ડીપ લર્નિંગમાં, જનરેટિવ મોડેલિંગ જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને પરિપૂર્ણ થાય છે. તે એક દેખરેખ વિનાનું કામ છે જ્યાં પરિણામ ઇનપુટ ડેટામાં પેટર્નને ઓળખીને બનાવવામાં આવે છે.
ભેદભાવનો ઉપયોગ જનરેટર દ્વારા ઉત્પાદિત ઉદાહરણોને વર્ગીકૃત કરવા માટે થાય છે, જ્યારે જનરેટરનો ઉપયોગ નવા ઉદાહરણો ઉત્પન્ન કરવા માટે થાય છે.
31. જ્યારે તમે આર્કિટેક્ચર ડિઝાઇન કરો ત્યારે તમે ન્યુરલ નેટવર્કમાં સમાવિષ્ટ કરવા માટે ન્યુરોન્સ અને છુપાયેલા સ્તરોની સંખ્યા કેવી રીતે પસંદ કરશો?
વ્યવસાયિક પડકારને જોતાં, ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર બનાવવા માટે જરૂરી ન્યુરોન્સ અને છુપાયેલા સ્તરોની ચોક્કસ સંખ્યા કોઈપણ સખત અને ઝડપી નિયમો દ્વારા નક્કી કરી શકાતી નથી.
ન્યુરલ નેટવર્કમાં, છુપાયેલા સ્તરનું કદ ઇનપુટ અને આઉટપુટ સ્તરોના કદની મધ્યમાં ક્યાંક આવવું જોઈએ.
ન્યુરલ નેટવર્ક ડિઝાઇન બનાવવાની મુખ્ય શરૂઆત થોડી સરળ પદ્ધતિઓમાં પ્રાપ્ત કરી શકાય છે, જોકે:
સમાન વાસ્તવિક-વિશ્વ સેટિંગ્સમાં ન્યુરલ નેટવર્ક્સ સાથેના અગાઉના અનુભવના આધારે કોઈપણ વિશિષ્ટ ડેટાસેટ માટે શું શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કરશે તે જોવા માટે કેટલાક મૂળભૂત વ્યવસ્થિત પરીક્ષણથી પ્રારંભ કરવું એ દરેક અનન્ય વાસ્તવિક-વિશ્વના અનુમાનિત મોડેલિંગ પડકારનો સામનો કરવાનો શ્રેષ્ઠ માર્ગ છે.
નેટવર્ક રૂપરેખાંકન ઇશ્યૂ ડોમેનના જ્ઞાન અને અગાઉના ન્યુરલ નેટવર્ક અનુભવના આધારે પસંદ કરી શકાય છે. ન્યુરલ નેટવર્કના સેટઅપનું મૂલ્યાંકન કરતી વખતે, સંબંધિત સમસ્યાઓ પર ઉપયોગમાં લેવાતા સ્તરો અને ચેતાકોષોની સંખ્યા શરૂ કરવા માટે એક સારું સ્થાન છે.
અનુમાનિત આઉટપુટ અને ચોકસાઈના આધારે ન્યુરલ નેટવર્કની જટિલતા ધીમે ધીમે વધારવી જોઈએ, એક સરળ ન્યુરલ નેટવર્ક ડિઝાઇનથી શરૂ કરીને.
32. ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ દ્વારા કયા પ્રકારના ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે?
- રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ નામના મશીન લર્નિંગ પેરાડાઈમમાં, મૉડલ જીવંત વસ્તુઓની જેમ જ સંચિત પુરસ્કારના વિચારને મહત્તમ બનાવવા માટે કાર્ય કરે છે.
- રમતો અને સ્વ-ડ્રાઇવિંગ વાહનો બંનેને સામેલ સમસ્યાઓ તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે મજબૂતીકરણ શીખવાની.
- સ્ક્રીનનો ઉપયોગ ઇનપુટ તરીકે થાય છે જો રજૂ કરવાની સમસ્યા રમત હોય. આગલા તબક્કાઓ માટે આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરવા માટે, અલ્ગોરિધમ પિક્સેલ્સને ઇનપુટ તરીકે લે છે અને કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્કના ઘણા સ્તરો દ્વારા તેની પ્રક્રિયા કરે છે.
- મોડેલની ક્રિયાઓના પરિણામો, કાં તો અનુકૂળ હોય કે ખરાબ, મજબૂતીકરણ તરીકે કાર્ય કરે છે.
ઉપસંહાર
વર્ષોથી ડીપ લર્નિંગની લોકપ્રિયતા વધી છે, જેમાં વર્ચ્યુઅલ રીતે દરેક ઉદ્યોગ ક્ષેત્રે એપ્લિકેશન છે.
કંપનીઓ વધુને વધુ સક્ષમ નિષ્ણાતોની શોધ કરી રહી છે જેઓ ડીપ લર્નિંગ અને મશીન લર્નિંગ અભિગમોનો ઉપયોગ કરીને માનવ વર્તનની નકલ કરતા મોડલ ડિઝાઇન કરી શકે.
ઉમેદવારો કે જેઓ તેમના કૌશલ્ય સમૂહમાં વધારો કરે છે અને આ અદ્યતન તકનીકો વિશેના તેમના જ્ઞાનને જાળવી રાખે છે તેઓ આકર્ષક મહેનતાણું સાથે કામની વિશાળ તકો શોધી શકે છે.
તમે હવે ઇન્ટરવ્યુથી શરૂઆત કરી શકો છો કારણ કે તમારી પાસે સૌથી વધુ વારંવાર વિનંતી કરવામાં આવતા કેટલાક ડીપ લર્નિંગ ઇન્ટરવ્યુ પ્રશ્નોનો જવાબ કેવી રીતે આપવો તેની મજબૂત સમજ છે. તમારા ઉદ્દેશ્યોના આધારે આગળનું પગલું લો.
Hashdork ની મુલાકાત લો ઇન્ટરવ્યુ શ્રેણી ઇન્ટરવ્યુ માટે તૈયાર કરવા માટે.
એક જવાબ છોડો