ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಭವಿಷ್ಯವು ಇಲ್ಲಿದೆ. ಮತ್ತು, ಈ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಜನರು ಗ್ರಹಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳನ್ನು ಓಡಿಸಬಹುದು, ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯಂತೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅದನ್ನು ರಿಯಾಲಿಟಿ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಿವೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಸ್ವಯಂ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮತ್ತು, ಅವರು ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸಲು ಹೊಂದಿರುವ ಅಗಾಧ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಾವು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಮಾನವೀಯತೆಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವುವು?
ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಆಟವನ್ನು ಆಡಿದ್ದೀರಾ?
ಇದು ವಿನೋದಮಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕಠಿಣವಾಗಿರಬಹುದು, ಸರಿ? ಆ ಆಟವನ್ನು ಆಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಗೆಲ್ಲಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ!
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸೂಪರ್-ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಡಿಸ್ಅಸೆಂಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನಂತರ ಅವರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರು ಹಿಂದೆಂದೂ ನೋಡಿರದ ತಾಜಾ ಚಿತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಕಲಿತದ್ದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ನೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಹಲವಾರು ಪದರಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಅದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲದರಲ್ಲೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿ ಇಲ್ಲಿದೆ.
ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವು ಮಾದರಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಅದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೊದಲು ಹಲವಾರು ಗುಪ್ತ ಲೇಯರ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ ಗುಪ್ತ ಪದರವು ಮುಂದಿನ ಲೇಯರ್ಗೆ ರವಾನಿಸುವ ಮೊದಲು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಈಗ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಾವು ನಮ್ಮ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ನೋಡೋಣ.
1. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (CNNs)
CNN ಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸಲು CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವು CNN ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ತಿಳಿಸಿತು.
ಅವರು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?
CNN ಹಲವಾರು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್ಗಳು, ಪೂಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿದ ಲೇಯರ್ಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಒಂದು ಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಎಂಬುದು ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ.
ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ನಡುವೆ ಡಾಟ್ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಿಎನ್ಎನ್ನ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ. ಪೂಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಲೇಯರ್ಗಳು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಏಕೆಂದರೆ ಜನರು ಗಮನಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅವರು ಕಲಿಯಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂಚುಗಳು, ಮೂಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಕಶ್ಚರ್ಗಳಂತಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು CNN ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸಬಹುದು. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಲಿತ ನಂತರ, ತಾಜಾ ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು CNN ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. CNN ಗಳು ವಿವಿಧ ಇಮೇಜ್ ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿವೆ.
ನಾವು ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಆಟೋ ಉದ್ಯಮ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರವು ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಅನಾರೋಗ್ಯದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಔಷಧಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ವಲಯದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಲೇನ್ ಪತ್ತೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ, ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ. ದೃಶ್ಯ ಹುಡುಕಾಟ, ಚಿತ್ರ ಆಧಾರಿತ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸು ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ; Google ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಗೂಗಲ್ ಲೆನ್ಸ್, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಇಷ್ಟಪಟ್ಟ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಧನ. ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೂಗಲ್ ಲೆನ್ಸ್, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೂವಿನ ಪ್ರಕಾರದಂತಹ ವಿವರಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ಇದು ಚಿತ್ರದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು. ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಫೋಟೋಗಳಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು CNN ಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದಾಗಿ Google Lens ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
2. ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆ (LSTM) ಜಾಲಗಳು
ನಿಯಮಿತ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲಗಳ (RNNs) ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ದೀರ್ಘ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆ (LSTM) ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. LSTM ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸಮಯದಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಮೊರಿ ಕೋಶ ಮತ್ತು ಮೂರು ಗೇಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಅವರು ಜೀವಕೋಶದ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಗೇಟ್, ಮರೆತು ಗೇಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಗೇಟ್ ಮೂರು ಗೇಟ್ಗಳು.
ಇನ್ಪುಟ್ ಗೇಟ್ ಮೆಮೊರಿ ಸೆಲ್ಗೆ ಡೇಟಾದ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ಮರೆತುಹೋಗುವ ಗೇಟ್ ಕೋಶದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸುವುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಗೇಟ್ ಕೋಶದಿಂದ ಡೇಟಾದ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವುಗಳ ಮಹತ್ವವೇನು?
LSTM ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಅವರು ಹಿಂದಿನ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಭವಿಷ್ಯದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅವರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಕೈಬರಹ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು LSTM ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಾಗಿವೆ.
ನಾವು LSTM ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ?
ಅನೇಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು LSTM ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನಗಳು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ಗಳ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ, ಹಾಗೆಯೇ ಹಣಕಾಸು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಶೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಲನೆಗಳು.
3. ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (GAN ಗಳು)
GAN ಗಳು a ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಹೋಲುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರ. GAN ಗಳು ಎರಡರಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ನರ ಜಾಲಗಳು: ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ರಚಿತವಾದ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಒಂದು.
ಇದೇ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಜನರೇಟರ್ ನೈಜವಾದವುಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವವರೆಗೆ ಈ ಎರಡು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾವು GAN ಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ
ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ GAN ಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿವೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋ ನಿರ್ಮಾಣ, ಪಠ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಉತ್ಪಾದನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
GAN ಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಗಾಗಿ ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದನೆಯಾಗಿದೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರಕಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ, GAN ಗಳು ಔಷಧ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
GAN ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
GAN ಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪೂರಕಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, GAN ಗಳು ಮನರಂಜನೆಯಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯದವರೆಗಿನ ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳು. NVIDIA ನ StyleGAN2, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
4. ಡೀಪ್ ಬಿಲೀಫ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಡಿಬಿಎನ್ಗಳು)
ಡೀಪ್ ಬಿಲೀಫ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಡಿಬಿಎನ್ಗಳು). ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಚಿಕ್ಕ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
DBN ಗಳು ಡೇಟಾ ಏನೆಂದು ತಿಳಿಸದೆಯೇ ಕಲಿಯಬಹುದು (ಇದನ್ನು "ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆ" ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ). ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಗ್ರಹಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಅಥವಾ ಅಸಾಧ್ಯವೆಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
DBN ಗಳನ್ನು ಯಾವುದು ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ?
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ DBN ಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿವೆ. ಈ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತದಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಕನಿಷ್ಠ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು DBN ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.
DBN ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಯಾವುವು?
ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ, ಇದರಲ್ಲಿ DBN ಗಳನ್ನು ವಿಮಾನಗಳು, ಪಕ್ಷಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವರಂತಹ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಚಲನೆಯ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಸಹ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾನವ ಭಂಗಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು DBN ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ DBN ಗಳು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
5. ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಜಾಲಗಳು (DRLs)
ಡೀಪ್ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಡಿಆರ್ಎಲ್ಗಳು) ಟ್ರಯಲ್ ಮತ್ತು ಎರರ್ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನವರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವರ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಫಲ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸಲು DRL ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಏನು ಅವರನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಗೇಮಿಂಗ್, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. DRL ಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಕಚ್ಚಾ ಸಂವೇದನಾ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದು, ಪರಿಸರದೊಂದಿಗಿನ ಅವರ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
DRL ಗಳನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲವು.
OpenAI ನ ಜಿಮ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಟೆಕ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ DRL ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯೂನಿಟಿಯ ML-ಏಜೆಂಟರು, ಮತ್ತು Google ನ DeepMind ಲ್ಯಾಬ್. AlphaGo, Google ನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಶ್ವ ಚಾಂಪಿಯನ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಗೋ ಬೋರ್ಡ್ ಆಟವನ್ನು ಆಡಲು DRL ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
DRL ನ ಮತ್ತೊಂದು ಬಳಕೆಯು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು ಪೇರಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ರೋಬೋಟಿಕ್ ತೋಳುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. DRL ಗಳು ಅನೇಕ ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಕಲಿಯಲು ತರಬೇತಿ ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
6. ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು
ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ ನರಮಂಡಲ ಅದು ವಿದ್ವಾಂಸರು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೆಳೆದಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಯರ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಡಚಣೆಯ ಪದರಕ್ಕೆ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂಕುಚಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನಂತರ ಲೇಯರ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೂಲ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಕ್ರಮೇಣ ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ಆಕಾರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕಡಿತವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವರು ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತ ರೂಪಕ್ಕೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ರಚನೆಯಂತಹ ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
ನಾವು ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ?
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ. ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್, ಇಮೇಜ್ ಡಿನಾಯ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಪಠ್ಯ ರಚನೆ, ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಸಾರೀಕರಣದಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಸಂಗತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ರೂಢಿಯಿಂದ ವಿಪಥಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಅಸಂಗತ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಇದು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
7. ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ಜಾಲಗಳು
ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೊಸ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ (ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಬದಲಿಯಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮೆದುಳಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಇದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಅವುಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಏರಿಳಿತಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ನಾವು ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಿಂತ ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಆರಿಸುತ್ತೇವೆ?
ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಐಟಂಗಳ ನಡುವಿನ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ CNN ನ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. CNN ಗಳು ವಿವಿಧ ಗಾತ್ರದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಈ ವಸ್ತುಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತವೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು, ಹಾಗೆಯೇ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಸ್ಪರ್ಧಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಪ್ರದೇಶಗಳು
ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಇಮೇಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಭರವಸೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿವೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು, ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಜನರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು 3D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ 2D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಇತರ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳಾದ ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (GANs) ಮತ್ತು ವೇರಿಯೇಶನಲ್ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು (VAEs) ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಜ್ಞಾನವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ; ನಿಬಾಬೆಲ್ ನ್ಯೂರೋಇಮೇಜಿಂಗ್ ಫೈಲ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಬರೆಯಲು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಪೈಥಾನ್ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆಗಾಗಿ, ಇದು ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
8. ಗಮನ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು
ಗಮನ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು, ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾದ ಕೆಲವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಭಾವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, ಗಮನ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಅವರ ಮಹತ್ವವೇನು?
ಗಮನ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವೆಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಇದು ನಿಧಾನ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಗಮನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಾಲಕರಹಿತ ವಾಹನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಗಮನ ವಿಧಾನಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಕೆಲವು ಪದಗಳು ಅಥವಾ ಪದಗುಚ್ಛಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಸ್ವನಿಯಂತ್ರಿತ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿನ ಗಮನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅದರ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಸವಾಲುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
9. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ಡೇಟಾ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದೇ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್-ಟು-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಮರುಕಳಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು (ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಅವರು ಅನುಕ್ರಮದ ತುಣುಕುಗಳ ನಡುವಿನ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸ್ವಯಂ-ಗಮನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಏನು?
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಜ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿವೆ.
ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ನಿರ್ಮಾಣದಂತಹ ಪಠ್ಯ ರಚನೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು RNN-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು?
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ.
GPT (ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿ-ಟ್ರೇನ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್) ಸರಣಿಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
BERT (ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಿಂದ ಬೈಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು) ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಗ್ರಹಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
ಎರಡೂ GPT ಮತ್ತು BERT ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಪೈಟೋರ್ಚ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಡೀಪ್-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್.
10. ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳು (ಆರ್ಬಿಎಂಗಳು)
ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳು (RBM ಗಳು) ಒಂದು ರೀತಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಉತ್ಪಾದಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಅಗತ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕಾರಣ, ಅವರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
RBMಗಳು ಎರಡು ಪದರಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಗೋಚರ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿ ಪದರವು ತೂಕದ ಅಂಚುಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ನರಕೋಶಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು RBM ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳು ಯಾವುವು?
RBM ಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. RBM ಗಳಲ್ಲಿ, ಗೋಚರ ಪದರವು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಮಾಧಿ ಪದರವು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗೋಚರ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವ ಪದರಗಳ ತೂಕವು ಅವುಗಳ ಲಿಂಕ್ನ ಬಲವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ RBM ಗಳು ಪದರಗಳ ನಡುವಿನ ತೂಕ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟಿವ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳ ಮಹತ್ವವೇನು?
RBM ಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿವೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು.
ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಅವು ತುಂಬಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತದಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. RBM ಗಳು ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಉನ್ನತ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ.
ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು?
RBM ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. RBM ಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ.
ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲಗಳು, RBM ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಡೀಪ್ ಬಿಲೀಫ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್, ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ, ಮತ್ತು ಥಿಯಾನೊ RBMಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಥವಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸು
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತಿವೆ.
ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಮರುಕಳಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಆರ್ಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಹೆಚ್ಚಿನ ಭರವಸೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್ಲಾ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಅವುಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಶೋಧಕರು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳು (RBMs) ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಧದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಕೂಡ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಹೊಸ ಮತ್ತು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುವುದು ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ