ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງພວກເຮົາມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບເຄື່ອງສ້າງຮູບພາບ AI ຄື ການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່. ມັນມີການປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກໍາແລ້ວແລະໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າໃນຊີວິດຂອງພວກເຮົາ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍທີ່ຫມັ້ນຄົງແມ່ນມີຫຼາຍກ່ວາການສ້າງຮູບພາບ.
ມີຫຼາຍຂົງເຂດທີ່ພວກເຮົາສາມາດຈ້າງເຂົາເຈົ້າ.
ແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ແມ່ນແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດ. ແລະ, ພວກເຂົາສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສືບສວນການປ່ຽນແປງຂອງລະບົບການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາ.
ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນອີງໃສ່ແນວຄວາມຄິດຂະບວນການແຜ່ກະຈາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດກວດເບິ່ງປະກົດການທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຍົກຕົວຢ່າງ; ການຖ່າຍທອດຄວາມຮ້ອນ, ປະຕິກິລິຍາທາງເຄມີ, ແລະການກະຈາຍຂໍ້ມູນໃນຕະຫຼາດການເງິນ.
ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສາມາດປັບຕົວໄດ້ທີ່ສຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດຄາດຄະເນສະຖານະການໃນອະນາຄົດຂອງລະບົບໂດຍອີງໃສ່ສະພາບປະຈຸບັນຂອງມັນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານສາມາດເບິ່ງພື້ນຖານທາງດ້ານຮ່າງກາຍຫຼືຫຼັກການທາງດ້ານການເງິນທີ່ປົກຄອງມັນ. ແນວຄວາມຄິດນີ້ມີປະໂຫຍດຫຼາຍໃນຫຼາຍຂົງເຂດ. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີຟີຊິກ, ເຄມີສາດ, ແລະການເງິນ.
ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງການສືບສວນຕື່ມອີກ. ແລະ, ພວກເຮົາຕ້ອງການໃຫ້ທ່ານສອນວິທີການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍຄວາມຫມັ້ນຄົງເຫຼົ່ານີ້.
ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ເກີດຂື້ນແນວໃດ?
ນີ້ມີຮາກກັບຄືນໄປບ່ອນໃນທ້າຍສະຕະວັດທີ 19.
ການສືບສວນທາງຄະນິດສາດຂອງຂະບວນການແຜ່ກະຈາຍໃນເລື່ອງແມ່ນບ່ອນທີ່ຕົວແບບການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ຫນຶ່ງໃນແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນສົມຜົນ Fokker-Planck.
ມັນໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີຄັ້ງທໍາອິດໃນປີ 1906. ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ພັດທະນາແລະຖືກດັດແປງຕາມເວລາ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົານໍາໃຊ້ພວກມັນໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ.
ເຫດຜົນທາງຫລັງແມ່ນຫຍັງ?
ໃນຄໍາສັບທີ່ງ່າຍດາຍ, ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາເວົ້າ, ພວກເຂົາແມ່ນຕົວແບບທາງຄະນິດສາດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາຊ່ວຍພວກເຮົາໃນການສືບສວນວິທີການຊັບສິນຫຼືປະລິມານແຜ່ຂະຫຍາຍໃນໄລຍະເວລາໃນລະບົບ.
ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນອີງໃສ່ຫຼັກການຂະບວນການແຜ່ກະຈາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າຊ່ວຍພວກເຮົາໃນການສືບສວນວິທີການປະລິມານແຜ່ຂະຫຍາຍໃນທົ່ວລະບົບ. ການແຜ່ກະຈາຍນີ້ແມ່ນຜົນມາຈາກການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນ, ຄວາມກົດດັນ, ຫຼືຕົວກໍານົດການອື່ນໆ.
ຂໍໃຫ້ຍົກຕົວຢ່າງທີ່ງ່າຍດາຍ. ຈິນຕະນາການວ່າທ່ານມີຖັງບັນຈຸຂອງແຫຼວທີ່ເຈົ້າໄດ້ເພີ່ມສີຍ້ອມ. ການແຜ່ກະຈາຍແມ່ນເຫັນໄດ້ຢູ່ທີ່ນີ້ເມື່ອສີຍ້ອມເລີ່ມກະຈາຍແລະ emulsify ໃນຂອງແຫຼວ. ອີງຕາມຄຸນລັກສະນະຂອງທາດແຫຼວແລະສີຍ້ອມ, ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ອາດຈະຖືກໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນວ່າສີຍ້ອມຈະກະຈາຍແລະປະສົມໃນໄລຍະເວລາ.
ໃນລະບົບທີ່ສັບສົນຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: ຕະຫຼາດການເງິນຫຼືປະຕິກິລິຍາທາງເຄມີ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຄາດຄະເນວ່າຂໍ້ມູນຫຼືຄຸນລັກສະນະຈະແຜ່ຂະຫຍາຍແລະຜົນກະທົບຕໍ່ລະບົບແນວໃດໃນໄລຍະເວລາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອ ຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງ. ພວກມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ສູດຄະນິດສາດທີ່ອະທິບາຍເຖິງວິວັດທະນາການໄລຍະຍາວຂອງລະບົບ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການຄາດຄະເນການຂະຫຍາຍພັນຂອງລັກສະນະບາງຢ່າງໃນລະບົບຜ່ານເວລາແມ່ນແນວຄວາມຄິດຕົ້ນຕໍທີ່ຕິດພັນກັບແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຈື່ໄວ້ວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນສາຂາວິຊາສະເພາະໂດຍປົກກະຕິຈະຈ້າງຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້.
ວິທີການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ?
ເກັບກໍາແລະກະກຽມຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ:
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ ທ່ານຕ້ອງລວບລວມແລະກະກຽມຂໍ້ມູນຂອງທ່ານກ່ອນທີ່ທ່ານຈະສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງເຈົ້າ. ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານອາດຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນາໄມ ແລະຈັດຮູບແບບ. ນອກຈາກນີ້, ຕົວເລກທີ່ຂາດຫາຍໄປຍັງອາດຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບການກໍາຈັດ.
ເລືອກສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບຈໍາລອງ
ແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍທີ່ຫມັ້ນຄົງມາໃນຫຼາຍຮູບແບບ. ມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນອີງໃສ່ສົມຜົນ Fokker-Planck, ສົມຜົນSchrödinger, ແລະສົມຜົນແມ່ບົດ. ຮູບແບບທີ່ກົງກັບສະຖານະການສະເພາະຂອງເຈົ້າຕ້ອງຖືກເລືອກ. ດັ່ງນັ້ນ, ແຕ່ລະແບບເຫຼົ່ານີ້ມີຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍ.
ການສ້າງຕັ້ງຫນ້າທີ່ສູນເສຍຂອງທ່ານ
ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນເນື່ອງຈາກວ່າມັນມີຜົນກະທົບແນວໃດຮູບແບບຂອງທ່ານສາມາດຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນໄດ້. ສໍາລັບແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍທີ່ຄົງທີ່, ຄວາມຜິດພາດຂອງສີ່ຫລ່ຽມສະເລ່ຍແລະຄວາມແຕກຕ່າງຂອງ Kullback-Leibler ແມ່ນຫນ້າທີ່ສູນເສຍເລື້ອຍໆ.
ຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານ
ການນໍາໃຊ້ stochastic gradient descent ຫຼືວິທີການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ທ່ານອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານຫຼັງຈາກກໍານົດຫນ້າທີ່ສູນເສຍຂອງທ່ານ.
ກວດເບິ່ງຄວາມສາມາດທົ່ວໄປຂອງຕົວແບບຂອງທ່ານ
ທ່ານຄວນກວດເບິ່ງຂໍ້ມູນສົດຫຼັງຈາກການຝຶກອົບຮົມໂດຍການປຽບທຽບມັນກັບຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບ.
ປັບ hyperparameters ຂອງຕົວແບບຂອງທ່ານ
ເພື່ອເພີ່ມປະສິດຕິພາບຂອງຕົວແບບຂອງທ່ານ, ທົດລອງກັບຄ່າຕ່າງໆຂອງ hyperparameters ເຊັ່ນ: ອັດຕາການຮຽນຮູ້, ຂະຫນາດຊຸດ, ແລະຈໍານວນຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນເຄືອຂ່າຍ.
ເຮັດຊ້ໍາຄືນການກະທໍາທີ່ຜ່ານມາ
ທ່ານອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດຊ້ໍາຂະບວນການເຫຼົ່ານີ້ຫຼາຍກວ່າຫນຶ່ງຄັ້ງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນທີ່ດີທີ່ສຸດ. ມັນຈະຂຶ້ນກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຂອງບັນຫາແລະ calibre ຂອງຂໍ້ມູນ.
ການສອນການຂຽນລະຫັດ
ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ ເຊັ່ນ: Python, MATLAB, C++, ແລະ R ທັງໝົດອາດຈະຖືກໃຊ້ເພື່ອສ້າງຕົວແບບການແຜ່ກະຈາຍທີ່ໝັ້ນຄົງ. ພາສາທີ່ໃຊ້ຈະອີງໃສ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໂດຍສະເພາະ. ນອກຈາກນີ້, ມັນສາມາດຂຶ້ນກັບເຄື່ອງມື ແລະຫ້ອງສະໝຸດທີ່ມີໃຫ້ສໍາລັບພາສານັ້ນ.
Python ແມ່ນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນກໍລະນີນີ້. ມັນມີຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງເຊັ່ນ NumPy ແລະ SciPy ສໍາລັບການຄິດໄລ່ຕົວເລກ. ນອກຈາກນີ້, ມັນສະຫນັບສະຫນູນ TensorFlow ແລະ PyTorch ສໍາລັບການສ້າງແລະການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural. ເພາະສະນັ້ນ, ມັນກາຍເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບການຂຽນແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍທີ່ຫມັ້ນຄົງ.
ຕົວຢ່າງ:
ໃຫ້ພວກເຮົາໃຊ້ສົມຜົນການແຜ່ກະຈາຍ, ສູດຄະນິດສາດທີ່ອະທິບາຍວ່າຄຸນນະພາບຫຼືປະລິມານເຊັ່ນ: ຄວາມຮ້ອນຫຼືຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງສານ, ມີການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາໃນລະບົບ. ສົມຜົນໂດຍທົ່ວໄປເບິ່ງຄືດັ່ງນີ້:
∂u/∂t = α ∇²u
ຄ່າສໍາປະສິດການແຜ່ກະຈາຍ () ແມ່ນການວັດແທກວິທີການທີ່ຊັບສິນຫຼືປະລິມານແຜ່ຂະຫຍາຍໄດ້ງ່າຍໂດຍຜ່ານລະບົບ.
Laplacian ຂອງ u (2u) ແມ່ນຄໍາອະທິບາຍກ່ຽວກັບການປ່ຽນແປງຂອງຊັບສິນຫຼືປະລິມານກ່ຽວກັບພື້ນທີ່. ບ່ອນທີ່ u ແມ່ນຊັບສິນຫຼືປະລິມານທີ່ຖືກກະຈາຍ (ຕົວຢ່າງ, ອຸນຫະພູມຫຼືຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນ), t ແມ່ນ passage ຂອງເວລາ, ແມ່ນຕົວຄູນການແຜ່ກະຈາຍ, ແລະເປັນຄ່າຄົງທີ່ ().
ພວກເຮົາສາມາດປະຕິບັດມັນໄດ້ໂດຍໃຊ້ວິທີການ Euler ໃນ Python.
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
ລະຫັດນີ້ໃຊ້ເຕັກນິກ Euler ເພື່ອປະຕິບັດສົມຜົນການແຜ່ກະຈາຍ. ມັນອະທິບາຍສະຖານະການເລີ່ມຕົ້ນເປັນສະພາບການເບື້ອງຕົ້ນທີ່ເປັນເອກະພາບທີ່ເປັນຕົວແທນໂດຍ array ຂອງຫນຶ່ງທີ່ມີຮູບຮ່າງຂອງ (100). 0.01 ຖືກໃຊ້ເປັນຂັ້ນຕອນເວລາ.
1000 ຊ້ຳຂອງການເລື່ອນຂັ້ນຕອນແມ່ນສຳເລັດ.
ມັນໃຊ້ຟັງຊັນ np.diff, ເຊິ່ງກໍານົດຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງອົງປະກອບໃກ້ຄຽງ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ມັນຈຶ່ງຄຳນວນອະນຸພັນທາງກວ້າງຂອງພື້ນທີ່ຂອງຊັບສິນ ຫຼື ປະລິມານທີ່ກະຈາຍໄປ. ແລະ, ມັນຖືກສະແດງໂດຍ du, ໃນແຕ່ລະ iteration.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຄູນ spatial derivative ໂດຍຕົວຄູນການແຜ່ກະຈາຍ alpha ແລະຂັ້ນຕອນທີ່ໃຊ້ເວລາເພື່ອປັບປຸງມູນຄ່າຂອງ u.
ຕົວຢ່າງທີ່ສັບສົນກວ່າ
ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ທີ່ພຽງແຕ່ວັດແທກການແຜ່ກະຈາຍຄວາມຮ້ອນທີ່ຫມັ້ນຄົງຈະມີລັກສະນະແນວໃດ? ລະຫັດນັ້ນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ການແກ້ໄຂຊຸດຂອງສົມຜົນຄວາມແຕກຕ່າງບາງສ່ວນ (PDEs) ທີ່ອະທິບາຍວິທີການກະຈາຍຄວາມຮ້ອນໃນທົ່ວລະບົບໃນໄລຍະເວລາແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍຄວາມຫມັ້ນຄົງທີ່ replicates ການແຜ່ກະຈາຍຂອງຄວາມຮ້ອນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງວິທີການສົມຜົນຄວາມຮ້ອນ, PDE ທີ່ອະທິບາຍເຖິງການແຜ່ກະຈາຍຄວາມຮ້ອນແບບຄົງທີ່ໃນ rod ມິຕິຫນຶ່ງ, ອາດຈະຖືກແກ້ໄຂໂດຍໃຊ້ວິທີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ຈໍາກັດ:
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()
ການສ້າງຮູບພາບຈາກຂໍ້ຄວາມເຮັດວຽກແນວໃດ?
ເນື່ອງຈາກມັນເປັນທີ່ນິຍົມໃນອິນເຕີເນັດ, ພວກເຮົາສາມາດກວດເບິ່ງວິທີການສ້າງຮູບພາບໄດ້ເຊັ່ນກັນ.
ວິທີການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແລະ ເຄືອຂ່າຍ neural. ແລະ, ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆເພື່ອສະຫນອງຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ສໍາລັບການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນຮູບພາບ. ຄໍາອະທິບາຍຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງວິທີການເຮັດສໍາເລັດແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ຂ້າງລຸ່ມນີ້:
1- Tokenize ຄໍາສັບຕ່າງໆໃນຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ, ແລະລົບລ້າງຄໍາຢຸດແລະເຄື່ອງຫມາຍວັກຕອນ. ປ່ຽນຄຳສັບໃຫ້ເປັນຄ່າຕົວເລກ. ມັນເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ preprocessing (ການຝັງຄໍາ).
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- ຮຽນຮູ້ວິທີການກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ຄວາມແລະຮູບພາບໂດຍນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ປະສົມການເຂົ້າລະຫັດແລະຕົວຖອດລະຫັດ. ເຄືອຂ່າຍຕົວຖອດລະຫັດໄດ້ຮັບລະຫັດລັບເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນສ້າງຮູບພາບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼັງຈາກເຄືອຂ່າຍຕົວເຂົ້າລະຫັດປ່ຽນຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວແທນທີ່ຫນາແຫນ້ນ (ລະຫັດ latent).
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- ໂດຍການໃຫ້ມັນມີການເກັບກໍາຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຮູບພາບແລະຄໍາອະທິບາຍຂໍ້ຄວາມທີ່ໄປກັບເຂົາເຈົ້າ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ encoder-decoder.
# 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- ຫຼັງຈາກເຄືອຂ່າຍໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ທ່ານອາດຈະໃຊ້ມັນເພື່ອຜະລິດຮູບພາບຈາກວັດສະດຸປ້ອນຂໍ້ຄວາມສົດ. ແລະ, ມັນແມ່ນໂດຍການປ້ອນຂໍ້ຄວາມເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍຕົວເຂົ້າລະຫັດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານສາມາດຜະລິດລະຫັດ latent, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນປ້ອນລະຫັດ latent ເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍຕົວຖອດລະຫັດເພື່ອຜະລິດຮູບພາບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-ການຄັດເລືອກຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມແລະຫນ້າທີ່ສູນເສຍແມ່ນຫນຶ່ງໃນຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ. ຊຸດຂໍ້ມູນມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະປະກອບດ້ວຍຮູບພາບ ແລະຄຳອະທິບາຍຂໍ້ຄວາມທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ພວກເຮົາຕ້ອງການໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຮູບພາບຕ່າງໆແມ່ນຈິງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງແນ່ໃຈວ່າຄໍາອະທິບາຍຂໍ້ຄວາມແມ່ນເປັນໄປໄດ້ເພື່ອໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດອອກແບບຫນ້າທີ່ສູນເສຍ.
# 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)
ສຸດທ້າຍ, ທ່ານອາດຈະທົດລອງກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາແລະວິທີການອື່ນໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ທີ່ທ່ານສາມາດຍົກສູງບົດບາດການປະຕິບັດຕົວແບບ, ເຊັ່ນ: ກົນໄກເອົາໃຈໃສ່, GANs, ຫຼື VAEs.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ