ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
- 1. എന്താണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്?
- 2. മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ നിന്ന് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
- 3. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ ധാരണകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
- 4. യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു പെർസെപ്ട്രോൺ എന്താണ്?
- 5. ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്താണ്?
- 6. ഒരു മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ (MLP) എന്നാൽ എന്താണ്?
- 7. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ എന്ത് ഉദ്ദേശ്യത്തോടെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
- 8. കൃത്യമായി എന്താണ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ്?
- 9. കോസ്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ കൃത്യമായി എന്താണ്?
- 10. ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ആഴമില്ലാത്തവയെ എങ്ങനെ മറികടക്കാനാകും?
- 11. ഫോർവേഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ വിവരിക്കുക.
- 12. എന്താണ് ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ?
- 13. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഗ്രേഡിയന്റ് ക്ലിപ്പിംഗ് നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് മനസ്സിലാക്കുന്നത്?
- 14. Softmax, ReLU ഫംഗ്ഷനുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
- 15. എല്ലാ ഭാരങ്ങളും 0 ആയി സജ്ജീകരിച്ച് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാനാകുമോ?
- 16. ഒരു യുഗത്തെ ഒരു ബാച്ചിൽ നിന്നും ഒരു ആവർത്തനത്തിൽ നിന്നും വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
- 17. ബാച്ച് നോർമലൈസേഷനും ഡ്രോപ്പ്ഔട്ടും എന്താണ്?
- 18. ബാച്ച് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റിൽ നിന്ന് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റിനെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
- 19. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ രേഖീയമല്ലാത്തവ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് നിർണായകമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
- 20. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ ഒരു ടെൻസർ എന്താണ്?
- 21. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകയ്ക്കായി നിങ്ങൾ എങ്ങനെ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കും?
- 22. CNN എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?
- 23. നിരവധി CNN പാളികൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
- 24. അമിതവും അനുയോജ്യമല്ലാത്തതുമായ ഫലങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്, നിങ്ങൾക്ക് അവ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?
- 25. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ, എന്താണ് ഒരു RNN?
- 26. ആദം ഒപ്റ്റിമൈസർ വിവരിക്കുക
- 27. ഡീപ് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ: അവ എന്തൊക്കെയാണ്?
- 28. Tensorflow എന്നതിൽ Tensor എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
- 29. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫിന്റെ വിശദീകരണം
- 30. ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (GANs): അവ എന്തൊക്കെയാണ്?
- 31. നിങ്ങൾ ആർക്കിടെക്ചർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് ന്യൂറോണുകളുടെയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുടെയും എണ്ണം നിങ്ങൾ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കും?
- 32. ആഴത്തിലുള്ള ബലപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിലൂടെ ഏത് തരത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
- തീരുമാനം
ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഒരു പുതിയ ആശയമല്ല. ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപവിഭാഗത്തിന്റെ ഏക അടിത്തറയാണ് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പോലെ തന്നെ, മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തെ അനുകരിക്കുന്നതിനാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തെ അനുകരിക്കുന്നത്.
കുറച്ചു കാലമായി ഇതുണ്ട്. ഇപ്പോഴുള്ള അത്രയും പ്രോസസ്സിംഗ് പവറോ ഡാറ്റയോ ഞങ്ങളുടെ പക്കലില്ലാത്തതിനാൽ ഈ ദിവസങ്ങളിൽ എല്ലാവരും ഇതിനെ കുറിച്ച് സംസാരിക്കുന്നു.
കഴിഞ്ഞ 20 വർഷമായി, പ്രോസസ്സിംഗ് ശേഷിയിലെ നാടകീയമായ ഉയർച്ചയുടെ ഫലമായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഉയർന്നുവന്നു.
നിങ്ങളുടെ സ്വപ്ന ജോലി അന്വേഷിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് നേരിടേണ്ടിവരുന്ന ഏത് അന്വേഷണങ്ങൾക്കും തയ്യാറെടുക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന്, ലളിതവും സങ്കീർണ്ണവുമായ നിരവധി ആഴത്തിലുള്ള പഠന അഭിമുഖ ചോദ്യങ്ങളിലൂടെ ഈ പോസ്റ്റ് നിങ്ങളെ നയിക്കും.
1. എന്താണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്?
നിങ്ങൾ പങ്കെടുക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ എ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം അഭിമുഖത്തിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം എന്താണെന്ന് നിങ്ങൾ നിസ്സംശയം മനസ്സിലാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ചോദ്യത്തിന് മറുപടിയായി ഒരു ചിത്രീകരണത്തോടൊപ്പം വിശദമായ പ്രതികരണം നൽകുമെന്ന് അഭിമുഖം നടത്തുന്നയാൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വേണ്ടി ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്, സംഘടിതമോ ഘടനാരഹിതമോ ആയ ഡാറ്റയുടെ ഗണ്യമായ അളവ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകളും സ്വഭാവസവിശേഷതകളും കണ്ടെത്തുന്നതിന്, അത് സങ്കീർണ്ണമായ നടപടിക്രമങ്ങൾ ചെയ്യുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നായയിൽ നിന്ന് പൂച്ചയുടെ ചിത്രം വേർതിരിച്ചറിയാൻ).
2. മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ നിന്ന് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ശാഖ എന്ന നിലയിൽ, ഡാറ്റയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ, അൽഗോരിതമിക് ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, അങ്ങനെ അവ കാലക്രമേണ മെച്ചപ്പെടും.
ഒരു വശം എന്ന നിലയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിൽ കാണപ്പെടുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറിനെ അനുകരിക്കുന്നു.
3. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ ധാരണകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന കൃത്രിമ സംവിധാനങ്ങൾ മനുഷ്യശരീരത്തിൽ കാണപ്പെടുന്ന ഓർഗാനിക് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളോട് സാമ്യമുള്ളതാണ്.
എങ്ങനെ എന്നതിന് സമാനമായ ഒരു സാങ്കേതികത ഉപയോഗിക്കുന്നു മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം ഫംഗ്ഷനുകൾ, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്നത് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ്, അത് ഒരു ഡാറ്റയിലെ അടിസ്ഥാന പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിനുപകരം, നിരവധി ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്കും ഉദാഹരണങ്ങളിലേക്കും സ്വയം തുറന്നുകാട്ടുന്നതിലൂടെ ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട അറിവ് നേടുന്നു.
ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകളെ കുറിച്ച് മുൻകൂട്ടി പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത ധാരണയ്ക്ക് പകരം, അത് നൽകുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചറിയാൻ സിസ്റ്റം പഠിക്കുന്നു എന്നതാണ് ആശയം.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മൂന്ന് നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറുകൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:
- ഇൻപുട്ട് ലെയർ
- മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളി
- ഔട്ട്പുട്ട് പാളി
4. യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു പെർസെപ്ട്രോൺ എന്താണ്?
മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിൽ കാണപ്പെടുന്ന ബയോളജിക്കൽ ന്യൂറോൺ ഒരു പെർസെപ്ട്രോണുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. പെർസെപ്ട്രോണിന് ഒന്നിലധികം ഇൻപുട്ടുകൾ ലഭിക്കുന്നു, അത് പിന്നീട് നിരവധി പരിവർത്തനങ്ങളും പ്രവർത്തനങ്ങളും നടത്തുകയും ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ഉത്പാദിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ബൈനറി വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ പെർസെപ്ട്രോൺ എന്ന ഒരു രേഖീയ മാതൃക ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് വ്യത്യസ്തമായ ഇൻപുട്ടുകളുള്ള ഒരു ന്യൂറോണിനെ അനുകരിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്ത ഭാരമുണ്ട്.
ഈ വെയ്റ്റഡ് ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂറോൺ ഒരു ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കുകയും ഫലങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
5. ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്താണ്?
ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകൾ (DNN) എന്നിവയ്ക്കിടയിൽ നിരവധി പാളികളുള്ള ഒരു കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് (ANN) ആണ് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്.
ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ആഴത്തിലുള്ള ആർക്കിടെക്ചർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളാണ്. "ഡീപ്" എന്ന വാക്ക് ഒരു ലെയറിൽ നിരവധി ലെവലുകളും യൂണിറ്റുകളും ഉള്ള ഫംഗ്ഷനുകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. കൂടുതൽ തലത്തിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നതിന് കൂടുതൽ വലിയ ലെയറുകൾ ചേർത്ത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
6. ഒരു മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോൺ (MLP) എന്നാൽ എന്താണ്?
ഇൻപുട്ട്, ഹിഡൻ, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലെന്നപോലെ MLP-കളിലും ഉണ്ട്. ഒന്നോ അതിലധികമോ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുള്ള ഒറ്റ-പാളി പെർസെപ്ട്രോണിന് സമാനമായാണ് ഇത് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
ഒരു സിംഗിൾ ലെയർ പെർസെപ്ട്രോണിന്റെ ബൈനറി ഔട്ട്പുട്ടിന് ലീനിയർ വേർതിരിക്കാവുന്ന ക്ലാസുകളെ (0,1) മാത്രമേ വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ കഴിയൂ, അതേസമയം എംഎൽപിക്ക് ലീനിയർ ക്ലാസുകളെ തരംതിരിക്കാനാകും.
7. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ എന്ത് ഉദ്ദേശ്യത്തോടെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
ഒരു ന്യൂറോൺ ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന തലത്തിൽ സജീവമാക്കണോ വേണ്ടയോ എന്ന് ഒരു ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഏതൊരു ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനും ഇൻപുട്ടുകളുടെ വെയ്റ്റഡ് തുകയും ബയസും ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും. ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകളിൽ സ്റ്റെപ്പ് ഫംഗ്ഷൻ, സിഗ്മോയിഡ്, ReLU, Tanh, Softmax എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
8. കൃത്യമായി എന്താണ് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ്?
ഒരു കോസ്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല സമീപനം ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ആണ്. ഒരു ഫംഗ്ഷന്റെ ലോക്കൽ-ഗ്ലോബൽ മിനിമ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിന് മോഡൽ പിന്തുടരേണ്ട പാത ഇത് വ്യക്തമാക്കുന്നു.
9. കോസ്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ കൃത്യമായി എന്താണ്?
നിങ്ങളുടെ മോഡൽ എത്ര നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മെട്രിക് ആണ് കോസ്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ; ഇത് ചിലപ്പോൾ "നഷ്ടം" അല്ലെങ്കിൽ "പിശക്" എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നു. ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ സമയത്ത്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറിന്റെ പിശക് കണക്കാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലൂടെ അത് പിന്നോട്ട് തള്ളിക്കൊണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ പരിശീലന പ്രക്രിയകൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ആ കൃത്യതയില്ലാത്തത് ചൂഷണം ചെയ്യുന്നു.
10. ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ആഴമില്ലാത്തവയെ എങ്ങനെ മറികടക്കാനാകും?
ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകൾക്ക് പുറമെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിലേക്ക് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ ചേർക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകൾക്കിടയിൽ, ആഴമില്ലാത്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഒരു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളി ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിരവധി ലെവലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒരു ആഴം കുറഞ്ഞ നെറ്റ്വർക്കിന് ഏത് ഫംഗ്ഷനിലേക്കും യോജിക്കാൻ നിരവധി പാരാമീറ്ററുകൾ ആവശ്യമാണ്. ഡീപ് നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് നിരവധി ലെയറുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നതിനാൽ, ചെറിയ അളവിലുള്ള പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ചും ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാകും.
സംഭാഷണത്തിനോ ചിത്ര തിരിച്ചറിയലിനോ ആയാലും, ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ മോഡലിംഗിലും പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള വൈദഗ്ധ്യം കാരണം ഡീപ് നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഇപ്പോൾ തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടുന്നു.
11. ഫോർവേഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ വിവരിക്കുക.
ഫോർവേഡിംഗ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയിൽ ഇൻപുട്ടുകൾ ഭാരത്തോടൊപ്പം അടക്കം ചെയ്ത പാളിയിലേക്ക് കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ഓരോ അടക്കം ചെയ്ത ലെയറിലും കണക്കാക്കുന്നു, പ്രോസസ്സിംഗ് ഇനിപ്പറയുന്ന ലെയറിലേക്ക് പോകും.
പ്രക്രിയ ഇൻപുട്ട് ലെയറിൽ ആരംഭിക്കുകയും അന്തിമ ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറിലേക്ക് പുരോഗമിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ പേര് ഫോർവേഡ് പ്രൊപ്പഗേഷൻ.
12. എന്താണ് ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ?
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ ഭാരവും പക്ഷപാതവും ക്രമീകരിക്കുമ്പോൾ, മൂല്യം എങ്ങനെ മാറുന്നുവെന്ന് ആദ്യം നിരീക്ഷിച്ച് ചെലവ് പ്രവർത്തനം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഓരോ ലെയറിലുമുള്ള ഗ്രേഡിയന്റ് മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഈ മാറ്റം കണക്കാക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു.
ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ എന്നറിയപ്പെടുന്ന പ്രക്രിയ, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറിൽ ആരംഭിച്ച് ഇൻപുട്ട് ലെയറുകളിലേക്ക് പിന്നോട്ട് നീങ്ങുന്നു.
13. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഗ്രേഡിയന്റ് ക്ലിപ്പിംഗ് നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് മനസ്സിലാക്കുന്നത്?
ഗ്രേഡിയന്റ് ക്ലിപ്പിംഗ് എന്നത് ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ സമയത്ത് ഉണ്ടാകുന്ന ഗ്രേഡിയന്റുകളുടെ പൊട്ടിത്തെറിയുടെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിയാണ് (കാലക്രമേണ കാര്യമായ തെറ്റായ ഗ്രേഡിയന്റുകൾ അടിഞ്ഞുകൂടുന്ന ഒരു അവസ്ഥ, ഇത് പരിശീലന സമയത്ത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലിന്റെ ഭാരം ഗണ്യമായി ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് കാരണമാകുന്നു).
പരിശീലന സമയത്ത് ഗ്രേഡിയന്റുകൾ വളരെ വലുതാകുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ഒരു പ്രശ്നമാണ് ഗ്രേഡിയന്റ് പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്നത്, ഇത് മോഡലിനെ അസ്ഥിരമാക്കുന്നു. ഗ്രേഡിയന്റ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ശ്രേണിയെ മറികടന്നിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഗ്രേഡിയന്റ് മൂല്യങ്ങൾ മൂലകം-ബൈ-മൂലകം മുൻനിർവചിക്കപ്പെട്ട കുറഞ്ഞ അല്ലെങ്കിൽ കൂടിയ മൂല്യത്തിലേക്ക് തള്ളപ്പെടും.
ഗ്രേഡിയന്റ് ക്ലിപ്പിംഗ് പരിശീലന സമയത്ത് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ സംഖ്യാ സ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഇത് മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തിൽ കുറഞ്ഞ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു.
14. Softmax, ReLU ഫംഗ്ഷനുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
Softmax എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ 0 നും 1 നും ഇടയിലുള്ള ശ്രേണിയിൽ ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടും വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു, അങ്ങനെ എല്ലാ ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെയും ആകെത്തുക ഒന്നായിരിക്കും. ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകൾക്ക്, Softmax പതിവായി ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.
റെക്റ്റിഫൈഡ് ലീനിയർ യൂണിറ്റ്, ചിലപ്പോൾ ReLU എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഇത് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനാണ്. എക്സ് പോസിറ്റീവ് ആണെങ്കിൽ, അത് എക്സ് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു, അല്ലാത്തപക്ഷം പൂജ്യങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു. അടക്കം ചെയ്ത പാളികളിൽ ReLU പതിവായി പ്രയോഗിക്കുന്നു.
15. എല്ലാ ഭാരങ്ങളും 0 ആയി സജ്ജീകരിച്ച് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാനാകുമോ?
തന്നിരിക്കുന്ന ജോലി പൂർത്തിയാക്കാൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഒരിക്കലും പഠിക്കില്ല, അതിനാൽ എല്ലാ ഭാരങ്ങളും 0 ആക്കി ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ല.
എല്ലാ ഭാരങ്ങളും പൂജ്യത്തിലേക്ക് ആരംഭിച്ചാൽ ഡബ്ല്യു [1] ലെ എല്ലാ ഭാരത്തിനും ഡെറിവേറ്റീവുകൾ ഒരേ പോലെ തന്നെ നിലനിൽക്കും, ഇത് ന്യൂറോണുകൾ അതേ സവിശേഷതകൾ ആവർത്തിച്ച് പഠിക്കുന്നതിന് കാരണമാകും.
ഭാരങ്ങൾ 0 ലേക്ക് ആരംഭിക്കുക മാത്രമല്ല, ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള സ്ഥിരാങ്കം ഒരു ഉപപാർട്ടി ഫലത്തിന് കാരണമാകും.
16. ഒരു യുഗത്തെ ഒരു ബാച്ചിൽ നിന്നും ഒരു ആവർത്തനത്തിൽ നിന്നും വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
പ്രോസസ്സിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് ടെക്നിക്കുകളുടെയും വ്യത്യസ്ത രൂപങ്ങളിൽ ബാച്ച്, ആവർത്തനം, യുഗം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. എപ്പോച്ചിൽ ഒരു പൂർണ്ണ ഡാറ്റാസെറ്റുള്ള ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലൂടെ, മുന്നോട്ടും പിന്നോട്ടും ഉൾപ്പെടുന്നു.
വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന്, ഒറ്റ ശ്രമത്തിൽ കടന്നുപോകാൻ കഴിയാത്തത്ര വലുതായതിനാൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഇടയ്ക്കിടെ പലതവണ കൈമാറുന്നു.
ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലൂടെ ചെറിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവർത്തിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന ഈ രീതിയെ ആവർത്തനം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സെറ്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ വിജയകരമായി കടന്നുപോകുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിന്, അതിനെ ബാച്ചിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന നിരവധി ബാച്ചുകളോ ഉപസെറ്റുകളോ ആയി തിരിക്കാം.
ഡാറ്റ ശേഖരണ വലുപ്പത്തെ ആശ്രയിച്ച്, മൂന്ന് രീതികളും-യുഗം, ആവർത്തനം, ബാച്ച് വലുപ്പം എന്നിവ പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള വഴികളാണ്. ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് അൽഗോരിതം.
17. ബാച്ച് നോർമലൈസേഷനും ഡ്രോപ്പ്ഔട്ടും എന്താണ്?
ദൃശ്യവും മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതുമായ നെറ്റ്വർക്ക് യൂണിറ്റുകൾ ക്രമരഹിതമായി നീക്കം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഡ്രോപ്പ്ഔട്ട് ഡാറ്റ ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയുന്നു (സാധാരണയായി നോഡുകളുടെ 20 ശതമാനം കുറയുന്നു). നെറ്റ്വർക്ക് ഒത്തുചേരാൻ ആവശ്യമായ ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം ഇത് ഇരട്ടിയാക്കുന്നു.
പൂജ്യത്തിന്റെ ശരാശരി ഔട്ട്പുട്ട് ആക്റ്റിവേഷനും ഒന്നിന്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനും ലഭിക്കുന്നതിന് ഓരോ ലെയറിലുമുള്ള ഇൻപുട്ടുകൾ നോർമലൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പ്രകടനവും സ്ഥിരതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു തന്ത്രമാണ് ബാച്ച് നോർമലൈസേഷൻ.
18. ബാച്ച് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റിൽ നിന്ന് സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റിനെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
ബാച്ച് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസന്റ്:
- ബാച്ച് ഗ്രേഡിയന്റിനുള്ള ഗ്രേഡിയന്റ് നിർമ്മിക്കാൻ പൂർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും സാവധാനം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഭാരവും ഒത്തുചേരൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ്:
- ഗ്രേഡിയന്റ് കണക്കാക്കാൻ സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഗ്രേഡിയന്റ് ഒരൊറ്റ സാമ്പിൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- കൂടുതൽ പതിവ് ഭാരം മാറ്റങ്ങൾ കാരണം, ബാച്ച് ഗ്രേഡിയന്റിനേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ ഇത് ഒത്തുചേരുന്നു.
19. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ രേഖീയമല്ലാത്തവ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് നിർണായകമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
എത്ര പാളികൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നോൺ-ലീനിയറിറ്റികളുടെ അഭാവത്തിൽ ഒരു പെർസെപ്ട്രോൺ പോലെ പ്രവർത്തിക്കും, ഇത് ഔട്ട്പുട്ടിനെ ഇൻപുട്ടിനെ രേഖീയമായി ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
മറ്റൊരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, n ലെയറുകളും m ഹിഡൻ യൂണിറ്റുകളും ലീനിയർ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകളും ഉള്ള ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളില്ലാത്തതും ലീനിയർ വേർതിരിക്കൽ ബോർഡറുകൾ മാത്രം കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവുള്ളതുമായ ഒരു ലീനിയർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് തുല്യമാണ്.
നോൺ-ലീനിയറിറ്റികൾ ഇല്ലാതെ, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും ഇൻപുട്ട് കൃത്യമായി തരംതിരിക്കാനും കഴിയില്ല.
20. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലെ ഒരു ടെൻസർ എന്താണ്?
ടെൻസർ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ അറേ മെട്രിക്സുകളുടെയും വെക്റ്ററുകളുടെയും സാമാന്യവൽക്കരണമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുള്ള നിർണായക ഡാറ്റാ ഘടനയാണിത്. ടെൻസറുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ തരങ്ങളുടെ എൻ-ഡൈമൻഷണൽ അറേകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ടെൻസറിന്റെ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും ഒരേ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയാണ്, ഈ ഡാറ്റ തരം എപ്പോഴും അറിയപ്പെടുന്നു. ആകൃതിയുടെ ഒരു ഭാഗം മാത്രമേ അറിയാൻ കഴിയൂ-അതായത്, എത്ര അളവുകൾ ഉണ്ട്, ഓരോന്നും എത്ര വലുതാണ്.
ഇൻപുട്ടുകൾ പൂർണ്ണമായും അറിയാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഭൂരിഭാഗം പ്രവർത്തനങ്ങളും പൂർണ്ണമായും അറിയപ്പെടുന്ന ടെൻസറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു; മറ്റ് സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഗ്രാഫ് എക്സിക്യൂഷൻ സമയത്ത് മാത്രമേ ടെൻസറിന്റെ രൂപം സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയൂ.
21. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകയ്ക്കായി നിങ്ങൾ എങ്ങനെ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കും?
- പ്രതീക്ഷിക്കേണ്ട ഫലം യഥാർത്ഥമാണെങ്കിൽ, ഒരു ലീനിയർ ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നത് യുക്തിസഹമാണ്.
- പ്രവചിക്കേണ്ട ഔട്ട്പുട്ട് ബൈനറി ക്ലാസ് പ്രോബബിലിറ്റി ആണെങ്കിൽ ഒരു സിഗ്മോയിഡ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കണം.
- പ്രൊജക്റ്റഡ് ഔട്ട്പുട്ടിൽ രണ്ട് തരംതിരിവുകൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ ഒരു Tanh ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം.
- കണക്കുകൂട്ടലിന്റെ എളുപ്പമുള്ളതിനാൽ, ReLU ഫംഗ്ഷൻ വിശാലമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ബാധകമാണ്.
22. CNN എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?
വിഷ്വൽ ഇമേജറി വിലയിരുത്തുന്നതിൽ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (CNN, അല്ലെങ്കിൽ ConvNet) ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇവിടെ, ഒരു വെക്റ്റർ ഇൻപുട്ടിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളേക്കാൾ, ഇൻപുട്ട് ഒരു മൾട്ടി-ചാനൽ ചിത്രമാണ്.
മൾട്ടിലെയർ പെർസെപ്ട്രോണുകൾ CNN-കൾ പ്രത്യേക രീതിയിലാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഇതിന് വളരെ കുറച്ച് പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യമാണ്.
23. നിരവധി CNN പാളികൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
കൺവ്യൂഷണൽ ലെയർ: കൺവ്യൂഷണൽ ലെയറാണ് പ്രധാന പാളി, അതിൽ വൈവിധ്യമാർന്ന പഠിക്കാനാകുന്ന ഫിൽട്ടറുകളും സ്വീകാര്യമായ ഫീൽഡും ഉണ്ട്. ഈ പ്രാരംഭ ലെയർ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ എടുക്കുകയും അതിന്റെ സവിശേഷതകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ReLU ലെയർ: നെറ്റ്വർക്കുകൾ നോൺ-ലീനിയർ ആക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ ലെയർ നെഗറ്റീവ് പിക്സലുകളെ പൂജ്യമാക്കി മാറ്റുന്നു.
പൂളിംഗ് ലെയർ: പ്രോസസ്സിംഗും നെറ്റ്വർക്ക് ക്രമീകരണങ്ങളും ചെറുതാക്കുന്നതിലൂടെ, പൂളിംഗ് ലെയർ പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെ സ്പേഷ്യൽ വലുപ്പം ക്രമേണ കുറയ്ക്കുന്നു. പൂളിംഗിന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി മാക്സ് പൂളിംഗ് ആണ്.
24. അമിതവും അനുയോജ്യമല്ലാത്തതുമായ ഫലങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്, നിങ്ങൾക്ക് അവ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?
ഒരു മോഡൽ പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണതകളും ശബ്ദവും പഠിക്കുമ്പോൾ അത് മോഡലിന്റെ പുതിയ ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്ന ഘട്ടത്തിലേക്ക് ഇത് ഓവർഫിറ്റിംഗ് എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നു.
ഒരു ഗോൾ ഫംഗ്ഷൻ പഠിക്കുമ്പോൾ കൂടുതൽ പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയുന്ന നോൺ-ലീനിയർ മോഡലുകളിൽ ഇത് സംഭവിക്കാൻ കൂടുതൽ സാധ്യതയുണ്ട്. ഓട്ടോമൊബൈലുകളും ട്രക്കുകളും കണ്ടെത്താൻ ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ അതിന് ഒരു പ്രത്യേക ബോക്സ് ഫോം ഉള്ള വാഹനങ്ങളെ മാത്രമേ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയൂ.
ഒരു തരം ട്രക്കിൽ മാത്രമേ ഇത് പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുള്ളൂ എന്നതിനാൽ, അതിന് ഒരു ഫ്ലാറ്റ്ബെഡ് ട്രക്ക് കണ്ടെത്താൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ, മോഡൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് അല്ല.
ഒരു അണ്ടർ-ഫിറ്റഡ് മോഡൽ എന്നത് ഡാറ്റയിൽ വേണ്ടത്ര പരിശീലനം ലഭിക്കാത്തതോ പുതിയ വിവരങ്ങളിലേക്ക് സാമാന്യവൽക്കരിക്കാൻ കഴിയുന്നതോ ആയ ഒന്നിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. അപര്യാപ്തമായ അല്ലെങ്കിൽ കൃത്യമല്ലാത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുമ്പോൾ ഇത് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നു.
കൃത്യതയും പ്രകടനവും അണ്ടർഫിറ്റിംഗ് വഴി വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
മോഡൽ കൃത്യത (കെ-ഫോൾഡ് ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ) കണക്കാക്കാൻ ഡാറ്റ പുനഃസംഭരിക്കുന്നതും മോഡലിനെ വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതും ഓവർഫിറ്റിംഗും അണ്ടർഫിറ്റിംഗും ഒഴിവാക്കാനുള്ള രണ്ട് വഴികളാണ്.
25. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ, എന്താണ് ഒരു RNN?
ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (RNNs), കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ഒരു സാധാരണ ഇനം, RNN എന്ന ചുരുക്കപ്പേരിലാണ് പോകുന്നത്. ജീനോമുകൾ, കൈയക്ഷരം, ടെക്സ്റ്റ്, ഡാറ്റ സീക്വൻസുകൾ എന്നിവ പ്രോസസ് ചെയ്യാൻ അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആവശ്യമായ പരിശീലനത്തിന്, RNN-കൾ ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
26. ആദം ഒപ്റ്റിമൈസർ വിവരിക്കുക
അഡാപ്റ്റീവ് മൊമെന്റം എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന ആദം ഒപ്റ്റിമൈസർ, സ്പേസ് ഗ്രേഡിയന്റുകളുള്ള ശബ്ദായമാനമായ സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സാങ്കേതികതയാണ്.
വേഗത്തിലുള്ള ഒത്തുചേരലിനായി ഓരോ പാരാമീറ്റർ അപ്ഡേറ്റുകൾ നൽകുന്നതിനു പുറമേ, ആഡം ഒപ്റ്റിമൈസർ ആക്കം വഴി കൺവേർജൻസ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു മോഡൽ സാഡിൽ പോയിന്റിൽ കുടുങ്ങിപ്പോകില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
27. ഡീപ് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ: അവ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഡീപ് ഓട്ടോഎൻകോഡർ എന്നത് രണ്ട് സമമിതിയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള വിശ്വാസ ശൃംഖലകളുടെ കൂട്ടായ പേരാണ്, അതിൽ സാധാരണയായി നെറ്റ്വർക്കിന്റെ പകുതി എൻകോഡിംഗിനായി നാലോ അഞ്ചോ ആഴം കുറഞ്ഞ പാളികളും ഡീകോഡിംഗ് പകുതിയിൽ നാലോ അഞ്ചോ ലെയറുകളുടെ മറ്റൊരു സെറ്റും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഈ പാളികൾ ആഴത്തിലുള്ള വിശ്വാസ ശൃംഖലകളുടെ അടിത്തറ ഉണ്ടാക്കുന്നു, അവ ബോൾട്ട്സ്മാൻ യന്ത്രങ്ങളാൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഓരോ RBM-നും ശേഷം, ഒരു ഡീപ് ഓട്ടോഎൻകോഡർ MNIST ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് ബൈനറി മാറ്റങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
RBM-നേക്കാൾ ഗാസിയൻ തിരുത്തിയ പരിവർത്തനങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്ന മറ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും അവ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
28. Tensorflow എന്നതിൽ Tensor എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
പതിവായി ചോദിക്കുന്ന മറ്റൊരു ആഴത്തിലുള്ള പഠന അഭിമുഖ ചോദ്യമാണിത്. ഉയർന്ന അളവിലുള്ള അറേകളായി ദൃശ്യവൽക്കരിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര ആശയമാണ് ടെൻസർ.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി നൽകിയിരിക്കുന്നതും വിവിധ അളവുകളും റാങ്കിംഗുകളും ഉള്ളതുമായ ഈ ഡാറ്റ അറേകളാണ് ടെൻസറുകൾ.
29. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫിന്റെ വിശദീകരണം
ഒരു ടെൻസർഫ്ലോയുടെ അടിസ്ഥാനം ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫിന്റെ നിർമ്മാണമാണ്. ഓരോ നോഡും നോഡുകളുടെ ഒരു ശൃംഖലയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അവിടെ നോഡുകൾ ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങളെയും ടെൻസറുകൾക്കുള്ള അരികുകളേയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
ഒരു ഗ്രാഫിന്റെ രൂപത്തിൽ ഡാറ്റ ഒഴുകുന്നതിനാൽ ഇതിനെ ചിലപ്പോൾ "ഡാറ്റഫ്ലോ ഗ്രാഫ്" എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
30. ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (GANs): അവ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഡീപ് ലേണിംഗിൽ, ജനറേറ്റീവ് എതിരാളി നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗ് നടത്തുന്നത്. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ഫലം ലഭിക്കുന്ന ഒരു മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ജോലിയാണിത്.
ജനറേറ്റർ നിർമ്മിക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങളെ തരംതിരിക്കാൻ വിവേചനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം പുതിയ ഉദാഹരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ജനറേറ്റർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
31. നിങ്ങൾ ആർക്കിടെക്ചർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് ന്യൂറോണുകളുടെയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുടെയും എണ്ണം നിങ്ങൾ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കും?
ഒരു ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളി കണക്കിലെടുത്ത്, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ന്യൂറോണുകളുടെയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുടെയും കൃത്യമായ എണ്ണം കഠിനവും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ നിയമങ്ങളാൽ നിർണ്ണയിക്കാനാവില്ല.
ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിൽ, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളിയുടെ വലുപ്പം ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ലെയറുകളുടെ വലുപ്പത്തിന്റെ മധ്യത്തിൽ എവിടെയെങ്കിലും വീഴണം.
ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഡിസൈൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു തുടക്കം നേരായ ചില രീതികളിലൂടെ നേടാം, എന്നിരുന്നാലും:
സമാനമായ യഥാർത്ഥ ലോക ക്രമീകരണങ്ങളിലെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുമായുള്ള മുൻകാല അനുഭവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏതെങ്കിലും നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റിന് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് കാണുന്നതിന് ചില അടിസ്ഥാന വ്യവസ്ഥാപിത പരിശോധനകൾ ആരംഭിക്കുന്നത്, എല്ലാ തനതായ യഥാർത്ഥ ലോക പ്രവചന മോഡലിംഗ് വെല്ലുവിളിയും നേരിടാനുള്ള മികച്ച മാർഗമാണ്.
ഇഷ്യൂ ഡൊമെയ്നിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരാളുടെ അറിവും മുൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അനുഭവവും അടിസ്ഥാനമാക്കി നെറ്റ്വർക്ക് കോൺഫിഗറേഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കാം. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ സജ്ജീകരണം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ലെയറുകളുടെയും ന്യൂറോണുകളുടെയും എണ്ണം ആരംഭിക്കാനുള്ള നല്ലൊരു സ്ഥലമാണ്.
ഒരു ലളിതമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് രൂപകൽപ്പനയിൽ തുടങ്ങി പ്രൊജക്റ്റ് ഔട്ട്പുട്ടും കൃത്യതയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ സങ്കീർണ്ണത ക്രമേണ വർദ്ധിപ്പിക്കണം.
32. ആഴത്തിലുള്ള ബലപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിലൂടെ ഏത് തരത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
- റീഇൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മാതൃകയിൽ, തത്സമയ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്നതുപോലെ, ക്യുമുലേറ്റീവ് റിവാർഡ് എന്ന ആശയം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് മോഡൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
- ഗെയിമുകളും സ്വയം ഓടിക്കുന്ന വാഹനങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്ന പ്രശ്നങ്ങളായി വിവരിക്കപ്പെടുന്നു ബലപ്പെടുത്തുന്ന പഠനം.
- പ്രതിനിധീകരിക്കേണ്ട പ്രശ്നം ഒരു ഗെയിമാണെങ്കിൽ സ്ക്രീൻ ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾക്കായി ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിന്, ആൽഗരിതം പിക്സലുകളെ ഇൻപുട്ടായി എടുക്കുകയും കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ പല പാളികളിലൂടെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
- മോഡലിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ, അനുകൂലമോ മോശമോ, ബലപ്പെടുത്തലായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ഡീപ് ലേണിംഗ് വർഷങ്ങളായി ജനപ്രീതി വർദ്ധിച്ചു, ഫലത്തിൽ എല്ലാ വ്യവസായ മേഖലയിലും ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ.
ഡീപ് ലേണിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യ സ്വഭാവം പകർത്തുന്ന മാതൃകകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള വിദഗ്ധരെ കമ്പനികൾ കൂടുതലായി തിരയുന്നു.
തങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ഈ അത്യാധുനിക സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾക്ക് ആകർഷകമായ പ്രതിഫലത്തോടുകൂടിയ വിശാലമായ തൊഴിൽ അവസരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകും.
ഏറ്റവും കൂടുതൽ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന അഭിമുഖ ചോദ്യങ്ങളോട് എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ ഗ്രാഹ്യമുള്ളതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ അഭിമുഖങ്ങൾ ആരംഭിക്കാം. നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അടുത്ത നടപടി സ്വീകരിക്കുക.
Hashdork's സന്ദർശിക്കുക അഭിമുഖ പരമ്പര അഭിമുഖങ്ങൾക്കായി തയ്യാറെടുക്കാൻ.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക