വർഷങ്ങളായി, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ പ്രധാനവാർത്തയാക്കുന്നു. കൂടാതെ, എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് മനസിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ്.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഈ ശാഖ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മുതൽ ബാങ്കിംഗ്, ഗതാഗതം വരെയുള്ള മേഖലകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് മുമ്പ് ചിന്തിക്കാനാകാത്ത പുരോഗതി പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും പ്രവചിക്കാനും പഠിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിലാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ മുതൽ ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി നെറ്റ്വർക്കുകൾ വരെയുള്ള മികച്ച 15 ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഈ പോസ്റ്റിൽ പരിശോധിക്കും.
നിങ്ങൾ ഒരു ആണോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അവശ്യ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഈ പോസ്റ്റ് നൽകും തുടക്കക്കാരൻ അല്ലെങ്കിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ വിദഗ്ധൻ.
1. ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകൾ രൂപാന്തരപ്പെട്ടു കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം കൂടാതെ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ആപ്ലിക്കേഷനുകളും. അവർ ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ദീർഘദൂര ബന്ധങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ ശ്രദ്ധാ പ്രക്രിയകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് അവയെ പരമ്പരാഗത സീക്വൻസ്-ടു-സീക്വൻസ് മോഡലുകളേക്കാൾ വേഗത്തിലാക്കുന്നു.
ട്രാൻസ്ഫോർമർ നെറ്റ്വർക്കുകളെ കുറിച്ച് ആദ്യം വിവരിച്ചത് വസ്വാനി തുടങ്ങിയവരുടെ "ശ്രദ്ധയാണ് നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത്" എന്ന പ്രസിദ്ധീകരണത്തിലാണ്.
അവയിൽ ഒരു എൻകോഡറും ഡീകോഡറും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു (2017). ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡൽ വിവിധ NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പ്രകടനം പ്രകടമാക്കി വികാര വിശകലനം, ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം, മെഷീൻ വിവർത്തനം.
ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിലും ട്രാൻസ്ഫോർമർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം. അവർക്ക് ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷനും ഇമേജ് അടിക്കുറിപ്പും ചെയ്യാൻ കഴിയും.
2. ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി നെറ്റ്വർക്കുകൾ (LSTM)
ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി നെറ്റ്വർക്കുകൾ (LSTMs) ഒരു രൂപമാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രത്യേകിച്ച് സീക്വൻഷ്യൽ ഇൻപുട്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിർമ്മിച്ചതാണ്. അവരെ "ദീർഘമായ ഹ്രസ്വകാല" എന്ന് വിളിക്കുന്നു, കാരണം അവർക്ക് വളരെക്കാലം മുമ്പുള്ള അറിവ് ഓർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം അനാവശ്യ വിവരങ്ങൾ മറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
നെറ്റ്വർക്കിനുള്ളിലെ വിവരങ്ങളുടെ ഒഴുക്കിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന ചില "ഗേറ്റുകളിലൂടെ" LSTM-കൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. വിവരങ്ങൾ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച്, ഈ ഗേറ്റുകൾക്ക് ഒന്നുകിൽ അത് അനുവദിക്കുകയോ തടയുകയോ ചെയ്യാം.
സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം തുടങ്ങിയ ടാസ്ക്കുകൾക്ക് നിർണായകമായ മുൻകാല ഘട്ടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചുവിളിക്കുന്നതിനോ മറക്കുന്നതിനോ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ LSTM-കളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
മൂല്യനിർണ്ണയം ചെയ്യേണ്ടതോ പ്രവചിക്കേണ്ടതോ ആയ തുടർച്ചയായ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ള ഏത് സാഹചര്യത്തിലും LSTM-കൾ വളരെ പ്രയോജനകരമാണ്. സംസാരിക്കുന്ന പദങ്ങളെ ടെക്സ്റ്റായി അല്ലെങ്കിൽ ഇൻ ആയി പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ അവ പലപ്പോഴും വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു ഓഹരി വിപണി മുമ്പത്തെ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവി വിലകൾ പ്രവചിക്കാനുള്ള വിശകലനം.
3. സ്വയം ഓർഗനൈസിംഗ് മാപ്പുകൾ (SOMs)
SOM-കൾ ഒരുതരം കൃത്രിമമാണ് പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള പരിതസ്ഥിതിയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ ദ്വിമാന ഗ്രിഡാക്കി മാറ്റിക്കൊണ്ട് ഈ രീതി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഓരോ യൂണിറ്റും അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂറോണും ഇൻപുട്ട് സ്ഥലത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത ഭാഗത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
ന്യൂറോണുകൾ പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിച്ച് ഒരു ടോപ്പോളജിക്കൽ ഘടന സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പഠിക്കാനും ക്രമീകരിക്കാനും അവരെ അനുവദിക്കുന്നു. അതിനാൽ, SOM മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
അൽഗോരിതം ആവശ്യമില്ല ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ പഠിക്കാൻ. പകരം, വേരിയബിളുകൾക്കിടയിലുള്ള പാറ്റേണുകളും പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പരിശീലന ഘട്ടത്തിൽ, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ മികച്ച സൂചനയായി ന്യൂറോണുകൾ മത്സരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, അവർ അർത്ഥവത്തായ ഒരു ഘടനയിലേക്ക് സ്വയം സംഘടിപ്പിക്കുന്നു. ഇമേജ്, സ്പീച്ച് തിരിച്ചറിയൽ, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ SOM-കൾക്ക് ഉണ്ട്.
അവ ഉപയോഗപ്രദമാണ് സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു, ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, അസാധാരണതകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഔട്ട്ലറുകൾ കണ്ടെത്തൽ.
4. ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം
ആഴമുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം ഒരു റിവാർഡ് സിസ്റ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഒരു ഏജന്റിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ഒരുതരം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആണ്. ഏജന്റിനെ അതിന്റെ ചുറ്റുപാടുകളുമായി സംവദിക്കാനും ട്രയൽ വഴിയും പിശക് വഴിയും പഠിക്കാനും അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ഏജന്റ് ചെയ്യുന്ന ഓരോ പ്രവർത്തനത്തിനും പ്രതിഫലം ലഭിക്കുന്നു, കാലക്രമേണ അതിന്റെ നേട്ടങ്ങൾ എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാമെന്ന് മനസിലാക്കുക എന്നതാണ് അതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം. ഗെയിമുകൾ കളിക്കാനും ഓട്ടോമൊബൈൽ ഓടിക്കാനും റോബോട്ടുകളെ നിയന്ത്രിക്കാനും ഏജന്റുമാരെ പഠിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
ക്യു-ലേണിംഗ് അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ഡീപ് റീഇൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് രീതിയാണ്. ഒരു പ്രത്യേക അവസ്ഥയിൽ ഒരു നിശ്ചിത പ്രവർത്തനം നടത്തുന്നതിന്റെ മൂല്യം വിലയിരുത്തുകയും ഏജന്റ് പരിസ്ഥിതിയുമായി ഇടപഴകുമ്പോൾ ആ എസ്റ്റിമേറ്റ് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
ഏതാണ് ഏറ്റവും വലിയ റിവാർഡിൽ കലാശിക്കാൻ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള പ്രവർത്തനമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഏജന്റ് പിന്നീട് ഈ കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്യു-ലേണിംഗ്, അറ്റാരി ഗെയിമുകൾ കളിക്കാൻ ഏജന്റുമാരെ ബോധവത്കരിക്കാനും ഡാറ്റാ സെന്ററുകളിലെ ഊർജ്ജ ഉപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഉപയോഗിച്ചു.
ഡീപ് ക്യു-നെറ്റ്വർക്കുകൾ മറ്റൊരു പ്രശസ്തമായ ഡീപ് റീഇൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് രീതിയാണ് (DQN). DQN-കൾ Q-ലേണിംഗിന് സമാനമാണ്, അവർ ഒരു ടേബിളിനെക്കാൾ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തന മൂല്യങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നു.
നിരവധി ബദൽ പ്രവർത്തനങ്ങളുള്ള വലിയ സങ്കീർണ്ണമായ ക്രമീകരണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. Go, Dota 2 പോലുള്ള ഗെയിമുകൾ കളിക്കാൻ ഏജന്റുമാരെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും അതുപോലെ നടക്കാൻ പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന റോബോട്ടുകളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും DQN-കൾ ഉപയോഗിച്ചു.
5. ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (RNNs)
ഒരു ആന്തരിക അവസ്ഥ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് തുടർച്ചയായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കാണ് RNN-കൾ. ഒരു വ്യക്തി ഒരു പുസ്തകം വായിക്കുന്നതിന് സമാനമായി പരിഗണിക്കുക, അവിടെ ഓരോ വാക്കും അതിന് മുമ്പുള്ളവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ദഹിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
അതിനാൽ, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ, ഭാഷാ വിവർത്തനം, ഒരു വാക്യത്തിലെ അടുത്ത വാക്ക് പ്രവചിക്കൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്ക് RNN-കൾ അനുയോജ്യമാണ്.
ഓരോ ടൈം സ്റ്റെപ്പിന്റെയും ഔട്ട്പുട്ടിനെ അടുത്ത ടൈം സ്റ്റെപ്പിന്റെ ഇൻപുട്ടിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് RNN-കൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഭാവി സമയ ഘട്ടങ്ങൾക്കായി അതിന്റെ പ്രവചനങ്ങൾ അറിയിക്കുന്നതിന് മുൻകാല ഘട്ട വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഇത് നെറ്റ്വർക്കിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഇത് അർത്ഥമാക്കുന്നത് RNN-കൾ അപ്രത്യക്ഷമാകുന്ന ഗ്രേഡിയന്റ് പ്രശ്നത്തിന് ഇരയാകുന്നു, അതിൽ പരിശീലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗ്രേഡിയന്റുകൾ വളരെ ചെറുതായിത്തീരുകയും നെറ്റ്വർക്ക് ദീർഘകാല ബന്ധങ്ങൾ പഠിക്കാൻ പാടുപെടുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഈ പ്രകടമായ പരിമിതി ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, RNN-കൾ വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉപയോഗം കണ്ടെത്തി. ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ, സംഗീത നിർമ്മാണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
Google ട്രാൻസലേറ്റ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ഭാഷകളിലുടനീളം വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു RNN-അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം സിരി, വിർച്ച്വൽ അസിസ്റ്റന്റ്, ശബ്ദം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു RNN-അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്റ്റോക്ക് വിലകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും റിയലിസ്റ്റിക് ടെക്സ്റ്റും ഗ്രാഫിക്സും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും RNN-കൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്.
6. ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പുതിയ തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഡിസൈനാണ് ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ. ഒരു ഇൻപുട്ടിന്റെ ചില വശങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്ന "ക്യാപ്സ്യൂളുകൾ" ആയി അവർ ന്യൂറോണുകളെ സംഘടിപ്പിക്കുന്നു.
ഇതുവഴി അവർക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയും. ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, ക്യാപ്സ്യൂളുകളുടെ നിരവധി പാളികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ക്രമാനുഗതമായി സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോപ്പർട്ടികൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു.
തന്നിരിക്കുന്ന ഇൻപുട്ടിന്റെ ശ്രേണിപരമായ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാൻ ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ സാങ്കേതികത അവരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ക്യാപ്സ്യൂളുകൾക്കിടയിൽ ആശയവിനിമയം നടത്തി ഒരു ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ ഇനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സ്പേഷ്യൽ കണക്ഷനുകൾ ശരിയായി എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ അവർക്ക് കഴിയും.
ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, പിക്ചർ സെഗ്മെന്റേഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയെല്ലാം ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്.
ക്യാപ്സ്യൂൾ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ജോലി ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട് സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ. ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ, ആളുകൾ, ട്രാഫിക് അടയാളങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഇനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വേർതിരിക്കാനും അവർ സിസ്റ്റത്തെ സഹായിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് അവയുടെ പരിസ്ഥിതിയിലെ വസ്തുക്കളുടെ സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തി കൂട്ടിയിടികൾ ഒഴിവാക്കാനാകും.
7. വേരിയേഷൻ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ (VAEs)
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഉപകരണത്തിന്റെ ഒരു രൂപമാണ് VAEകൾ. ലോവർ ഡൈമൻഷണൽ സ്പെയ്സിലേക്ക് ഡാറ്റ എൻകോഡ് ചെയ്ത് യഥാർത്ഥ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് തിരികെ ഡീകോഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ അവർ പഠിച്ചേക്കാം.
മുയലിനെ തൊപ്പി ആക്കി വീണ്ടും മുയലാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മാന്ത്രികനെപ്പോലെയാണ് അവർ! റിയലിസ്റ്റിക് ദൃശ്യങ്ങളോ സംഗീതമോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് VAE-കൾ പ്രയോജനകരമാണ്. കൂടാതെ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന പുതിയ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ അവ ഉപയോഗിക്കാം.
VAE-കൾ രഹസ്യ കോഡ് ബ്രേക്കറിന് സമാനമാണ്. അവർക്ക് അടിസ്ഥാനം കണ്ടെത്താൻ കഴിയും ഡാറ്റയുടെ ഘടന ഒരു പസിൽ എങ്ങനെ തകർക്കപ്പെടുന്നു എന്നതു പോലെ അതിനെ ലളിതമായ ബിറ്റുകളായി വിഭജിക്കുന്നതിലൂടെ. ഭാഗങ്ങൾ ക്രമീകരിച്ചതിന് ശേഷം ഒറിജിനൽ പോലെ തോന്നിക്കുന്ന പുതിയ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ അവർ ആ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
വലിയ ഫയലുകൾ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നതിനോ പുതിയ ഗ്രാഫിക്സോ സംഗീതമോ ഒരു പ്രത്യേക ശൈലിയിൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനോ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും. വാർത്തകൾ അല്ലെങ്കിൽ സംഗീത വരികൾ പോലെയുള്ള പുതിയ ഉള്ളടക്കവും VAE-കൾക്ക് നിർമ്മിക്കാനാകും.
8. ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (GANs)
ഒറിജിനലിനോട് സാമ്യമുള്ള പുതിയ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന സംവിധാനത്തിന്റെ ഒരു രൂപമാണ് GAN-കൾ (ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ). രണ്ട് ശൃംഖലകളെ പരിശീലിപ്പിച്ചാണ് അവർ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്: ഒരു ജനറേറ്ററും ഒരു വിവേചന ശൃംഖലയും.
ഒറിജിനലുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന പുതിയ ഡാറ്റ ജനറേറ്റർ നിർമ്മിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, വിവേചനക്കാരൻ യഥാർത്ഥവും സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റയും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ജനറേറ്റർ വിവേചനക്കാരനെ കബളിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയും വിവേചനക്കാരൻ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ശരിയായി തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രണ്ട് നെറ്റ്വർക്കുകളും ഒരുമിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
GAN-കൾ ഒരു വ്യാജനും ഡിറ്റക്ടീവിനും ഇടയിലുള്ള ഒരു ക്രോസ് ആയി കണക്കാക്കുക. ജനറേറ്റർ ഒരു വ്യാജനെപ്പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഒറിജിനലിനോട് സാമ്യമുള്ള പുതിയ കലാസൃഷ്ടികൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
വിവേചനക്കാരൻ ഒരു ഡിറ്റക്ടീവായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, യഥാർത്ഥ കലാസൃഷ്ടിയും വ്യാജവും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. രണ്ട് നെറ്റ്വർക്കുകളും ഒരുമിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, ജനറേറ്റർ വിശ്വസനീയമായ വ്യാജങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ മെച്ചപ്പെടുകയും വിവേചനക്കാരൻ അവയെ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ മെച്ചപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.
മനുഷ്യരുടെയോ മൃഗങ്ങളുടെയോ റിയലിസ്റ്റിക് ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് മുതൽ പുതിയ സംഗീതമോ എഴുത്തോ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് വരെ GAN-കൾക്ക് നിരവധി ഉപയോഗങ്ങളുണ്ട്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും അവ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
9. ഡീപ് ക്യു-നെറ്റ്വർക്കുകൾ (DQNs)
ഡീപ് ക്യു-നെറ്റ്വർക്കുകൾ (DQNs) ഒരു തരത്തിലുള്ള തീരുമാനമെടുക്കൽ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന അൽഗോരിതം ആണ്. ഒരു പ്രത്യേക അവസ്ഥയിൽ ഒരു നിശ്ചിത പ്രവൃത്തി ചെയ്യുന്നതിന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന പ്രതിഫലം പ്രവചിക്കുന്ന ഒരു ക്യു-ഫംഗ്ഷൻ പഠിച്ചാണ് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
ക്യു-ഫംഗ്ഷൻ ട്രയലും എററും ഉപയോഗിച്ചാണ് പഠിപ്പിക്കുന്നത്, അൽഗോരിതം വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുകയും ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഒരു പോലെ പരിഗണിക്കുക വീഡിയോ ഗെയിം കഥാപാത്രം വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുകയും വിജയത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നവ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു! DQN-കൾ ഒരു ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് Q-പ്രവർത്തനത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള തീരുമാനമെടുക്കൽ ജോലികൾക്കുള്ള ഫലപ്രദമായ ഉപകരണങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു.
ഗോ, ചെസ്സ് തുടങ്ങിയ കളികളിലും റോബോട്ടിക്സിലും സ്വയം ഓടിക്കുന്ന ഓട്ടോമൊബൈലുകളിലും അവർ മനുഷ്യ ചാമ്പ്യന്മാരെ പോലും പരാജയപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. അതിനാൽ, മൊത്തത്തിൽ, DQN-കൾ കാലക്രമേണ അവരുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
10. റേഡിയൽ ബേസിസ് ഫംഗ്ഷൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (RBFNs)
റേഡിയൽ ബേസിസ് ഫംഗ്ഷൻ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (RBFNs) ഒരു തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കാണ്, അത് ഫംഗ്ഷനുകൾ കണക്കാക്കാനും വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. റേഡിയൽ ബേസ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഒരു ശേഖരം ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഇടമാക്കി മാറ്റിക്കൊണ്ട് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് അടിസ്ഥാന ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ഒരു രേഖീയ സംയോജനമാണ്, കൂടാതെ ഓരോ റേഡിയൽ ബേസ് ഫംഗ്ഷനും ഇൻപുട്ട് സ്പെയ്സിലെ ഒരു കേന്ദ്ര ബിന്ദുവിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ ഇൻപുട്ട്-ഔട്ട്പുട്ട് ഇടപെടലുകളുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ RBFN-കൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഫലപ്രദമാണ്, കൂടാതെ സൂപ്പർവൈസുചെയ്തതും മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതുമായ പഠനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിപുലമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവ പഠിപ്പിച്ചേക്കാം. സാമ്പത്തിക പ്രവചനങ്ങൾ മുതൽ ചിത്രം, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ, മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ് വരെ എന്തിനും അവ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്.
വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഭൂപ്രദേശത്തുടനീളം അതിന്റെ വഴി കണ്ടെത്താൻ ആങ്കർ പോയിന്റുകളുടെ ഒരു ശ്രേണി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു GPS സിസ്റ്റമായി RBFN-കളെ പരിഗണിക്കുക. നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ആങ്കർ പോയിന്റുകളുടെ സംയോജനമാണ്, അത് റേഡിയൽ ബേസ് ഫംഗ്ഷനുകൾക്കായി നിലകൊള്ളുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങളിലൂടെ നമുക്ക് ബ്രൗസ് ചെയ്യാനും RBFN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ഒരു സാഹചര്യം എങ്ങനെ മാറുമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.
11. മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോണുകൾ (MLPs)
മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ (MLP) എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഒരു സാധാരണ രൂപമാണ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, റിഗ്രഷൻ തുടങ്ങിയ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠന ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഓരോ ലെയറും ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റയെ രേഖീയമല്ലാത്ത രീതിയിൽ മാറ്റിക്കൊണ്ട്, ലിങ്ക് ചെയ്ത നോഡുകളുടെ അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂറോണുകളുടെ നിരവധി പാളികൾ അടുക്കി വച്ചാണ് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
ഒരു MLP-യിൽ, ഓരോ ന്യൂറോണിനും താഴെയുള്ള ലെയറിലെ ന്യൂറോണുകളിൽ നിന്ന് ഇൻപുട്ട് ലഭിക്കുകയും മുകളിലെ പാളിയിലെ ന്യൂറോണുകളിലേക്ക് ഒരു സിഗ്നൽ അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ ന്യൂറോണിന്റെയും ഔട്ട്പുട്ട് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഒരു ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ചാണ്, ഇത് നെറ്റ്വർക്കിന് രേഖീയത നൽകുന്നില്ല.
ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയും, കാരണം അവയ്ക്ക് നിരവധി മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം.
വികാര വിശകലനം, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ, ശബ്ദവും ചിത്രവും തിരിച്ചറിയൽ തുടങ്ങിയ വിവിധ ജോലികൾക്കായി MLP-കൾ പ്രയോഗിച്ചു. ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു കേസ് പൊളിക്കാൻ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം അന്വേഷകരുമായി MLP-കളെ താരതമ്യം ചെയ്യാം.
ഓരോന്നിനും ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയുണ്ടെങ്കിലും അവർക്ക് ഒരുമിച്ച് വസ്തുതകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കാനും കുറ്റകൃത്യം പരിഹരിക്കാനും കഴിയും.
12. കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ)
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഒരു രൂപമായ കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) ഉപയോഗിച്ചാണ് ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കാര്യമായ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ പഠിക്കാനാകുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഫിൽട്ടറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കേർണലുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
ഫിൽട്ടറുകൾ ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിന് മുകളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുന്നു, ചിത്രത്തിന്റെ അവശ്യ വശങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ഒരു ഫീച്ചർ മാപ്പ് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കൺവ്യൂഷനുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു.
CNN-കൾക്ക് ചിത്ര സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ ശ്രേണിപരമായ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, വലിയ അളവിലുള്ള വിഷ്വൽ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് അവ പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്. ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ, ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം, മുഖം കണ്ടെത്തൽ എന്നിങ്ങനെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ അവ ഉപയോഗിച്ചു.
ഒരു മാസ്റ്റർപീസ് സൃഷ്ടിക്കാൻ നിരവധി ബ്രഷുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ചിത്രകാരനായി CNN-കളെ പരിഗണിക്കുക. ഓരോ ബ്രഷും ഒരു കേർണലാണ്, കൂടാതെ നിരവധി കേർണലുകൾ കലർത്തി ആർട്ടിസ്റ്റ് സങ്കീർണ്ണവും യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമായ ഒരു ഇമേജ് നിർമ്മിച്ചേക്കാം. CNN-കൾ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രത്തിലെ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ നമുക്ക് ഫോട്ടോകളിൽ നിന്ന് പ്രധാനപ്പെട്ട സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും അവ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും.
13. ഡീപ് ബിലീഫ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ഡിബിഎൻ)
ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ, ഫീച്ചർ ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഒരു രൂപമാണ് ഡിബിഎൻ. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പുനഃസ്ഥാപിക്കാൻ പഠിക്കാൻ കഴിവുള്ള രണ്ട്-ലെയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളാണ് നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകളുടെ (RBMs) നിരവധി ലെയറുകൾ അടുക്കിവെച്ചാണ് അവ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
ഇൻപുട്ടിന്റെ ഒതുക്കമുള്ളതും കാര്യക്ഷമവുമായ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് DBN-കൾ വളരെ പ്രയോജനകരമാണ്. വോയിസ് റെക്കഗ്നിഷൻ മുതൽ ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം, മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടുപിടിത്തം വരെ എന്തിനും അവ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഈസ്ട്രജൻ റിസപ്റ്ററുമായി മരുന്ന് കഴിക്കുന്നവരുടെ ബന്ധം കണക്കാക്കാൻ ഗവേഷകർ ഒരു DBN ഉപയോഗിച്ചു. കെമിക്കൽ സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെയും ബൈൻഡിംഗ് അഫിനിറ്റികളുടെയും ഒരു ശേഖരത്തിൽ DBN പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെട്ടു, കൂടാതെ പുതിയ മയക്കുമരുന്ന് സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെ ബൈൻഡിംഗ് അഫിനിറ്റി കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ ഇതിന് കഴിഞ്ഞു.
മയക്കുമരുന്ന് വികസനത്തിലും മറ്റ് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും DBN-കളുടെ ഉപയോഗം ഇത് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.
14. ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളാണ് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ. അവ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്, അതായത് വിവരങ്ങൾ ഒരു കോംപാക്റ്റ് പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യാനും തുടർന്ന് യഥാർത്ഥ ഇൻപുട്ടിലേക്ക് ഡീകോഡ് ചെയ്യാനും അവർ പഠിക്കും.
ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ, ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യൽ, അപാകത കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയ്ക്ക് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ വളരെ ഫലപ്രദമാണ്. ഫീച്ചർ ലേണിംഗിനും അവ ഉപയോഗിക്കാനാകും, അവിടെ ഓട്ടോഎൻകോഡറിന്റെ കോംപാക്റ്റ് പ്രാതിനിധ്യം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠന ടാസ്ക്കിലേക്ക് നൽകുന്നു.
ക്ലാസിൽ കുറിപ്പുകൾ എഴുതുന്ന വിദ്യാർത്ഥികളായി ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ പരിഗണിക്കുക. വിദ്യാർത്ഥി പ്രഭാഷണം കേൾക്കുകയും ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ പോയിന്റുകൾ സംക്ഷിപ്തവും കാര്യക്ഷമവുമായ രീതിയിൽ രേഖപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
പിന്നീട്, വിദ്യാർത്ഥി അവരുടെ കുറിപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പാഠം പഠിക്കുകയും ഓർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യാം. മറുവശത്ത്, ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡർ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ ഒരു കോംപാക്റ്റ് പ്രാതിനിധ്യത്തിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു, അത് പിന്നീട് അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
15. നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകൾ (ആർബിഎം)
RBM-കൾ (നിയന്ത്രിത ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകൾ) മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം ജനറേറ്റീവ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കാണ്. അവ ദൃശ്യമായ ഒരു പാളിയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളിയും ചേർന്നതാണ്, ഓരോ ലെയറിലും ന്യൂറോണുകൾ, ലിങ്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഒരേ ലെയറിനുള്ളിൽ അല്ല.
പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ പ്രോബബിലിറ്റി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ദൃശ്യവും മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതുമായ പാളികൾക്കിടയിലുള്ള ഭാരം മാറ്റുന്ന കോൺട്രാസ്റ്റീവ് ഡൈവേർജൻസ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു സാങ്കേതികത ഉപയോഗിച്ചാണ് RBM-കൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്. പഠിച്ച വിതരണത്തിൽ നിന്ന് സാമ്പിൾ എടുത്ത് പരിശീലിപ്പിച്ചതിന് ശേഷം RBM-കൾ പുതിയ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം.
ചിത്രവും സംഭാഷണവും തിരിച്ചറിയൽ, സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ്, അപാകത കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയെല്ലാം RBM-കൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്. ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ പഠിച്ചുകൊണ്ട് അനുയോജ്യമായ ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളിലും അവ ഉപയോഗപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റയുടെ ഒതുക്കമുള്ളതും കാര്യക്ഷമവുമായ പ്രാതിനിധ്യം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഫീച്ചർ ലേണിംഗിലും RBM-കൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്.
ചക്രവാളത്തിൽ പൊതിയുന്നതും വാഗ്ദാനമായ സംഭവവികാസങ്ങളും
കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ), ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) എന്നിങ്ങനെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതികൾ ഏറ്റവും നൂതനമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സമീപനങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്. CNN-കൾ ചിത്രവും ഓഡിയോ തിരിച്ചറിയലും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, അതേസമയം RNN-കൾ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും തുടർച്ചയായ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലും ഗണ്യമായി മുന്നേറിയിട്ടുണ്ട്.
ഈ സമീപനങ്ങളുടെ പരിണാമത്തിന്റെ അടുത്ത ഘട്ടം അവയുടെ കാര്യക്ഷമതയും സ്കേലബിളിറ്റിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, വലുതും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു, അതോടൊപ്പം അവയുടെ വ്യാഖ്യാനവും കുറഞ്ഞ ലേബൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനുള്ള കഴിവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് അത് പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ധനകാര്യം, സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ മുന്നേറ്റങ്ങൾ അനുവദിക്കാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക