ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವರು AI ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ. ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರ ಉತ್ಪಾದನೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು.
ನಾವು ಅವರನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿವೆ.
ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಮತ್ತು, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಅವರು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
ಅವು ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ; ಶಾಖ ಪ್ರಸರಣ, ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಸರಣ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಅದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಭೌತಿಕ ಅಥವಾ ಆರ್ಥಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು. ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸೇರಿವೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಾವು ಅದನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಮತ್ತು, ಈ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ನಿಮಗೆ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನೀಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.
ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಬಂದವು?
ಇದು 19 ನೇ ಶತಮಾನದ ಉತ್ತರಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಬೇರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗಣಿತದ ತನಿಖೆಯು ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಾರಂಭವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಫೋಕ್ಕರ್-ಪ್ಲಾಂಕ್ ಸಮೀಕರಣವು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಇದನ್ನು ಮೊದಲು 1906 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಕಸನಗೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಈಗ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಇದರ ಹಿಂದಿನ ಲಾಜಿಕ್ ಏನು?
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಾವು ಹೇಳಿದಂತೆ, ಅವು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳು. ಅದಲ್ಲದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಆಸ್ತಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಅವು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಅವು ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೇಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಅವು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಹರಡುವಿಕೆಯು ಏಕಾಗ್ರತೆ, ಒತ್ತಡ ಅಥವಾ ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ.
ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡೋಣ. ನೀವು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ದ್ರವದಿಂದ ತುಂಬಿದ ಕಂಟೇನರ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬಣ್ಣವು ದ್ರವದಲ್ಲಿ ಹರಡಲು ಮತ್ತು ಎಮಲ್ಸಿಫೈ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ದ್ರವ ಮತ್ತು ವರ್ಣದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಬಣ್ಣವು ಹೇಗೆ ಚದುರಿಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮಿಶ್ರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಹಣಕಾಸಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಅಥವಾ ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಹೇಗೆ ಹರಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ವಿಕಾಸವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗಣಿತದ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಸಮಯದ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಊಹಿಸುವುದು ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮುಖ್ಯ ಆಲೋಚನೆಯಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ತಜ್ಞರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಹೇಗೆ?
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ತಯಾರಿಸಿ:
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಫೋಕರ್-ಪ್ಲಾಂಕ್ ಸಮೀಕರಣ, ಶ್ರೋಡಿಂಗರ್ ಸಮೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾಸ್ಟರ್ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಹೀಗಾಗಿ, ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಗಳು ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ನಿಮ್ಮ ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಇದು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದರಿಂದ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ, ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ದೋಷ ಮತ್ತು ಕುಲ್ಬ್ಯಾಕ್-ಲೀಬ್ಲರ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ
ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಿಮ್ಮ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸಿದ ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ
ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ ನೀವು ತಾಜಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಕಲಿಕೆಯ ದರ, ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಲೇಯರ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳ ವಿವಿಧ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ.
ಹಿಂದಿನ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ
ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ತೊಂದರೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಕ್ಯಾಲಿಬರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಕೋಡಿಂಗ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್
ಪ್ರೊಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು Python, MATLAB, C++, ಮತ್ತು R ನಂತಹ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಬಳಸಿದ ಭಾಷೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು ಆ ಭಾಷೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗಣನೆಗಾಗಿ NumPy ಮತ್ತು SciPy ನಂತಹ ಬಲವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು TensorFlow ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಪೈಟೋರ್ಚ್ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಇದು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ:
ಪ್ರಸರಣ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸೋಣ, ಒಂದು ಗುಣಮಟ್ಟ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಶಾಖ ಅಥವಾ ವಸ್ತುವಿನ ಸಾಂದ್ರತೆಯು, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗಣಿತದ ಸೂತ್ರ. ಸಮೀಕರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ:
∂u/∂t = α ∇²u
ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಗುಣಾಂಕ () ಎನ್ನುವುದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಆಸ್ತಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣ ಎಷ್ಟು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮಾಪನವಾಗಿದೆ.
u (2u) ನ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಶಿಯನ್ ಎನ್ನುವುದು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಆಸ್ತಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲಿ u ಆಸ್ತಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣವು ಹರಡುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಾಪಮಾನ ಅಥವಾ ಸಾಂದ್ರತೆ), t ಎಂಬುದು ಸಮಯದ ಅಂಗೀಕಾರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಸರಣ ಗುಣಾಂಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ().
ಪೈಥಾನ್ನಲ್ಲಿ ಯೂಲರ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
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
ಪ್ರಸರಣ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಈ ಕೋಡ್ ಯೂಲರ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (100) ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಏಕರೂಪದ ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಿತಿ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. 0.01 ಅನ್ನು ಸಮಯ ಹಂತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಟೈಮ್-ಸ್ಟೆಪ್ಪಿಂಗ್ ಲೂಪ್ನ 1000 ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿವೆ.
ಇದು np.diff ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೆರೆಯ ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಹರಡಿರುವ ಆಸ್ತಿ ಅಥವಾ ಪರಿಮಾಣದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು, ಇದು ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಡು ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ನಂತರ ನಾವು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಗುಣಾಂಕದ ಆಲ್ಫಾ ಮತ್ತು ಯು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಸಮಯದ ಹಂತದಿಂದ ಗುಣಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಉದಾಹರಣೆ
ಸ್ಥಿರವಾದ ಶಾಖ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಳೆಯುವ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯು ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ? ಆ ಕೋಡ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಆಂಶಿಕ ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಸಮೀಕರಣಗಳ (PDE ಗಳು) ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು, ಅದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿ ಶಾಖ ಹೇಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಶಾಖದ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು.
ಒಂದು ಆಯಾಮದ ರಾಡ್ನಲ್ಲಿ ಶಾಖದ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ PDE, ಶಾಖ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಮಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ವಿವರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:
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()
ಪಠ್ಯದಿಂದ ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಷನ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಇದು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಚಿತ್ರ ರಚನೆಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು. ಮತ್ತು, ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ವಿಶಾಲ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ:
1- ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳನ್ನು ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಪ್ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ವಿರಾಮಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. ಪದಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಇದು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ (ಪದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು).
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- ಎನ್ಕೋಡರ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಡಿಕೋಡರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸುಪ್ತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಎನ್ಕೋಡರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ (ಸುಪ್ತ ಕೋಡ್) ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ ನಂತರ ಅದು ಸಂಯೋಜಿತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
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- ಚಿತ್ರಗಳ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ. ನಂತರ, ನೀವು ಎನ್ಕೋಡರ್-ಡಿಕೋಡರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.
# 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- ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ತಾಜಾ ಪಠ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ನೀವು ಅದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮತ್ತು, ಇದು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ. ನಂತರ, ನೀವು ಸುಪ್ತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ತದನಂತರ ಸಂಯೋಜಿತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸುಪ್ತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡಿಕೋಡರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳು ನೈಜವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆಗಳು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತವಾಗಿರಬೇಕು ಇದರಿಂದ ನಾವು ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು.
# 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)
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನೀವು ಇತರ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, GAN ಗಳು, ಅಥವಾ VAE ಗಳು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ