ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) എന്നത് വിദൂര സ്വപ്നമാണെന്നും ഭാവിയിലേക്കുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യയാണെന്നും കരുതിയിരുന്നെങ്കിലും ഇനി അങ്ങനെയല്ല.
ഒരു കാലത്ത് ഒരു ഗവേഷണ വിഷയമായിരുന്ന കാര്യം ഇപ്പോൾ യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ജോലിസ്ഥലം, സ്കൂൾ, ബാങ്കിംഗ്, ആശുപത്രികൾ, നിങ്ങളുടെ ഫോൺ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ സ്ഥലങ്ങളിൽ AI ഇപ്പോൾ കാണപ്പെടുന്നു.
അവ സ്വയം ഓടിക്കുന്ന വാഹനങ്ങളുടെ കണ്ണുകളാണ്, സിരിയുടെയും അലക്സയുടെയും ശബ്ദങ്ങൾ, കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനത്തിന് പിന്നിലെ മനസ്സുകൾ, റോബോട്ടിക് സഹായത്തോടെയുള്ള ശസ്ത്രക്രിയയ്ക്ക് പിന്നിലെ കൈകൾ എന്നിവയും മറ്റും.
കൃത്രിമ ബുദ്ധി (AI) ആധുനിക ജീവിതത്തിന്റെ ഒരു സാധാരണ സവിശേഷതയായി മാറുകയാണ്. കഴിഞ്ഞ കുറേ വർഷങ്ങളായി, ഐടി സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ വിപുലമായ ശ്രേണിയിൽ AI ഒരു പ്രധാന കളിക്കാരനായി ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്.
അവസാനമായി, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പുതിയ കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അതിനാൽ ഇന്ന് നമ്മൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അവയുടെ തരങ്ങൾ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയും മറ്റും പഠിക്കും.
എന്താണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്?
In മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകളുടെ സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത ശൃംഖലയാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്. നമ്മുടെ തലച്ചോറിലെ ന്യൂറോണുകൾക്ക് സമാനമായ "ന്യൂറോണുകളുടെ" നിരവധി പാളികൾ ഉള്ളതിനാൽ ഇത് മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തെ അനുകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
ന്യൂറോണുകളുടെ ആദ്യ പാളി ഫോട്ടോകൾ, വീഡിയോ, ശബ്ദം, ടെക്സ്റ്റ്, മറ്റ് ഇൻപുട്ടുകൾ എന്നിവ സ്വീകരിക്കും. ഈ ഡാറ്റ എല്ലാ ലെവലുകളിലൂടെയും ഒഴുകുന്നു, ഒരു ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് അടുത്തതിലേക്ക് ഒഴുകുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലികൾക്ക് ഇത് നിർണായകമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, മറ്റ് സന്ദർഭങ്ങളിൽ, കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് മോഡൽ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിന് സിസ്റ്റം കംപ്രഷൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നത് അഭികാമ്യമാണ്. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രൂണിംഗ് എന്നത് പഠിച്ച മോഡലിൽ നിന്ന് ഭാരം നീക്കംചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു കംപ്രഷൻ രീതിയാണ്. മൃഗങ്ങളിൽ നിന്ന് ആളുകളെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിഗണിക്കുക.
ന്യൂറോണുകളുടെ ആദ്യ പാളിയാൽ ചിത്രം തെളിച്ചമുള്ളതും ഇരുണ്ടതുമായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കപ്പെടും. ഈ ഡാറ്റ ഇനിപ്പറയുന്ന ലെയറിലേക്ക് കൈമാറും, അത് അരികുകൾ എവിടെയാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കും.
അരികുകളുടെ സംയോജനം സൃഷ്ടിച്ച ഫോമുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അടുത്ത ലെയർ ശ്രമിക്കും. അത് പരിശീലിപ്പിച്ച ഡാറ്റ അനുസരിച്ച്, നിങ്ങൾ അവതരിപ്പിച്ച ചിത്രം മനുഷ്യന്റേതാണോ മൃഗത്തിന്റേതാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ സമാനമായ രീതിയിൽ നിരവധി പാളികളിലൂടെ ഡാറ്റ കടന്നുപോകും.
ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് ഡാറ്റ നൽകുമ്പോൾ, അത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുന്നു. അതിനുശേഷം, ആവശ്യമുള്ള ഫലം ലഭിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ അതിന്റെ ലെവലുകൾ വഴി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഘടനാപരമായ ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ഫലങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു യന്ത്രമാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ മൂന്ന് തരം പഠനങ്ങൾ നടത്താം:
- സൂപ്പർവൈസ് ചെയ്ത പഠനം - ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും നൽകുന്നു. ഡാറ്റ എങ്ങനെ വിശകലനം ചെയ്യണമെന്ന് പഠിപ്പിച്ച ശേഷം, അവർ ഉദ്ദേശിച്ച ഫലം പ്രവചിക്കുന്നു.
- മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം - ഒരു മനുഷ്യന്റെ സഹായമില്ലാതെ ഒരു ANN പഠിക്കുന്നു. ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയൊന്നുമില്ല, ഔട്ട്പുട്ട് ഡാറ്റയിൽ കാണുന്ന പാറ്റേണുകളാണ് ഔട്ട്പുട്ട് തീരുമാനിക്കുന്നത്.
- ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് അതിന് ലഭിക്കുന്ന ഫീഡ്ബാക്കിൽ നിന്ന് പഠിക്കുമ്പോഴാണ്.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങളാണ്. പെർസെപ്ട്രോണുകൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകൾ ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങളാൽ നിർമ്മിതമാണ്:
- ഇൻപുട്ട്
- ഭാരം
- ബിയാസ്
- സജീവമാക്കൽ പ്രവർത്തനം
- ഔട്ട്പുട്ട്
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ന്യൂറോണുകളുടെ പാളികൾ. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മൂന്ന് പാളികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
- ഇൻപുട്ട് ലെയർ
- മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളി
- ഔട്ട്പുട്ട് പാളി
ഒരു സംഖ്യാ മൂല്യത്തിന്റെ രൂപത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് ലെയറിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു. നെറ്റ്വർക്കിന്റെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നത്. ഔട്ട്പുട്ട് ലെയർ, അവസാനത്തേത് പക്ഷേ, ഫലം പ്രവചിക്കുന്നു. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ ന്യൂറോണുകൾ പരസ്പരം ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നു. ഓരോ പാളിയും നിർമ്മിക്കാൻ ന്യൂറോണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ലെയറിന് ലഭിച്ചതിന് ശേഷം ഡാറ്റ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറിലേക്ക് റൂട്ട് ചെയ്യുന്നു.
ഓരോ ഇൻപുട്ടിലും വെയ്റ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾക്കുള്ളിൽ, ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റയെ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ഒരു മൂല്യമാണ് ഭാരം. ഇൻപുട്ട് ലെയറിലെ വെയ്റ്റ് മൂല്യം കൊണ്ട് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ഗുണിച്ചാണ് വെയ്റ്റ്സ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
അത് ആദ്യം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറിന്റെ മൂല്യം ആരംഭിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുകയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ വഴി മറ്റ് ലെയറിലേക്ക് കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്നു. അന്തിമ ഫലം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഔട്ട്പുട്ട് ലെയർ ഉത്തരവാദിയാണ്. ഇൻപുട്ടുകളും വെയ്റ്റുകളും ഗുണിച്ചു, ഫലം ഒരു തുകയായി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളി ന്യൂറോണുകളിലേക്ക് എത്തിക്കുന്നു. ഓരോ ന്യൂറോണിനും ഒരു പക്ഷപാതം നൽകിയിരിക്കുന്നു. മൊത്തം കണക്കാക്കാൻ, ഓരോ ന്യൂറോണും അതിന് ലഭിക്കുന്ന ഇൻപുട്ടുകൾ ചേർക്കുന്നു.
അതിനുശേഷം, ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനിലൂടെ മൂല്യം കടന്നുപോകുന്നു. ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷന്റെ ഫലം ഒരു ന്യൂറോൺ സജീവമാക്കിയിട്ടുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഒരു ന്യൂറോൺ സജീവമാകുമ്പോൾ, അത് മറ്റ് പാളികളിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂറോൺ ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറിലേക്ക് എത്തുന്നതുവരെ ഡാറ്റ നെറ്റ്വർക്കിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ഫോർവേഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ എന്നത് ഇതിന്റെ മറ്റൊരു പദമാണ്.
ഒരു ഇൻപുട്ട് നോഡിലേക്ക് ഡാറ്റ നൽകുകയും ഔട്ട്പുട്ട് നോഡിലൂടെ ഔട്ട്പുട്ട് നേടുകയും ചെയ്യുന്ന സാങ്കേതികതയെ ഫീഡ്-ഫോർവേഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയർ സ്വീകരിക്കുമ്പോൾ, ഫീഡ് ഫോർവേഡ് പ്രചരണം സംഭവിക്കുന്നു. ഇത് ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ അനുസരിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് ഔട്ട്പുട്ടിലേക്ക് കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറിലെ ഏറ്റവും ഉയർന്ന പ്രോബബിലിറ്റി ഉള്ള ന്യൂറോണാണ് ഫലം പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നത്. ഔട്ട്പുട്ട് തെറ്റായി വരുമ്പോൾ ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ സംഭവിക്കുന്നു. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ ഓരോ ഇൻപുട്ടിലേക്കും വെയ്റ്റുകൾ ആരംഭിക്കുന്നു. തെറ്റുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഔട്ട്പുട്ട് നൽകുന്നതിനുമായി ഓരോ ഇൻപുട്ടിന്റെയും ഭാരം പുനഃക്രമീകരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ തരങ്ങൾ
1. പെർസെപ്ട്രോൺ
മിൻസ്കി-പേപ്പർ പെർസെപ്ട്രോൺ മോഡൽ ഏറ്റവും ലളിതവും പഴയതുമായ ന്യൂറോൺ മോഡലുകളിൽ ഒന്നാണ്. ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റയിലെ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ അല്ലെങ്കിൽ ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് ചില കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്ന ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഏറ്റവും ചെറിയ യൂണിറ്റാണിത്. അന്തിമ ഫലം ലഭിക്കുന്നതിന് ഇത് വെയ്റ്റഡ് ഇൻപുട്ടുകൾ എടുക്കുകയും ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. TLU (ത്രെഷോൾഡ് ലോജിക് യൂണിറ്റ്) എന്നത് പെർസെപ്ട്രോണിന്റെ മറ്റൊരു പേരാണ്.
പെർസെപ്ട്രോൺ ഒരു ബൈനറി ക്ലാസിഫയറാണ്, അത് ഡാറ്റയെ രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുന്ന ഒരു സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് സിസ്റ്റമാണ്. ലോജിക് ഗേറ്റ്സ് AND, OR, NAND എന്നിവ പെർസെപ്ട്രോണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും.
2. ഫീഡ്-ഫോർവേഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്
ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ഒരു ദിശയിൽ മാത്രം ഒഴുകുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന പതിപ്പ്, കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നോഡുകളിലൂടെ കടന്നുപോകുകയും ഔട്ട്പുട്ട് നോഡുകളിലൂടെ പുറത്തുകടക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകൾ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ലെയറുകൾ ഉള്ളതോ അല്ലാത്തതോ ആയ സ്ഥലങ്ങളിൽ ഉണ്ട്. ഇതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒറ്റ-ലേയേർഡ് അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-ലേയേർഡ് ഫീഡ്-ഫോർവേർഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആയി അവയെ വിശേഷിപ്പിക്കാം.
ഫംഗ്ഷന്റെ സങ്കീർണ്ണത അനുസരിച്ചാണ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ലെയറുകളുടെ എണ്ണം നിർണ്ണയിക്കുന്നത്. ഇത് ഒരു ദിശയിൽ മാത്രം മുന്നോട്ട് പ്രചരിക്കുന്നു, പിന്നിലേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നില്ല. ഇവിടെ, ഭാരം സ്ഥിരമായി തുടരുന്നു. ഒരു ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ നൽകുന്നതിന് ഇൻപുട്ടുകളെ ഭാരം കൊണ്ട് ഗുണിക്കുന്നു. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു വർഗ്ഗീകരണ ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സ്റ്റെപ്പ് ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
3. മൾട്ടി-ലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ
സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ആമുഖം നാഡീവലകൾ, കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകളുടെ പല പാളികളിലൂടെ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ റൂട്ട് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഓരോ നോഡും ഇനിപ്പറയുന്ന ലെയറിലെ എല്ലാ ന്യൂറോണുകളുമായും ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് പൂർണ്ണമായും ലിങ്ക് ചെയ്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കാണ്. ഒന്നിലധികം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ, അതായത്, കുറഞ്ഞത് മൂന്നോ അതിലധികമോ ലെയറുകളെങ്കിലും ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകളിൽ ഉണ്ട്.
ഇതിന് ദ്വിദിശ പ്രചരണമുണ്ട്, അതിനർത്ഥം ഇതിന് മുന്നോട്ടും പിന്നോട്ടും പ്രചരിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഇൻപുട്ടുകൾ ഭാരം കൊണ്ട് ഗുണിച്ച് ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു, അവിടെ നഷ്ടം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ വഴി അവ മാറ്റുന്നു.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ നിന്ന് മെഷീൻ പഠിച്ച മൂല്യങ്ങളാണ് ഭാരം. പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകളും പരിശീലന ഇൻപുട്ടുകളും തമ്മിലുള്ള അസമത്വത്തെ ആശ്രയിച്ച്, അവ സ്വയം ക്രമീകരിക്കുന്നു. നോൺലീനിയർ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് ശേഷം ഔട്ട്പുട്ട് ലെയർ ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനായി Softmax ഉപയോഗിക്കുന്നു.
4. കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്
പരമ്പരാഗത ദ്വിമാന ശ്രേണിയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു കൺവ്യൂഷൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് ന്യൂറോണുകളുടെ ത്രിമാന കോൺഫിഗറേഷൻ ഉണ്ട്. ആദ്യത്തെ പാളി കൺവല്യൂഷണൽ ലെയർ എന്നാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്. കൺവല്യൂഷണൽ ലെയറിലെ ഓരോ ന്യൂറോണും വിഷ്വൽ ഫീൽഡിന്റെ പരിമിതമായ ഭാഗത്ത് നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ മാത്രമേ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുള്ളൂ. ഒരു ഫിൽട്ടർ പോലെ, ഇൻപുട്ട് സവിശേഷതകൾ ബാച്ച് മോഡിൽ എടുക്കുന്നു.
നെറ്റ്വർക്ക് വിഭാഗങ്ങളിലെ ചിത്രങ്ങൾ മനസിലാക്കുന്നു, കൂടാതെ മുഴുവൻ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗും പൂർത്തിയാക്കാൻ ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരവധി തവണ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്ത് ചിത്രം RGB അല്ലെങ്കിൽ HSI ൽ നിന്ന് ഗ്രേസ്കെയിലിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. പിക്സൽ മൂല്യത്തിലെ കൂടുതൽ വ്യതിയാനങ്ങൾ അരികുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സഹായിക്കും, കൂടാതെ ചിത്രങ്ങൾ പല ഗ്രൂപ്പുകളായി അടുക്കുകയും ചെയ്യാം. ഒരു CNN-ൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ കൺവ്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുമ്പോൾ ഏകദിശ പ്രചരണം സംഭവിക്കുന്നു, തുടർന്ന് പൂളിംഗും, ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി കൺവ്യൂഷൻ ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് അയയ്ക്കുമ്പോൾ ബൈഡയറക്ഷണൽ പ്രൊപ്പഗേഷനും സംഭവിക്കുന്നു.
ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ ചില ഘടകങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ, ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. MLP-യിൽ, ഇൻപുട്ടുകൾ വെയ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനിലേക്ക് വിതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. കൺവ്യൂഷനിൽ RELU ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം MLP ഒരു നോൺ-ലീനിയർ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, തുടർന്ന് softmax. ചിത്ര-വീഡിയോ തിരിച്ചറിയൽ, സെമാന്റിക് പാഴ്സിംഗ്, പാരാഫ്രേസ് കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയിൽ കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു.
5. റേഡിയൽ ബയസ് നെറ്റ്വർക്ക്
ഒരു ഇൻപുട്ട് വെക്ടറിന് ശേഷം RBF ന്യൂറോണുകളുടെ ഒരു പാളിയും ഒരു റേഡിയൽ ബേസിസ് ഫംഗ്ഷൻ നെറ്റ്വർക്കിൽ ഓരോ വിഭാഗത്തിനും ഒരു നോഡുള്ള ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറും. ഓരോ ന്യൂറോണും ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് പരിപാലിക്കുന്ന പരിശീലന സെറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പോയിന്റുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്താണ് ഇൻപുട്ടിനെ തരംതിരിക്കുന്നത്. പരിശീലന സെറ്റിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളിലൊന്നാണിത്.
ഓരോ ന്യൂറോണും ഇൻപുട്ടും അതിന്റെ പ്രോട്ടോടൈപ്പും തമ്മിലുള്ള യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം കണക്കാക്കുന്നത് ഒരു പുതിയ ഇൻപുട്ട് വെക്റ്റർ [നിങ്ങൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന n-ഡൈമൻഷണൽ വെക്റ്റർ] വർഗ്ഗീകരിക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ. നമുക്ക് ക്ലാസ് എ, ക്ലാസ് ബി എന്നീ രണ്ട് ക്ലാസുകളുണ്ടെങ്കിൽ, വർഗ്ഗീകരിക്കേണ്ട പുതിയ ഇൻപുട്ട് ക്ലാസ് ബി പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളേക്കാൾ ക്ലാസ് എ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളോട് സാമ്യമുള്ളതാണ്.
തൽഫലമായി, ഇത് ക്ലാസ് എ ആയി ലേബൽ ചെയ്യുകയോ വർഗ്ഗീകരിക്കുകയോ ചെയ്യാം.
6. ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്
ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് ഒരു ലെയറിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും തുടർന്ന് ലെയറിന്റെ ഫലം പ്രവചിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഇൻപുട്ടിലേക്ക് തിരികെ നൽകുന്നതിനുമാണ്. ഒരു ഫീഡ് ഫോർവേഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് സാധാരണയായി പ്രാരംഭ ലെയറാണ്, തുടർന്ന് ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പാളി, അവിടെ ഒരു മെമ്മറി ഫംഗ്ഷൻ മുമ്പത്തെ ഘട്ടത്തിൽ ഉണ്ടായിരുന്ന വിവരങ്ങളുടെ ഒരു ഭാഗം ഓർമ്മിക്കുന്നു.
ഈ സാഹചര്യം ഫോർവേഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഭാവിയിൽ ആവശ്യമായ ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നു. പ്രവചനം തെറ്റാണെങ്കിൽ, ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താൻ പഠന നിരക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ, അത് കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതായിത്തീരും.
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
വിവിധ വിഷയങ്ങളിൽ ഡാറ്റ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു; ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ താഴെ കാണിച്ചിരിക്കുന്നു.
- മുഖം തിരിച്ചറിയൽ - മുഖം തിരിച്ചറിയൽ പരിഹാരങ്ങൾ ഫലപ്രദമായ നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളായി വർത്തിക്കുന്നു. തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ ഡിജിറ്റൽ ഫോട്ടോകളെ മനുഷ്യ മുഖങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തുന്നു. അവ തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട പ്രവേശനത്തിനായി ഓഫീസുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അങ്ങനെ, സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒരു മനുഷ്യന്റെ മുഖം പരിശോധിച്ച് അതിന്റെ ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഐഡികളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
- സ്റ്റോക്ക് പ്രവചനം - നിക്ഷേപങ്ങൾ വിപണിയിലെ അപകടസാധ്യതകൾക്ക് വിധേയമാണ്. അങ്ങേയറ്റം അസ്ഥിരമായ സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റിലെ ഭാവി സംഭവവികാസങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കാണുന്നത് പ്രായോഗികമായി ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് മുമ്പ്, നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ബുള്ളിഷ്, ബെയ്റിഷ് ഘട്ടങ്ങൾ പ്രവചനാതീതമായിരുന്നു. പക്ഷേ, എന്താണ് എല്ലാം മാറ്റിമറിച്ചത്? തീർച്ചയായും, നമ്മൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെക്കുറിച്ചാണ് സംസാരിക്കുന്നത്... തത്സമയം ഒരു വിജയകരമായ സ്റ്റോക്ക് പ്രവചനം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ എംഎൽപി (ഒരു തരം ഫീഡ്ഫോർവേഡ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റം) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- സോഷ്യൽ മീഡിയ - അത് എത്രമാത്രം വൃത്തികെട്ടതായി തോന്നിയാലും, സോഷ്യൽ മീഡിയ അസ്തിത്വത്തിന്റെ ലൗകിക പാതയെ മാറ്റിമറിച്ചു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് സോഷ്യൽ മീഡിയ ഉപയോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റം പഠിക്കുന്നത്. മത്സരാധിഷ്ഠിത വിശകലനത്തിനായി, വെർച്വൽ ഇടപെടലുകൾ വഴി ദിവസവും വിതരണം ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കപ്പെടുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സോഷ്യൽ മീഡിയ ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളാൽ ആവർത്തിക്കപ്പെടുന്നു. സോഷ്യൽ മീഡിയ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വഴി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്താൽ വ്യക്തികളുടെ പെരുമാറ്റം ആളുകളുടെ ചെലവ് പാറ്റേണുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ എഎൻഎൻ ഉപയോഗിച്ചാണ് സോഷ്യൽ മീഡിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഖനനം ചെയ്യുന്നത്.
- ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം - ഇന്നത്തെ ലോകത്തിലെ വ്യക്തികൾ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ നേട്ടങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഹെൽത്ത് കെയർ ബിസിനസിൽ, എക്സ്-റേ കണ്ടെത്തൽ, സിടി സ്കാനുകൾ, അൾട്രാസൗണ്ട് എന്നിവയ്ക്കായി കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗിൽ CNN ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, മുകളിൽ പറഞ്ഞ ടെസ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. വോയിസ് റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വികസനത്തിൽ, ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കും (ആർഎൻഎൻ) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- കാലാവസ്ഥാ റിപ്പോർട്ട് - ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, കാലാവസ്ഥാ വകുപ്പിന്റെ പ്രവചനങ്ങൾ ഒരിക്കലും കൃത്യമായിരുന്നില്ല. ഭാവിയിൽ സംഭവിക്കുന്ന കാലാവസ്ഥ പ്രവചിക്കാനാണ് കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനം പ്രധാനമായും നടത്തുന്നത്. ആധുനിക കാലഘട്ടത്തിൽ പ്രകൃതി ദുരന്തങ്ങൾ ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത മുൻകൂട്ടി അറിയാൻ കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനങ്ങൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു. മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ (MLP), കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (CNN), ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (RNN) എന്നിവ ഉപയോഗിച്ചാണ് കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനം നടത്തുന്നത്.
- പ്രതിരോധം - ലോജിസ്റ്റിക്സ്, സായുധ ആക്രമണ വിശകലനം, ഇനത്തിന്റെ സ്ഥാനം എന്നിവയെല്ലാം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവർ വായു, കടൽ പട്രോളിംഗിലും സ്വയംഭരണ ഡ്രോണുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലും ജോലി ചെയ്യുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രതിരോധ വ്യവസായത്തിന് അതിന്റെ സാങ്കേതികവിദ്യ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഉത്തേജനം നൽകുന്നു. അണ്ടർവാട്ടർ മൈനുകളുടെ അസ്തിത്വം കണ്ടെത്തുന്നതിന്, കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലെ കുറച്ച് ന്യൂറോണുകൾ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ പോലും, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഇപ്പോഴും ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കും.
- ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് തത്സമയം പഠിക്കാനും അവയുടെ മാറുന്ന ക്രമീകരണങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനുമുള്ള കഴിവുണ്ട്.
- ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് വിവിധ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ പഠിക്കാനാകും. നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ശരിയായ ഫലം നൽകാൻ.
- ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ഒരേ സമയം നിരവധി ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള ശക്തിയും കഴിവും ഉണ്ട്.
സഹടപിക്കാനും
- പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം അത് നടത്തിയ വിധിന്യായങ്ങൾ “എന്തുകൊണ്ട്, എങ്ങനെ” എന്നതിന് പിന്നിലെ വിശദീകരണം ഇത് വെളിപ്പെടുത്തുന്നില്ല. തൽഫലമായി, നെറ്റ്വർക്ക് വിശ്വാസ്യത നഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം.
- ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഘടകങ്ങൾ പരസ്പരം ആശ്രയിക്കുന്നു. അതായത്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വേണ്ടത്ര കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ ഉള്ള കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ ആവശ്യപ്പെടുന്നു (അല്ലെങ്കിൽ അത് അങ്ങേയറ്റം ആശ്രയിക്കുന്നു).
- ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രക്രിയയ്ക്ക് പ്രത്യേക നിയമമൊന്നുമില്ല (അല്ലെങ്കിൽ പെരുവിരലിന്റെ നിയമം). ഒരു ട്രയൽ-ആൻഡ്-എറർ ടെക്നിക്കിൽ, ഒപ്റ്റിമൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് ശരിയായ നെറ്റ്വർക്ക് ഘടന സ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നു. ഇത് വളരെ സൂക്ഷ്മമായ ട്യൂണിംഗ് ആവശ്യമുള്ള ഒരു നടപടിക്രമമാണ്.
തീരുമാനം
ഫീൽഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ അതിവേഗം വികസിക്കുന്നു. ഈ മേഖലയിലെ ആശയങ്ങൾ മനസിലാക്കുകയും അവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്.
പല തരത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഈ ലേഖനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഈ അച്ചടക്കത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുകയാണെങ്കിൽ, മറ്റ് മേഖലകളിലെ ഡാറ്റ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക