ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
- 1. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
- 2. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 3. ನರಮಂಡಲದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಳು ಯಾವುವು?
- 4. ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 5. ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 6. ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ (MLP) ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 7. ನರಗಳ ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಆಡುತ್ತವೆ?
- 8. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 9. ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 10. ಆಳವಾದ ಜಾಲಗಳು ಆಳವಿಲ್ಲದವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೀರಿಸಬಹುದು?
- 11. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
- 12. ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಎಂದರೇನು?
- 13. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಿ?
- 14. ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ReLU ಕಾರ್ಯಗಳು ಯಾವುವು?
- 15. ಎಲ್ಲಾ ತೂಕವನ್ನು 0 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ ನರಮಂಡಲದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದೇ?
- 16. ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಿಂದ ಯುಗವನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 17. ಬ್ಯಾಚ್ ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಪ್ಔಟ್ ಎಂದರೇನು?
- 18. ಬ್ಯಾಚ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ನಿಂದ ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 19. ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ?
- 20. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ ಎಂದರೇನು?
- 21. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ನೀವು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ?
- 22. CNN ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಥವೇನು?
- 23. ಅನೇಕ CNN ಲೇಯರ್ಗಳು ಯಾವುವು?
- 24. ಮಿತಿಮೀರಿದ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳೇನು, ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು?
- 25. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, RNN ಎಂದರೇನು?
- 26. ಆಡಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿ
- 27. ಡೀಪ್ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು: ಅವು ಯಾವುವು?
- 28. ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
- 29. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ನ ವಿವರಣೆ
- 30. ಉತ್ಪಾದಕ ವಿರೋಧಿ ಜಾಲಗಳು (GAN ಗಳು): ಅವು ಯಾವುವು?
- 31. ನೀವು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದಂತೆ ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ?
- 32. ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಯಾವ ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ?
- ತೀರ್ಮಾನ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಹೊಚ್ಚಹೊಸ ಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲ. ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗದ ಏಕೈಕ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಮಾನವ ಮಿದುಳಿನ ಅನುಕರಣೆಯಾಗಿದೆ, ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಮಾನವನ ಮೆದುಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.
ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಇದೆ. ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈಗಿರುವಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಎಲ್ಲರೂ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಕಳೆದ 20 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿನ ನಾಟಕೀಯ ಏರಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕನಸಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವಾಗ ನೀವು ಎದುರಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ವಿಚಾರಣೆಗಳಿಗೆ ತಯಾರಾಗಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ಸರಳದಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಹಲವಾರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
1. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
ನೀವು ಹಾಜರಾಗುತ್ತಿದ್ದರೆ ಎ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಏನು ಎಂದು ನೀವು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಸಂದರ್ಶಕರು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ, ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಘಟಿತ ಅಥವಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾಯಿಯ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಬೆಕ್ಕಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು).
2. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶಾಖೆಯಾಗಿ, ನಾವು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೇವೆ ಇದರಿಂದ ಅವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಒಂದು ಅಂಶವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ನರಮಂಡಲದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ.
3. ನರಮಂಡಲದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಳು ಯಾವುವು?
ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೃತಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವ ದೇಹದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಾವಯವ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಹಳ ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತವೆ.
ಹೇಗೆ ಹೋಲುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮಾನವ ಮೆದುಳು ಕಾರ್ಯಗಳು, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎನ್ನುವುದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾದ ತುಣುಕಿನಲ್ಲಿ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ತಮ್ಮನ್ನು ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದುವ ಬದಲು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಫೀಡ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಕಲ್ಪನೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂರು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:
- ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್
- ಗುಪ್ತ ಪದರ
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್
4. ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶವು ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ನಿಂದ ಬಹು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ನಂತರ ಹಲವಾರು ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಎಂಬ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಒಳಹರಿವಿನೊಂದಿಗೆ ನರಕೋಶವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ನರಕೋಶವು ಈ ತೂಕದ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
5. ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವು ಒಂದು ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲವಾಗಿದೆ (ANN) ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳ (DNN) ನಡುವೆ ಹಲವಾರು ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಆಳವಾದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಾಗಿವೆ. "ಆಳ" ಪದವು ಒಂದೇ ಪದರದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪದರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
6. ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ (MLP) ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಇನ್ಪುಟ್, ಹಿಡನ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ಎಂಎಲ್ಪಿಗಳಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತವೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಂತೆ. ಇದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕ-ಪದರದ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ನಂತೆಯೇ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಒಂದೇ ಪದರದ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ನ ಬೈನರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ರೇಖೀಯ ಬೇರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ವರ್ಗಗಳನ್ನು (0,1) ಮಾತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ MLP ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.
7. ನರಗಳ ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಆಡುತ್ತವೆ?
ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವು ನ್ಯೂರಾನ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ತೂಕದ ಮೊತ್ತ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸ್ಟೆಪ್ ಫಂಕ್ಷನ್, ಸಿಗ್ಮೋಯ್ಡ್, ReLU, Tanh ಮತ್ತು Softmax ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
8. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅವರೋಹಣ. ಕಾರ್ಯದ ಸ್ಥಳೀಯ-ಜಾಗತಿಕ ಮಿನಿಮಾವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯು ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
9. ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ; ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ನಷ್ಟ" ಅಥವಾ "ದೋಷ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ನ ದೋಷವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಾವು ಆ ತಪ್ಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
10. ಆಳವಾದ ಜಾಲಗಳು ಆಳವಿಲ್ಲದವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೀರಿಸಬಹುದು?
ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಹಿಡನ್ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳ ನಡುವೆ, ಆಳವಿಲ್ಲದ ನರ ಜಾಲಗಳು ಒಂದೇ ಗುಪ್ತ ಪದರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಳವಿಲ್ಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಹಲವಾರು ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಡೀಪ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹಲವಾರು ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಬಹುಮುಖತೆಯಿಂದಾಗಿ ಡೀಪ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಈಗ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಭಾಷಣ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ.
11. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಹರಿವು ತೂಕದೊಂದಿಗೆ ಸಮಾಧಿ ಪದರಕ್ಕೆ ಹರಡುತ್ತದೆ.
ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಮಾಧಿ ಪದರದಲ್ಲಿ ಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮೊದಲು ಕೆಳಗಿನ ಲೇಯರ್ಗೆ ಹೋಗಬಹುದು.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಹೀಗೆ ಹೆಸರು ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣ.
12. ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಎಂದರೇನು?
ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ತೂಕ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಿದಾಗ, ಮೌಲ್ಯವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೊದಲು ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಾಗೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ ಗುಪ್ತ ಪದರದಲ್ಲಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಈ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳಿಗೆ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.
13. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಾಗೇಶನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉಂಟಾಗುವ ಸ್ಫೋಟದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ (ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ತಪ್ಪಾದ ಇಳಿಜಾರುಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲದ ಮಾದರಿಯ ತೂಕಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ).
ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಫೋಟಿಸುವುದು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾದಾಗ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ದಾಟಿದ್ದರೆ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಕನಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಅಂಶದಿಂದ ಅಂಶಕ್ಕೆ ತಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನರಮಂಡಲದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಕನಿಷ್ಠ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
14. ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ReLU ಕಾರ್ಯಗಳು ಯಾವುವು?
Softmax ಎಂಬ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಕಾರ್ಯವು 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ಮೊತ್ತವು ಒಂದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳಿಗಾಗಿ, ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ರೆಕ್ಟಿಫೈಡ್ ಲೀನಿಯರ್ ಯೂನಿಟ್ ಅನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ReLU ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. X ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು X ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ಸೊನ್ನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ReLU ಅನ್ನು ಸಮಾಧಿ ಪದರಗಳಿಗೆ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
15. ಎಲ್ಲಾ ತೂಕವನ್ನು 0 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ ನರಮಂಡಲದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ನೀಡಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ನರಮಂಡಲವು ಎಂದಿಗೂ ಕಲಿಯುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ತೂಕವನ್ನು 0 ಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಎಲ್ಲಾ ತೂಕಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ W [1] ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ತೂಕಕ್ಕೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಅದೇ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ತೂಕವನ್ನು 0 ಕ್ಕೆ ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ರೂಪದ ಸ್ಥಿರಾಂಕವು ಉಪಪಾರ್ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
16. ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಿಂದ ಯುಗವನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಮೂಲದ ತಂತ್ರಗಳು ಬ್ಯಾಚ್, ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಯುಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಯುಗವು ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಒಮ್ಮೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಮುಂದಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಕ್ಕೆ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಒಂದೇ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಹಾದುಹೋಗಲು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ.
ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಕ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ನಡೆಸುವ ಈ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲು, ಅದನ್ನು ಹಲವಾರು ಬ್ಯಾಚ್ಗಳು ಅಥವಾ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳು - ಯುಗ, ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ - ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್.
17. ಬ್ಯಾಚ್ ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಪ್ಔಟ್ ಎಂದರೇನು?
ಡ್ರಾಪ್ಔಟ್ ಗೋಚರ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಓವರ್ಫಿಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 20 ಪ್ರತಿಶತ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಿಡುತ್ತದೆ). ಇದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಶೂನ್ಯದ ಸರಾಸರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಒಂದರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಪ್ರತಿ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿನ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬ್ಯಾಚ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ನರಮಂಡಲಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
18. ಬ್ಯಾಚ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ನಿಂದ ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಬ್ಯಾಚ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್:
- ಬ್ಯಾಚ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಾಗಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿಧಾನವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುವ ತೂಕವು ಒಮ್ಮುಖವನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್:
- ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತೂಕದ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ, ಇದು ಬ್ಯಾಚ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ.
19. ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ?
ಎಷ್ಟೇ ಲೇಯರ್ಗಳಿದ್ದರೂ, ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ನಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಮೇಲೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತದೆ.
ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, n ಲೇಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು m ಗುಪ್ತ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರ ಜಾಲವು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳಿಲ್ಲದ ರೇಖೀಯ ನರಮಂಡಲಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ.
ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ, ನರಗಳ ಜಾಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
20. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ ಎಂದರೇನು?
ಟೆನ್ಸರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಬಹುಆಯಾಮದ ರಚನೆಯು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಟೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳ N- ಆಯಾಮದ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಟೆನ್ಸರ್ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಕಾರದ ಒಂದು ತುಣುಕು ಮಾತ್ರ ತಿಳಿದಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ - ಅವುಗಳೆಂದರೆ, ಎಷ್ಟು ಆಯಾಮಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ.
ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ; ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಫ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಟೆನ್ಸರ್ನ ರೂಪವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು.
21. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ನೀವು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ?
- ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವು ನೈಜವಾಗಿದ್ದರೆ ರೇಖೀಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
- ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡಬೇಕಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಬೈನರಿ ವರ್ಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಸಿಗ್ಮೋಯ್ಡ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು.
- ಯೋಜಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಎರಡು ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ Tanh ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ಗಣನೆಯ ಸುಲಭತೆಯಿಂದಾಗಿ, ReLU ಕಾರ್ಯವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
22. CNN ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಥವೇನು?
ದೃಶ್ಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಆಳವಾದ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ (CNN, ಅಥವಾ ConvNet). ಇಲ್ಲಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗಿಂತ, ಇನ್ಪುಟ್ ಬಹು-ಚಾನೆಲ್ ಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
23. ಅನೇಕ CNN ಲೇಯರ್ಗಳು ಯಾವುವು?
ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್: ಮುಖ್ಯ ಪದರವು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಆರಂಭಿಕ ಪದರವು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ.
ReLU ಲೇಯರ್: ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಲೇಯರ್ ಋಣಾತ್ಮಕ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಪೂಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್: ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಪೂಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಪೂಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಪೂಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
24. ಮಿತಿಮೀರಿದ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳೇನು, ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು?
ಮಾದರಿಯ ತಾಜಾ ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಜಟಿಲತೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಲಿಯುವಾಗ ಇದನ್ನು ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಗುರಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯುವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು. ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಕ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಾಕ್ಸ್ ಫಾರ್ಮ್ನೊಂದಿಗೆ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಟ್ರಕ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರುವುದರಿಂದ, ಫ್ಲಾಟ್ಬೆಡ್ ಟ್ರಕ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ.
ಅಂಡರ್-ಫಿಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯದ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಂತಹದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎರಡೂ ಅಂಡರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು (ಕೆ-ಫೋಲ್ಡ್ ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ) ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಡರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ.
25. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, RNN ಎಂದರೇನು?
ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರ ಜಾಲಗಳು (RNNs), ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧ, RNN ಎಂಬ ಸಂಕ್ಷೇಪಣದಿಂದ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಜೀನೋಮ್ಗಳು, ಕೈಬರಹ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಗತ್ಯ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ, RNN ಗಳು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
26. ಆಡಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿ
ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಮೊಮೆಂಟಮ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಆಡಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್, ವಿರಳವಾದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗದ್ದಲದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಕ್ಷಿಪ್ರ ಒಮ್ಮುಖಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿ-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಆಡಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ ಆವೇಗದ ಮೂಲಕ ಒಮ್ಮುಖವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯು ಸ್ಯಾಡಲ್ ಪಾಯಿಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಿಕ್ಕಿಹಾಕಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
27. ಡೀಪ್ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು: ಅವು ಯಾವುವು?
ಡೀಪ್ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ ಎನ್ನುವುದು ಎರಡು ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಾಮೂಹಿಕ ಹೆಸರು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ನಾಲ್ಕು ಅಥವಾ ಐದು ಆಳವಿಲ್ಲದ ಪದರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ನಾಲ್ಕು ಅಥವಾ ಐದು ಲೇಯರ್ಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ಪದರಗಳು ಆಳವಾದ ನಂಬಿಕೆ ಜಾಲಗಳ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಪ್ರತಿ RBM ನಂತರ, ಆಳವಾದ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ MNIST ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಬೈನರಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವುಗಳನ್ನು ಇತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಸರಿಪಡಿಸಿದ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು RBM ಗಿಂತ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
28. ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
ಇದು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಕೇಳಲಾಗುವ ಮತ್ತೊಂದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಟೆನ್ಸರ್ ಒಂದು ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಟೆನ್ಸರ್ಗಳು ಈ ಡೇಟಾ ಅರೇಗಳಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
29. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ನ ವಿವರಣೆ
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋನ ಅಡಿಪಾಯವು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ನ ನಿರ್ಮಾಣವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್ ನೋಡ್ಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನೋಡ್ಗಳು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಟೆನ್ಸರ್ಗಳಿಗೆ ಅಂಚುಗಳಿಗೆ ನಿಲ್ಲುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾವು ಗ್ರಾಫ್ನ ಆಕಾರದಲ್ಲಿ ಹರಿಯುವುದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಡೇಟಾಫ್ಲೋ ಗ್ರಾಫ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
30. ಉತ್ಪಾದಕ ವಿರೋಧಿ ಜಾಲಗಳು (GAN ಗಳು): ಅವು ಯಾವುವು?
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ ವಿರೋಧಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕೆಲಸ.
ಜನರೇಟರ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಹೊಸ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
31. ನೀವು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದಂತೆ ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಒಂದು ವ್ಯಾವಹಾರಿಕ ಸವಾಲನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಿಖರ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಕಠಿಣ ಮತ್ತು ವೇಗದ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ, ಗುಪ್ತ ಪದರದ ಗಾತ್ರವು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರಗಳ ಗಾತ್ರದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲೋ ಬೀಳಬೇಕು.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಾರಂಭವನ್ನು ಕೆಲವು ಸರಳ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು, ಆದರೂ:
ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಪೂರ್ವ ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅನನ್ಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಡೊಮೇನ್ನ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ನರಮಂಡಲದ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಾಗ, ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಲೇಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ.
ಯೋಜಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನರಮಂಡಲದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಹೆಚ್ಚಿಸಬೇಕು, ಸರಳವಾದ ನರಮಂಡಲದ ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
32. ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಯಾವ ರೀತಿಯ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ?
- ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಲೈವ್ ವಿಷಯಗಳಂತೆಯೇ ಸಂಚಿತ ಪ್ರತಿಫಲದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಆಟಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ವಾಹನಗಳು ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೆಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ.
- ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಆಟವಾಗಿದ್ದರೆ ಪರದೆಯನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಹಲವು ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಅನುಕೂಲಕರ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟವು, ಬಲವರ್ಧನೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ, ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದ್ಯಮ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರನ್ನು ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತಿವೆ.
ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಆಕರ್ಷಕ ಸಂಭಾವನೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೆಲಸದ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ನೀವು ಈಗ ಸಂದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿನಂತಿಸಿದ ಕೆಲವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಬಲವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
Hashdork's ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿ ಸಂದರ್ಶನ ಸರಣಿ ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ತಯಾರಾಗಲು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ