ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ഭാവി ഇവിടെയാണ്. കൂടാതെ, ഈ ഭാവിയിൽ യന്ത്രങ്ങൾ ആളുകൾ ചെയ്യുന്നതുപോലെ ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് വാഹനങ്ങൾ ഓടിക്കാനും രോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ഭാവി കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാനും കഴിയും.
ഇത് സയൻസ് ഫിക്ഷൻ പോലെ തോന്നാം, പക്ഷേ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ ഇത് യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുന്നു.
ഈ സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ രഹസ്യങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു നിർമ്മിത ബുദ്ധി, കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ സ്വയം പഠിക്കാനും വികസിപ്പിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകളുടെ മേഖലയിലേക്ക് കടക്കും.
കൂടാതെ, നമ്മുടെ ജീവിതത്തെ വിപ്ലവകരമായി മാറ്റുന്നതിന് അവർക്കുള്ള വലിയ സാധ്യതകളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കും. മനുഷ്യരാശിയുടെ ഭാവിയെ മാറ്റിമറിക്കുന്ന അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് അറിയാൻ തയ്യാറെടുക്കുക.
ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ കൃത്യമായി എന്താണ്?
രണ്ട് ചിത്രങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ഒരു ഗെയിം കളിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
എന്നിരുന്നാലും ഇത് രസകരമാണ്, ഇത് കഠിനവും ആകാം, അല്ലേ? ഓരോ തവണയും ആ ഗെയിം കളിക്കാനും വിജയിക്കാനും ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പഠിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ അത് നിറവേറ്റുന്നു!
ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൂപ്പർ-സ്മാർട്ട് മെഷീനുകൾക്ക് സമാനമാണ്, അവയ്ക്ക് ധാരാളം ചിത്രങ്ങൾ പരിശോധിക്കാനും അവയ്ക്ക് പൊതുവായുള്ളത് എന്താണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനും കഴിയും. ചിത്രങ്ങൾ ഡിസ്അസംബ്ലിംഗ് ചെയ്തും ഓരോന്നും വ്യക്തിഗതമായി പഠിച്ചും അവർ ഇത് നിറവേറ്റുന്നു.
പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും മുമ്പ് കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത പുതിയ ചിത്രങ്ങളെക്കുറിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും അവർ പഠിച്ച കാര്യങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും പഠിക്കാനും വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും കഴിയുന്ന കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ. ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റയെ വിശകലനം ചെയ്യുകയും മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്ന ലിങ്ക് ചെയ്ത നോഡുകളുടെ അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂറോണുകളുടെ നിരവധി പാളികളാണ് ഈ മോഡലുകൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
ഇമേജ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, റോബോട്ടിക്സ് എന്നിവ പോലുള്ള മികച്ച കൃത്യതയും കൃത്യതയും ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾക്ക് ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്.
സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ മുതൽ മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ്, ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ, കൂടാതെ എല്ലാ കാര്യങ്ങളിലും അവ ഉപയോഗിച്ചു. പ്രവചിക്കുന്ന അനലിറ്റിക്സ്.
ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലിൽ ഡാറ്റ ഫ്ലോ ചിത്രീകരിക്കുന്നതിന് ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന്റെ ഒരു ലളിതമായ പതിപ്പ് ഇതാ.
ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ മോഡലിന്റെ ഇൻപുട്ട് ലെയറിലേക്ക് ഒഴുകുന്നു, അത് ഔട്ട്പുട്ട് പ്രവചനം നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് നിരവധി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളിലൂടെ ഡാറ്റ കൈമാറുന്നു.
ഓരോ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറും ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ അടുത്ത ലെയറിലേക്ക് കൈമാറുന്നതിന് മുമ്പ് അതിൽ ഗണിതശാസ്ത്ര പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര നടത്തുന്നു, ഇത് അന്തിമ പ്രവചനം നൽകുന്നു.
ഇനി, ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ എന്തൊക്കെയാണെന്നും അവ എങ്ങനെ നമ്മുടെ ജീവിതത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും നോക്കാം.
1. കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ)
കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയുടെ മേഖലയെ മാറ്റിമറിച്ച ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകയാണ് സിഎൻഎൻ. ചിത്രങ്ങളെ തരംതിരിക്കാനും ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ചിത്രങ്ങൾ സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യാനും സിഎൻഎൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മനുഷ്യ വിഷ്വൽ കോർട്ടെക്സിന്റെ ഘടനയും പ്രവർത്തനവും CNN-കളുടെ രൂപകൽപ്പനയെ അറിയിച്ചു.
അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും?
ഒരു CNN നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് നിരവധി കൺവ്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ, പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ, പൂർണ്ണമായി ലിങ്ക് ചെയ്ത ലെയറുകൾ എന്നിവകൊണ്ടാണ്. ഇൻപുട്ട് ഒരു ചിത്രമാണ്, ഔട്ട്പുട്ട് എന്നത് ചിത്രത്തിന്റെ ക്ലാസ് ലേബലിന്റെ പ്രവചനമാണ്.
ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിനും ഒരു കൂട്ടം ഫിൽട്ടറുകൾക്കുമിടയിൽ ഒരു ഡോട്ട് ഉൽപ്പന്നം നിർവ്വഹിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു CNN-ന്റെ കൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ ഒരു ഫീച്ചർ മാപ്പ് നിർമ്മിക്കുന്നു. പൂളിംഗ് ലെയറുകൾ ഫീച്ചർ മാപ്പിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ അത് കുറയ്ക്കുന്നു.
അവസാനമായി, ചിത്രത്തിന്റെ ക്ലാസ് ലേബൽ പ്രവചിക്കാൻ പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച ലെയറുകൾ ഫീച്ചർ മാപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ട് CNN-കൾ പ്രധാനമാണ്?
CNN-കൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം ആളുകൾക്ക് ശ്രദ്ധിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ചിത്രങ്ങളിലെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും കണ്ടെത്താൻ അവർക്ക് പഠിക്കാനാകും. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അരികുകൾ, കോണുകൾ, ടെക്സ്ചറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ CNN-കളെ പഠിപ്പിക്കാം. ഈ പ്രോപ്പർട്ടികൾ പഠിച്ച ശേഷം, പുതിയ ഫോട്ടോകളിലെ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ CNN-ന് അവ ഉപയോഗിക്കാനാകും. വിവിധ ഇമേജ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ CNN-കൾ അത്യാധുനിക പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ചിട്ടുണ്ട്.
ഞങ്ങൾ എവിടെയാണ് CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്
ഹെൽത്ത്കെയർ, ഓട്ടോ വ്യവസായം, റീട്ടെയിൽ എന്നിവ CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില മേഖലകൾ മാത്രമാണ്. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിൽ, രോഗനിർണയം, മരുന്ന് വികസനം, മെഡിക്കൽ ഇമേജ് വിശകലനം എന്നിവയ്ക്ക് അവ പ്രയോജനകരമാണ്.
ഓട്ടോമൊബൈൽ മേഖലയിൽ, അവർ പാത കണ്ടെത്തുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു, ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ, കൂടാതെ സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ്. വിഷ്വൽ സെർച്ച്, ഇമേജ് അധിഷ്ഠിത ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശ, ഇൻവെന്ററി നിയന്ത്രണം എന്നിവയ്ക്കായി ചില്ലറ വിൽപ്പനയിലും അവ വളരെയധികം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്; ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ Google CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു Google ലെൻസ്, നന്നായി ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഇമേജ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ ടൂൾ. ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും പ്രോഗ്രാം CNN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഗൂഗിൾ ലെൻസിന് ഒരു ചിത്രത്തിലെ കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും പൂവിന്റെ തരം പോലെയുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും.
ഒരു ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത വാചകം ഒന്നിലധികം ഭാഷകളിലേക്ക് ഇത് വിവർത്തനം ചെയ്തേക്കാം. ഇനങ്ങൾ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിലും ഫോട്ടോകളിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിലും CNN-കളുടെ സഹായം ഉള്ളതിനാൽ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകാൻ Google Lens-ന് കഴിയും.
2. ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (LSTM) നെറ്റ്വർക്കുകൾ
സാധാരണ ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ (ആർഎൻഎൻ) പോരായ്മകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനാണ് ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി (എൽഎസ്ടിഎം) നെറ്റ്വർക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. കാലാകാലങ്ങളിൽ ഡാറ്റാ സീക്വൻസുകളുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ജോലികൾക്ക് LSTM നെറ്റ്വർക്കുകൾ അനുയോജ്യമാണ്.
ഒരു പ്രത്യേക മെമ്മറി സെല്ലും മൂന്ന് ഗേറ്റിംഗ് മെക്കാനിസങ്ങളും ഉപയോഗിച്ചാണ് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
സെല്ലിലേക്കും പുറത്തേക്കും ഉള്ള വിവരങ്ങളുടെ ഒഴുക്ക് അവർ നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഗേറ്റ്, മറന്നുള്ള ഗേറ്റ്, ഔട്ട്പുട്ട് ഗേറ്റ് എന്നിവയാണ് മൂന്ന് ഗേറ്റുകൾ.
ഇൻപുട്ട് ഗേറ്റ് മെമ്മറി സെല്ലിലേക്കുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഒഴുക്കിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു, മറക്കുന്ന ഗേറ്റ് സെല്ലിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു, ഔട്ട്പുട്ട് ഗേറ്റ് സെല്ലിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഒഴുക്കിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
അവയുടെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?
എൽഎസ്ടിഎം നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കാരണം അവയ്ക്ക് ദീർഘകാല ബന്ധങ്ങളുള്ള ഡാറ്റ സീക്വൻസുകളെ വിജയകരമായി പ്രതിനിധീകരിക്കാനും പ്രവചിക്കാനും കഴിയും. അവർക്ക് മുമ്പത്തെ ഇൻപുട്ടുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്താനും നിലനിർത്താനും കഴിയും, ഭാവി ഇൻപുട്ടുകളെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.
സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, കൈയക്ഷരം തിരിച്ചറിയൽ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, പിക്ചർ ക്യാപ്ഷനിംഗ് എന്നിവ എൽഎസ്ടിഎം നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുള്ള ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ മാത്രമാണ്.
നമ്മൾ എവിടെയാണ് LSTM നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
പല സോഫ്റ്റ്വെയർ, ടെക്നോളജി ആപ്ലിക്കേഷനുകളും എൽഎസ്ടിഎം നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റം, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടൂളുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. വികാര വിശകലനം, മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ, ടെക്സ്റ്റ് ആൻഡ് പിക്ചർ ജനറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ.
സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകളുടെയും റോബോട്ടുകളുടെയും സൃഷ്ടിയിലും സാമ്പത്തിക വ്യവസായത്തിലും തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിനും മുൻകൂട്ടി കാണുന്നതിനും അവ ഉപയോഗിച്ചു. ഓഹരി വിപണി ചലനങ്ങൾ.
3. ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (GANs)
GAN-കൾ എ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം തന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാഗണത്തിന് സമാനമായ പുതിയ ഡാറ്റ സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതികത. GAN-കൾ രണ്ട് കൊണ്ടാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ: പുതിയ സാമ്പിളുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ പഠിക്കുന്ന ഒന്ന്, യഥാർത്ഥവും ജനറേറ്റ് ചെയ്തതുമായ സാമ്പിളുകൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ പഠിക്കുന്ന ഒന്ന്.
സമാനമായ സമീപനത്തിൽ, ജനറേറ്ററിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്ത സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് വരെ ഈ രണ്ട് നെറ്റ്വർക്കുകളും ഒരുമിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
എന്തുകൊണ്ടാണ് നമ്മൾ GAN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്
ഉയർന്ന ഗുണമേന്മയുള്ള ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കാനുള്ള ശേഷിയുള്ളതിനാൽ GAN-കൾ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ചിത്രങ്ങളുടെയും വീഡിയോകളുടെയും നിർമ്മാണം, ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കൽ, സംഗീത ഉൽപ്പാദനം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി അത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
GAN-കൾ ഡാറ്റാ ആഗ്മെന്റേഷനും ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് ജനറേഷൻ ആണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ സപ്ലിമെന്റ് ചെയ്യുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും.
കൂടാതെ, മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷണങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെ, GAN-കൾക്ക് വൈദ്യശാസ്ത്രം, മയക്കുമരുന്ന് വികസനം തുടങ്ങിയ മേഖലകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുണ്ട്.
GAN-കളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
GAN-കൾക്ക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സപ്ലിമെന്റ് ചെയ്യാനും പുതിയ ചിത്രങ്ങളോ സിനിമകളോ സൃഷ്ടിക്കാനും ശാസ്ത്രീയ സിമുലേഷനുകൾക്കായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. കൂടാതെ, വിനോദം മുതൽ മെഡിക്കൽ വരെയുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ GAN-കൾക്ക് ജോലി ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുണ്ട്.
പ്രായങ്ങളും വീഡിയോകളും. ഉദാഹരണത്തിന്, സെലിബ്രിറ്റികളുടെയും കലാസൃഷ്ടികളുടെയും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ NVIDIA-യുടെ StyleGAN2 ഉപയോഗിച്ചു.
4. ഡീപ് ബിലീഫ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിബിഎൻ)
ഡീപ് ബിലീഫ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിബിഎൻ) ആണ് നിർമ്മിത ബുദ്ധി ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ. ഡാറ്റയെ ചെറുതും ചെറുതുമായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നതിലൂടെയും ഓരോ തലത്തിലും അത് കൂടുതൽ സമഗ്രമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെയും അവർ ഇത് നിറവേറ്റുന്നു.
ഡാറ്റ എന്താണെന്ന് അറിയിക്കാതെ തന്നെ DBN-കൾ അതിൽ നിന്ന് പഠിച്ചേക്കാം (ഇതിനെ "മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം" എന്ന് വിളിക്കുന്നു). ഒരു വ്യക്തിക്ക് വിവേചിച്ചറിയാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ അസാധ്യമോ ആയ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇത് അവരെ വളരെ വിലപ്പെട്ടതാക്കുന്നു.
എന്താണ് DBN-കളെ പ്രാധാന്യമുള്ളതാക്കുന്നത്?
ശ്രേണിപരമായ ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാനുള്ള അവരുടെ കഴിവ് കാരണം DBN-കൾ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. വർഗ്ഗീകരണം, അപാകത കണ്ടെത്തൽ, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഈ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് ഏറ്റെടുക്കാനുള്ള DBN-കളുടെ ശേഷി, കുറഞ്ഞ ലേബൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്നത് ഒരു പ്രധാന നേട്ടമാണ്.
DBN-കളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഒന്നാണ് ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ, വിമാനങ്ങൾ, പക്ഷികൾ, മനുഷ്യർ തുടങ്ങിയ ചില തരം കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ DBN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇമേജ് ജനറേഷനും വർഗ്ഗീകരണത്തിനും, ഫിലിമുകളിലെ ചലനം കണ്ടെത്തുന്നതിനും, വോയ്സ് പ്രോസസ്സിംഗിനായി സ്വാഭാവിക ഭാഷ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, DBN-കൾ സാധാരണയായി മനുഷ്യന്റെ ഭാവങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണവും ബാങ്കിംഗും സാങ്കേതികവിദ്യയും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ വ്യവസായങ്ങൾക്കുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാണ് ഡിബിഎൻ.
5. ഡീപ് റീഇൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിആർഎൽ)
ആഴമുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം നെറ്റ്വർക്കുകൾ (DRLs) ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ട്രയലും പിശകും വഴി സങ്കീർണ്ണമായ അന്തരീക്ഷത്തിൽ ഏജന്റുമാരെ പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകളുമായി ഇടപഴകുന്നതിലൂടെയും അവരുടെ തെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിലൂടെയും ഒരു റിവാർഡ് സിഗ്നൽ എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാമെന്ന് ഏജന്റുമാരെ പഠിപ്പിക്കാൻ DRL-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എന്താണ് അവരെ ശ്രദ്ധേയരാക്കുന്നത്?
ഗെയിമിംഗ്, റോബോട്ടിക്സ്, ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിച്ചു. DRL-കൾ പ്രധാനമാണ്, കാരണം അവയ്ക്ക് റോ സെൻസറി ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിക്കാൻ കഴിയും, പരിസ്ഥിതിയുമായുള്ള അവരുടെ ഇടപെടലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഏജന്റുമാരെ അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രധാനപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളിൽ DRL-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഓപ്പൺഎഐയുടെ ജിം ഉൾപ്പെടെ നിരവധി പ്രമുഖ സോഫ്റ്റ്വെയർ, ടെക് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ DRL-കൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. യൂണിറ്റിയുടെ ML-ഏജന്റ്സ്, ഗൂഗിളിന്റെ ഡീപ് മൈൻഡ് ലാബ്. അല്ഫഗൊ, ഗൂഗിൾ നിർമ്മിച്ചത് ദീപ്പ് മൈൻഡ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ലോക ചാമ്പ്യൻ തലത്തിൽ Go എന്ന ബോർഡ് ഗെയിം കളിക്കാൻ DRL ഉപയോഗിക്കുന്നു.
DRL-ന്റെ മറ്റൊരു ഉപയോഗം റോബോട്ടിക്സിലാണ്, അവിടെ സാധനങ്ങൾ പിടിക്കുകയോ ബ്ലോക്കുകൾ അടുക്കിവയ്ക്കുകയോ പോലുള്ള ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിന് റോബോട്ടിക് ആയുധങ്ങളുടെ ചലനങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. DRL-കൾക്ക് ധാരാളം ഉപയോഗങ്ങളുണ്ട്, അവയ്ക്കുള്ള ഉപയോഗപ്രദമായ ഉപകരണവുമാണ് പഠിക്കാനുള്ള പരിശീലന ഏജന്റുമാർ സങ്കീർണ്ണമായ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുക.
6. ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ
ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ രസകരമായ ഒരു തരമാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അത് പണ്ഡിതന്മാരുടെയും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെയും താൽപ്പര്യം ആകർഷിച്ചു. ഡാറ്റ എങ്ങനെ കംപ്രസ്സുചെയ്യാമെന്നും പുനഃസ്ഥാപിക്കാമെന്നും പഠിക്കുന്നതിനാണ് അവ അടിസ്ഥാനപരമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകളേക്കാൾ കുറച്ച് നോഡുകൾ ഉള്ള ഒരു ബോട്ടിൽനെക്ക് ലെയറിലേക്ക് കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നതുവരെ ഡാറ്റയുടെ ഡൈമൻഷണാലിറ്റി ക്രമേണ കുറയ്ക്കുന്ന ലെയറുകളുടെ തുടർച്ചയായി ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ നൽകുന്നു.
ഈ കംപ്രസ് ചെയ്ത പ്രാതിനിധ്യം, ഡാറ്റയുടെ അളവ് ക്രമേണ അതിന്റെ യഥാർത്ഥ രൂപത്തിലേക്ക് ഉയർത്തുന്ന ലെയറുകളുടെ ഒരു ശ്രേണി ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാണ്?
ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഒരു നിർണായക ഘടകമാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം കാരണം അവ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനും ഡാറ്റ റിഡക്ഷനും സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റയുടെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും അവയെ കംപ്രസ് ചെയ്ത ഫോമിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാനും അവർക്ക് കഴിയും, അത് വർഗ്ഗീകരണം, ഗ്രൂപ്പിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയ മറ്റ് ജോലികളിൽ പ്രയോഗിക്കാം.
ഞങ്ങൾ എവിടെയാണ് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
അപാകത കണ്ടെത്തൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, കൂടാതെ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില വിഷയങ്ങൾ മാത്രമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ, ഇമേജ് കംപ്രഷൻ, ഇമേജ് ഡിനോയിസിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിൽ ചിത്ര സമന്വയം എന്നിവയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കാം.
സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിൽ ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കൽ, ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം, ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹം തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ നമുക്ക് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. അനോമലി ഐഡന്റിഫിക്കേഷനിലെ മാനദണ്ഡത്തിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുന്ന ഡാറ്റയിലെ അസാധാരണമായ പ്രവർത്തനം ഇതിന് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
7. ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് (സിഎൻഎൻ) പകരമായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു പുതിയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന വാസ്തുവിദ്യയാണ് ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ.
കാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ക്യാപ്സ്യൂളുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന മസ്തിഷ്ക യൂണിറ്റുകളെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അവ ഒരു ഇമേജിലെ ഒരു പ്രത്യേക ഇനത്തിന്റെ അസ്തിത്വം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അവയുടെ ഔട്ട്പുട്ട് വെക്ടറുകളിലേക്ക് ഓറിയന്റേഷൻ, പൊസിഷൻ തുടങ്ങിയ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിനും കാരണമാകുന്നു. ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് സിഎൻഎൻ-കളേക്കാൾ മികച്ച രീതിയിൽ സ്പേഷ്യൽ ഇടപെടലുകളും വീക്ഷണകോണിലെ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങൾ CNN-നേക്കാൾ ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്?
ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കാരണം അവ ഒരു ചിത്രത്തിലെ ഇനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ശ്രേണിപരമായ ബന്ധങ്ങൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നതിൽ CNN-ന്റെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ മറികടക്കുന്നു. CNN-കൾക്ക് വിവിധ വലുപ്പത്തിലുള്ള കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ഈ ഇനങ്ങൾ എങ്ങനെ പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ പാടുപെടുന്നു.
മറുവശത്ത്, ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക്, വസ്തുക്കളെയും അവയുടെ ഭാഗങ്ങളെയും തിരിച്ചറിയാനും അവ എങ്ങനെ ഒരു ഇമേജിൽ സ്പേഷ്യൽ ആയി സ്ഥാപിക്കുന്നുവെന്നും പഠിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അവയെ ഒരു പ്രായോഗിക മത്സരാർത്ഥിയാക്കുന്നു.
ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ മേഖലകൾ
ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, പിക്ചർ സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഇതിനകം തന്നെ നല്ല ഫലങ്ങൾ പ്രകടമാക്കിയിട്ടുണ്ട്.
മെഡിക്കൽ ഫോട്ടോകളിലെ കാര്യങ്ങൾ വേർതിരിച്ചറിയാനും സിനിമകളിലെ ആളുകളെ തിരിച്ചറിയാനും 3D ഇമേജുകളിൽ നിന്ന് 2D മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും അവ ഉപയോഗിച്ചു.
അവയുടെ പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ മറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആർക്കിടെക്ചറുകളായ ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (GANs), വേരിയേഷൻ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ (VAEs) എന്നിവയുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ശാസ്ത്രം വികസിക്കുമ്പോൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ കൂടുതൽ സുപ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്; നിബാബേൽ ന്യൂറോ ഇമേജിംഗ് ഫയൽ തരങ്ങൾ വായിക്കുന്നതിനും എഴുതുന്നതിനുമുള്ള ഒരു അറിയപ്പെടുന്ന പൈത്തൺ ഉപകരണമാണ്. ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷനായി, ഇത് ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
8. ശ്രദ്ധ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ
ശ്രദ്ധാധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ, ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രങ്ങൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, ഇവയുടെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ. ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റയുടെ ചില സവിശേഷതകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചാണ് ഈ മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും ഫലപ്രദവുമായ പ്രോസസ്സിംഗിന് കാരണമാകുന്നു.
മെഷീൻ വിവർത്തനം, വികാര വിശകലനം തുടങ്ങിയ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിൽ, ശ്രദ്ധാ രീതികൾ വളരെ വിജയകരമാണെന്ന് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്.
അവരുടെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?
ശ്രദ്ധാധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കാരണം അവ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയുടെ കൂടുതൽ ഫലപ്രദവും കാര്യക്ഷമവുമായ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
പരമ്പരാഗത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എല്ലാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയും തുല്യ പ്രാധാന്യമുള്ളതായി വിലയിരുത്തുക, അതിന്റെ ഫലമായി പ്രോസസ്സിംഗ് മന്ദഗതിയിലാവുകയും കൃത്യത കുറയുകയും ചെയ്യുന്നു. ശ്രദ്ധാ പ്രക്രിയകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ നിർണായക വശങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, ഇത് വേഗമേറിയതും കൂടുതൽ കൃത്യവുമായ പ്രവചനങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു.
ഉപയോഗ മേഖലകൾ
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയിൽ, ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, ചിത്രവും ഓഡിയോയും തിരിച്ചറിയൽ, കൂടാതെ ഡ്രൈവറില്ലാ വാഹനങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്.
ഉദാഹരണത്തിന്, സന്ദർഭത്തിന് അനിവാര്യമായ ചില വാക്കുകളിലോ ശൈലികളിലോ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സിസ്റ്റത്തെ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിൽ മെഷീൻ വിവർത്തനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ശ്രദ്ധാ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാം.
സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള കാറുകളിലെ ശ്രദ്ധാ രീതികൾ അതിന്റെ ചുറ്റുപാടുകളിലെ ചില ഇനങ്ങളിലോ വെല്ലുവിളികളിലോ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിന് സിസ്റ്റത്തെ സഹായിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ്.
9. ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഡാറ്റാ സീക്വൻസുകൾ പരിശോധിക്കുകയും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകളാണ്. ഒരു സമയത്ത് ഒരു ഘടകം ഇൻപുട്ട് സീക്വൻസ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഒരേ അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത ദൈർഘ്യമുള്ള ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് സീക്വൻസ് ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് സീക്വൻസ്-ടു-സീക്വൻസ് മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) ഉപയോഗിച്ച് സീക്വൻസുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നില്ല. പകരം, സീക്വൻസിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ലിങ്കുകൾ പഠിക്കാൻ അവർ സ്വയം ശ്രദ്ധാ പ്രക്രിയകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിലെ മികച്ച പ്രകടനത്തിന്റെ ഫലമായി ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ജനപ്രിയമായി.
ഭാഷാ വിവർത്തനം, ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹം, സംഭാഷണ നിർമ്മാണം എന്നിവ പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കൽ ജോലികൾക്ക് അവ പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്.
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ RNN-അധിഷ്ഠിത മോഡലുകളേക്കാൾ ഗണ്യമായി കാര്യക്ഷമതയുള്ളതാണ്, ഇത് വലിയ തോതിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി അവയെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എവിടെ കണ്ടെത്താനാകും?
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്.
GPT (ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ) സീരീസ് ഒരു പ്രമുഖ ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത മോഡലാണ്, അത് ഭാഷാ വിവർത്തനം, ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹം, ചാറ്റ്ബോട്ട് ജനറേഷൻ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിച്ചു.
BERT (ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ നിന്നുള്ള ദ്വിദിശ എൻകോഡർ പ്രാതിനിധ്യം) എന്നത് മറ്റൊരു സാധാരണ ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത മോഡലാണ്, ഇത് ചോദ്യോത്തരവും വികാര വിശകലനവും പോലുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഗ്രഹണ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഉപയോഗിച്ചു.
രണ്ടും ജിപിടി BERT എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിച്ചു പൈടോർച്ച്, ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ജനപ്രിയമായ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട്.
10. നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകൾ (ആർബിഎം)
നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകൾ (RBMs) ജനറേറ്റീവ് രീതിയിൽ പഠിക്കുന്ന ഒരു തരം മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കാണ്. ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അവശ്യ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കാനും വേർതിരിച്ചെടുക്കാനുമുള്ള അവരുടെ കഴിവ് കാരണം, അവർ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നീ മേഖലകളിൽ വ്യാപകമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
RBM-കൾ ദൃശ്യവും മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതുമായ രണ്ട് ലെയറുകളാൽ നിർമ്മിതമാണ്, ഓരോ ലെയറും വെയ്റ്റഡ് അരികുകളാൽ ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ന്യൂറോണുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ വിവരിക്കുന്ന പ്രോബബിലിറ്റി ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ പഠിക്കുന്നതിനാണ് RBM-കൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
RBM-കൾ ഒരു ജനറേറ്റീവ് ലേണിംഗ് തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു. RBM-കളിൽ, ദൃശ്യമായ ലെയർ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം അടക്കം ചെയ്ത പാളി ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു. ദൃശ്യവും മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതുമായ പാളികളുടെ ഭാരം അവയുടെ ലിങ്കിന്റെ ശക്തി കാണിക്കുന്നു.
കോൺട്രാസ്റ്റീവ് ഡൈവേർജൻസ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു സാങ്കേതികത ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലന സമയത്ത് ലെയറുകൾക്കിടയിലുള്ള ഭാരവും പക്ഷപാതവും RBM-കൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു. മോഡലിന്റെ പ്രവചന സാധ്യത പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന തന്ത്രമാണ് കോൺട്രാസ്റ്റീവ് ഡൈവേർജൻസ്.
നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകളുടെ പ്രാധാന്യം എന്താണ്?
RBM-കൾ ഇതിൽ പ്രധാനമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടാതെ ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും കാരണം അവർക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കാനും വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും കഴിയും.
ചിത്രം, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയുന്നതിന് അവ വളരെ ഫലപ്രദമാണ്, കൂടാതെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ, അപാകത കണ്ടെത്തൽ, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവർ ജോലി ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. RBM-കൾക്ക് വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും, അതിന്റെ ഫലമായി മികച്ച പ്രവചനങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ലഭിക്കും.
നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകൾ എവിടെ ഉപയോഗിക്കാം?
RBM-കൾക്കായുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ, അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ, റെക്കമെന്റേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. വികാര വിശകലനത്തിനും ആർബിഎമ്മുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകമാണ് വിഷയ മോഡലിംഗ് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ.
ആഴത്തിലുള്ള വിശ്വാസ ശൃംഖലകൾ, ശബ്ദവും ചിത്രവും തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരുതരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്, RBM-കളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡീപ്പ് ബിലീഫ് നെറ്റ്വർക്ക് ടൂൾബോക്സ്, ടെൻസോർഫ്ലോ, ഒപ്പം തിയാനോ RBM-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ചില പ്രത്യേക ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
അവസാനിപ്പിക്കുക
സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ കൂടുതൽ നിർണായകമാവുകയാണ്.
കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും (സിഎൻഎൻ) ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും (ആർഎൻഎൻ) ഏറ്റവും കൂടുതൽ വാഗ്ദാനങ്ങൾ പ്രകടമാക്കുകയും അവ പല ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു, എന്നിരുന്നാലും, എല്ലാ ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്കും അവയുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്.
എന്നിരുന്നാലും, ഗവേഷകർ ഇപ്പോഴും നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകളും (RBMs) മറ്റ് തരം ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകളും പരിശോധിക്കുന്നു, കാരണം അവയ്ക്കും പ്രത്യേക ഗുണങ്ങളുണ്ട്.
കഠിനമായ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ആഴത്തിലുള്ള പഠന മേഖല പുരോഗമിക്കുന്നതിനാൽ പുതിയതും ക്രിയാത്മകവുമായ മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക