AI ഇമേജ് ജനറേറ്ററുകൾ നമ്മിൽ മിക്കവർക്കും പരിചിതമാണ് സ്ഥിരതയുള്ള വ്യാപനം. ഇത് ഇതിനകം തന്നെ വ്യവസായത്തെ മാറ്റിമറിക്കുകയും നമ്മുടെ ജീവിതത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തു.
എന്നിരുന്നാലും, സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഇമേജ് ജനറേഷനേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്.
നമുക്ക് അവരെ ജോലി ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന നിരവധി മേഖലകളുണ്ട്.
സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളാണ്. കൂടാതെ, കാലക്രമേണ മാറുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ചലനാത്മകതയെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കാൻ അവർക്ക് നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും.
അവ വ്യാപന പ്രക്രിയയുടെ ആശയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. അതിനാൽ, നിങ്ങൾക്ക് നിരവധി പ്രതിഭാസങ്ങൾ പരിശോധിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്; താപ പ്രക്ഷേപണം, രാസപ്രവർത്തനങ്ങൾ, ധനവിപണികളിലെ വിവര പ്രചരണം.
ഈ മോഡലുകൾ വളരെ അനുയോജ്യവുമാണ്. അതിനാൽ, ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അതിന്റെ ഭാവി അവസ്ഥ നിങ്ങൾക്ക് മുൻകൂട്ടി കാണാൻ കഴിയും.
കൂടാതെ, അതിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ഭൗതികമോ സാമ്പത്തികമോ ആയ തത്വങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ഈ ആശയം പല മേഖലകളിലും വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഇതിൽ ഫിസിക്സ്, കെമിസ്ട്രി, ഫിനാൻസ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
അതുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങൾ ഇത് കൂടുതൽ അന്വേഷിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്. കൂടാതെ, ഈ സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ട്യൂട്ടോറിയൽ നിങ്ങൾക്ക് നൽകാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ എങ്ങനെ വന്നു?
പത്തൊൻപതാം നൂറ്റാണ്ടിന്റെ അവസാനം വരെ ഇതിന് വേരുകളുണ്ട്.
കാര്യങ്ങളിലെ വ്യാപന പ്രക്രിയകളുടെ ഗണിതശാസ്ത്ര അന്വേഷണമാണ് സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുടെ തുടക്കം. ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളിലൊന്നാണ് ഫോക്കർ-പ്ലാങ്ക് സമവാക്യം.
ഇത് ആദ്യമായി അവതരിപ്പിച്ചത് 1906 ലാണ്. ഈ മോഡലുകൾ കാലക്രമേണ വികസിക്കുകയും പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്തു. അതിനാൽ, ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ അവ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അതിന്റെ പിന്നിലെ യുക്തി എന്താണ്?
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഞങ്ങൾ പറഞ്ഞതുപോലെ, അവ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളാണ്. കൂടാതെ, ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ ഒരു വസ്തുവോ അളവോ കാലക്രമേണ എങ്ങനെ വ്യാപിക്കുന്നു എന്ന് അന്വേഷിക്കാൻ അവ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
അവ വ്യാപന പ്രക്രിയയുടെ തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. അതിനാൽ, ഒരു സിസ്റ്റത്തിലുടനീളം ഒരു അളവ് എങ്ങനെ വ്യാപിക്കുന്നു എന്ന് അന്വേഷിക്കാൻ അവ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. ഈ വ്യാപനം ഏകാഗ്രത, മർദ്ദം അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് പാരാമീറ്ററുകൾ എന്നിവയിലെ വ്യതിയാനങ്ങളുടെ ഫലമാണ്.
ഒരു ലളിതമായ ഉദാഹരണം പറയാം. നിങ്ങൾ ഒരു ഡൈ ചേർത്ത ദ്രാവകം നിറഞ്ഞ ഒരു കണ്ടെയ്നർ ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ദ്രവത്തിൽ ചായം ചിതറാനും എമൽസിഫൈ ചെയ്യാനും തുടങ്ങുമ്പോൾ ഡിഫ്യൂഷൻ ഇവിടെ കാണപ്പെടുന്നു. ദ്രാവകത്തിന്റെയും ചായത്തിന്റെയും സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, കാലക്രമേണ ചായം എങ്ങനെ ചിതറിക്കിടക്കുമെന്നും കലരുമെന്നും പ്രവചിക്കാൻ സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
സാമ്പത്തിക വിപണികളോ രാസപ്രവർത്തനങ്ങളോ പോലെയുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങളിൽ, വിവരങ്ങളോ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളോ എങ്ങനെ വ്യാപിക്കുമെന്നും കാലക്രമേണ സിസ്റ്റത്തെ സ്വാധീനിക്കുമെന്നും ഈ മോഡലുകൾക്ക് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം ഈ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ. സിസ്റ്റത്തിന്റെ ദീർഘകാല പരിണാമം വിവരിക്കുന്ന ഗണിതശാസ്ത്ര സൂത്രവാക്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് അവ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
കാലക്രമേണ ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ ചില സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നത് മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഈ മോഡലുകളുടെ അടിസ്ഥാന ആശയം. പ്രത്യേക മേഖലകളിലെ വിദഗ്ധർ സാധാരണയായി ഈ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നത് ഓർത്തിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
മോഡലുകളെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാം?
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച് തയ്യാറാക്കുക:
നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾ ആദ്യം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും തയ്യാറാക്കുകയും വേണം. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ക്ലീൻ അപ്പ് ചെയ്യുകയും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം. കൂടാതെ, നഷ്ടമായ നമ്പറുകളും ഇല്ലാതാക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ഒരു മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കുക
സ്ഥിരതയുള്ള ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ വിവിധ രൂപങ്ങളിൽ വരുന്നു. ഇത് കൂടുതലും ഫോക്കർ-പ്ലാങ്ക് സമവാക്യം, ഷ്രോഡിംഗർ സമവാക്യം, മാസ്റ്റർ സമവാക്യം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക സാഹചര്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കണം. അതിനാൽ, ഈ മോഡലുകളിൽ ഓരോന്നിനും ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്.
നിങ്ങളുടെ നഷ്ടത്തിന്റെ പ്രവർത്തനം സ്ഥാപിക്കുന്നു
നിങ്ങളുടെ മോഡലിന് ഡാറ്റയുമായി എത്രത്തോളം പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും എന്നതിനെ ഇത് ബാധിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് പ്രധാനമാണ്. സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾക്ക്, ശരാശരി സ്ക്വയർ പിശകും കുൾബാക്ക്-ലീബ്ലർ വ്യതിചലനവും പതിവ് നഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങളാണ്.
നിങ്ങളുടെ മാതൃക പരിശീലിപ്പിക്കുക
സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് അല്ലെങ്കിൽ സമാനമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സമീപനം ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ ലോസ് ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിച്ചതിന് ശേഷം നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങാം.
നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ സാമാന്യവൽക്കരണം പരിശോധിക്കുക
പരിശീലനത്തിന് ശേഷം പുതിയ ഡാറ്റ ഒരു ടെസ്റ്റ് സെറ്റ് ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ പരിശോധിക്കണം.
നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുക
നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, പഠന നിരക്ക്, ബാച്ച് വലുപ്പം, നെറ്റ്വർക്കിലെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറുകളുടെ എണ്ണം എന്നിവ പോലുള്ള ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെ വിവിധ മൂല്യങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുക.
മുമ്പത്തെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുക
മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഒന്നിലധികം തവണ ഈ പ്രക്രിയകൾ ആവർത്തിക്കേണ്ടതായി വന്നേക്കാം. ഇത് പ്രശ്നത്തിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ടും ഡാറ്റയുടെ കാലിബറും അനുസരിച്ചായിരിക്കും.
കോഡിംഗ് ട്യൂട്ടോറിയൽ
പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ Python, MATLAB, C++, R എന്നിവയെല്ലാം സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഉപയോഗിക്കുന്ന ഭാഷ പ്രത്യേക ആപ്ലിക്കേഷനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. കൂടാതെ, ആ ഭാഷയ്ക്കായി ലഭ്യമാക്കിയിരിക്കുന്ന ടൂളുകളേയും ലൈബ്രറികളേയും അത് ആശ്രയിക്കാം.
ഈ സാഹചര്യത്തിൽ പൈത്തൺ ആണ് ഏറ്റവും മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പ്. സംഖ്യാ കണക്കുകൂട്ടലിനായി NumPy, SciPy പോലുള്ള ശക്തമായ ലൈബ്രറികൾ ഇതിലുണ്ട്. കൂടാതെ, ഇത് TensorFlow പിന്തുണയ്ക്കുന്നു പൈടോർച്ച് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും. അതിനാൽ, സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ എഴുതുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഓപ്ഷനായി ഇത് മാറുന്നു.
ഉദാഹരണം:
നമുക്ക് ഡിഫ്യൂഷൻ സമവാക്യം ഉപയോഗിക്കാം, താപം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പദാർത്ഥത്തിന്റെ സാന്ദ്രത പോലുള്ള ഒരു ഗുണനിലവാരം അല്ലെങ്കിൽ അളവ്, ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ കാലക്രമേണ എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്ന് വിവരിക്കുന്ന ഒരു ഗണിത സൂത്രവാക്യം. സമവാക്യം സാധാരണയായി ഇതുപോലെ കാണപ്പെടുന്നു:
∂u/∂t = α ∇²u
ഒരു സിസ്റ്റത്തിലൂടെ ഒരു പ്രോപ്പർട്ടി അല്ലെങ്കിൽ അളവ് എത്ര എളുപ്പത്തിൽ വ്യാപിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ അളവാണ് ഡിഫ്യൂഷൻ കോഫിഫിഷ്യന്റ് ().
സ്ഥലവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സ്വത്ത് അല്ലെങ്കിൽ അളവ് എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്നതിന്റെ വിവരണമാണ് u (2u) എന്നതിന്റെ ലാപ്ലേഷ്യൻ. എവിടെയാണ് u എന്നത് വ്യാപിക്കുന്ന സ്വത്ത് അല്ലെങ്കിൽ അളവ് (ഉദാഹരണത്തിന്, താപനില അല്ലെങ്കിൽ ഏകാഗ്രത), t എന്നത് സമയം കടന്നുപോകുന്നതാണ്, ഡിഫ്യൂഷൻ കോഫിഫിഷ്യന്റ് ആണ്, കൂടാതെ ഡിഫ്യൂഷൻ സ്ഥിരാങ്കം () ആണ്.
പൈത്തണിലെ യൂലർ രീതി ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് ഇത് നടപ്പിലാക്കാം.
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
ഈ കോഡ് ഡിഫ്യൂഷൻ സമവാക്യം നടപ്പിലാക്കാൻ യൂലർ സാങ്കേതികത ഉപയോഗിക്കുന്നു. (100) ആകൃതിയിലുള്ള ഒരു കൂട്ടം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു ഏകീകൃത പ്രാരംഭ അവസ്ഥയായി ഇത് ആരംഭ അവസ്ഥയെ വിവരിക്കുന്നു. സമയ ഘട്ടമായി 0.01 ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ടൈം-സ്റ്റെപ്പിംഗ് ലൂപ്പിന്റെ 1000 ആവർത്തനങ്ങൾ പൂർത്തിയായി.
ഇത് np.diff ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് അയൽ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം നിർണ്ണയിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഇത് വ്യാപിക്കുന്ന വസ്തുവിന്റെയോ അളവിന്റെയോ സ്പേഷ്യൽ ഡെറിവേറ്റീവ് കണക്കാക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഓരോ ആവർത്തനത്തിലും ഇത് ഡു കൊണ്ട് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
അപ്പോൾ നമ്മൾ സ്പേഷ്യൽ ഡെറിവേറ്റീവിനെ ഡിഫ്യൂഷൻ കോഫിഫിഷ്യന്റ് ആൽഫയും യു മൂല്യം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള സമയ ഘട്ടവും കൊണ്ട് ഗുണിക്കുന്നു.
കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഉദാഹരണം
സ്ഥിരതയുള്ള താപ വ്യാപനം മാത്രം അളക്കുന്ന ഒരു സ്ഥിരതയുള്ള ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ എങ്ങനെയിരിക്കും? ആ കോഡ് എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
കാലക്രമേണ ഒരു സിസ്റ്റത്തിലുടനീളം ചൂട് എങ്ങനെ വ്യാപിക്കുന്നു എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഭാഗിക ഡിഫറൻഷ്യൽ സമവാക്യങ്ങൾ (പിഡിഇ) പരിഹരിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. അതിനാൽ, താപത്തിന്റെ സ്ഥിരമായ വ്യാപനം ആവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ നമുക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാം.
ഒരു ഏകമാന വടിയിലെ താപത്തിന്റെ സ്ഥിരതയുള്ള വ്യാപനത്തെ വിശദീകരിക്കുന്ന PDE എന്ന താപ സമവാക്യം പരിമിതമായ വ്യത്യാസ രീതി ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാം എന്നതിന്റെ ഒരു ചിത്രീകരണം ഇതാ:
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()
ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്നുള്ള ഇമേജ് ജനറേഷൻ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
ഇത് ഇന്റർനെറ്റിൽ വളരെ ജനപ്രിയമായതിനാൽ, ഇമേജ് ജനറേഷൻ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും നമുക്ക് പരിശോധിക്കാം.
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) രീതികളും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ. കൂടാതെ, ടെക്സ്റ്റ്-ടു-ഇമേജ് പരിവർത്തനത്തിനായി ഒരു സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ നൽകാൻ അവ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത് എങ്ങനെ നിർവഹിക്കാം എന്നതിന്റെ വിശാലമായ വിവരണം ചുവടെ നൽകിയിരിക്കുന്നു:
1- ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിലെ വാക്കുകൾ ടോക്കണൈസ് ചെയ്യുക, കൂടാതെ സ്റ്റോപ്പ് പദങ്ങളും വിരാമചിഹ്നങ്ങളും ഒഴിവാക്കുക. വാക്കുകൾ സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങളാക്കി മാറ്റുക. ഇത് പ്രീപ്രോസസിംഗിന്റെ ഭാഗമാണ് (വേഡ് എംബെഡിംഗുകൾ).
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- ഒരു എൻകോഡറും ഡീകോഡറും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റും ചിത്രങ്ങളും എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെടുത്താമെന്ന് മനസിലാക്കുക. ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക് ഇൻപുട്ടായി ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന കോഡ് സ്വീകരിക്കുന്നു. തുടർന്ന്, എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക് ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയെ ഒരു കോംപാക്റ്റ് പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്ക് (ലാറ്റന്റ് കോഡ്) പരിവർത്തനം ചെയ്തതിന് ശേഷം അത് അനുബന്ധ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
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- ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ശേഖരവും അവയ്ക്കൊപ്പം പോകുന്ന വാചക വിവരണങ്ങളും നൽകിക്കൊണ്ട്. തുടർന്ന്, നിങ്ങൾക്ക് എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാം.
# 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- നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലിപ്പിച്ച ശേഷം, പുതിയ ടെക്സ്റ്റ് ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾക്കത് ഉപയോഗിക്കാം. കൂടാതെ, ഇത് എൻകോഡർ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് വാചകം നൽകുന്നതിലൂടെയാണ്. തുടർന്ന്, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന കോഡ് നിർമ്മിക്കാം, തുടർന്ന് ബന്ധപ്പെട്ട ചിത്രം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഡീകോഡർ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന കോഡ് നൽകാം.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെയും ലോസ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെയും തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഏറ്റവും നിർണായക ഘട്ടങ്ങളിലൊന്നാണ്. ഡാറ്റാസെറ്റ് വൈവിധ്യമാർന്നതും ചിത്രങ്ങളും വാചക വിവരണങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ചിത്രങ്ങൾ യാഥാർത്ഥ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ടെക്സ്റ്റ് വിവരണങ്ങൾ പ്രായോഗികമാണെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കണം, അതുവഴി നമുക്ക് നഷ്ട പ്രവർത്തനം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും.
# 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)
അവസാനമായി, നിങ്ങൾക്ക് മറ്റ് വാസ്തുവിദ്യകളും രീതിശാസ്ത്രങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കാം. അതിനാൽ, നിങ്ങൾക്ക് മോഡലിന്റെ പ്രകടനം ഉയർത്താൻ കഴിയും ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾ, GAN-കൾ അല്ലെങ്കിൽ VAE-കൾ.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക