မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
အနာဂတ်က ဒီမှာပါ။ ပြီးတော့၊ ဒီအနာဂတ်စက်တွေက လူတွေလုပ်သလို သူတို့ပတ်ဝန်းကျင်က ကမ္ဘာကြီးကို နားလည်ပေးတယ်။ ကွန်ပြူတာများသည် မော်တော်ကားများကို မောင်းနှင်နိုင်ပြီး ရောဂါများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး အနာဂတ်ကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
၎င်းသည် သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်ဆန်ဆန် ထင်ရသော်လည်း နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများက ၎င်းကို လက်တွေ့ဖြစ်လာစေသည်။
ဤခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လျှို့ဝှက်ချက်များကို ဖော်ထုတ်လျက်ရှိသည်။ ဉာဏ်ရည်တုကွန်ပြူတာများကို ကိုယ်တိုင်လေ့လာပြီး တီထွင်နိုင်စေခြင်း။ ဤပို့စ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများ၏ နယ်ပယ်ကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
ပြီးတော့၊ ငါတို့ရဲ့ဘဝတွေကို တော်လှန်ဖို့ သူတို့မှာ ကြီးမားတဲ့ အလားအလာတွေကို ငါတို့ စုံစမ်းမယ်။ လူသားတွေရဲ့ အနာဂတ်ကို ပြောင်းလဲပေးမယ့် ခေတ်မီနည်းပညာတွေအကြောင်း လေ့လာဖို့ ပြင်ဆင်ပါ။
အတိအကျ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကား အဘယ်နည်း။
ရုပ်ပုံနှစ်ပုံကြား ခြားနားချက်ကို ခွဲခြားသိမြင်ရမည့် ဂိမ်းတစ်ခုကို သင်ကစားဖူးပါသလား။
ပျော်စရာကောင်းပေမယ့် ခက်ခဲနိုင်ပါတယ် ဟုတ်တယ်ဟုတ်။ အဲဒီဂိမ်းကို ကစားပြီး အချိန်တိုင်း အနိုင်ရအောင် ကွန်ပြူတာတစ်လုံးသင်ပေးရတာကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများသည် ထိုမျှသာ ပြီးမြောက်သည်။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများသည် ရုပ်ပုံအများအပြားကို ဆန်းစစ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့တွင် တူညီသောအရာကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည့် စူပါစမတ်စက်များနှင့် ဆင်တူသည်။ ရုပ်ပုံများကို ဖြုတ်ပြီး တစ်ခုချင်းစီ လေ့လာခြင်းဖြင့် ဤအရာကို ပြီးမြောက်စေသည်။
ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ယခင်ကမမြင်ဖူးသော လတ်ဆတ်သော ရုပ်ပုံများအကြောင်း ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် သင်ယူခဲ့ရာများကို အသုံးချခဲ့သည်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများမှ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများနှင့် ဝိသေသလက္ခဏာများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်သည့် အာရုံကြောအတုကွန်ရက်များဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများ သို့မဟုတ် နျူရွန်အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး အဝင်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အထွက်တစ်ခုထုတ်ပေးရန် ပြောင်းလဲပေးသည်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ရုပ်ပုံခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ စကားပြောမှတ်မိခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်ရုပ်များကဲ့သို့သော တိကျမှန်ကန်မှုလိုအပ်သည့် အလုပ်များအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။
မောင်းသူမဲ့ကားများမှသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ အကြံပြုပေးသည့်စနစ်များအထိ အရာအားလုံးတွင် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုထားသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် analytics.
ဤသည်မှာ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံတွင် ဒေတာစီးဆင်းမှုကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် ရိုးရှင်းသော ပုံဖော်ခြင်းဗားရှင်းဖြစ်သည်။
ထည့်သွင်းမှုဒေတာသည် မော်ဒယ်၏ထည့်သွင်းမှုအလွှာသို့ စီးဆင်းသွားပြီး၊ ထို့နောက် လျှို့ဝှက်အလွှာများစွာမှတစ်ဆင့် ဒေတာကို အထွက်ခန့်မှန်းချက်ကို မပံ့ပိုးမီ ဖြတ်သန်းသွားပါသည်။
ဝှက်ထားသောအလွှာတစ်ခုစီသည် နောက်ဆုံးကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုကိုပေးဆောင်သည့် နောက်အလွှာသို့မပေးပို့မီ ထည့်သွင်းဒေတာပေါ်တွင် သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုများကို ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်သည်။
အခု၊ နက်နဲတဲ့ သင်ယူမှုပုံစံတွေက ဘာတွေလဲဆိုတာနဲ့ အဲဒါတွေကို ကျွန်ုပ်တို့ဘဝမှာ ဘယ်လိုအသုံးချနိုင်မလဲဆိုတာ ကြည့်ကြရအောင်။
1. Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNN များသည် ကွန်ပြူတာအမြင်နယ်ပယ်ကို ပြောင်းလဲစေသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ CNN များကို ရုပ်ပုံများ အမျိုးအစားခွဲရန်၊ အရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိရန်နှင့် ပုံများကို အပိုင်းခွဲရန် အသုံးပြုသည်။ လူ့အမြင်အာရုံကော်တက်၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်လုပ်ဆောင်ချက်သည် CNN ၏ဒီဇိုင်းကိုအသိပေးသည်။
သူတို့ကဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလား?
CNN သည် convolutional layers၊ pooling layers နှင့် အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ထည့်သွင်းမှုသည် ပုံတစ်ပုံဖြစ်ပြီး အထွက်သည် ပုံ၏အတန်းတံဆိပ်၏ ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။
CNN ၏ convolutional layers သည် input picture နှင့် filters အစုအဝေးကြားတွင် အစက်အပြောက် ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အင်္ဂါရပ်မြေပုံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါသည်။ ပေါင်းစပ်ထားသော အလွှာများသည် ၎င်းကို နမူနာချခြင်းဖြင့် အင်္ဂါရပ်မြေပုံ၏ အရွယ်အစားကို နိမ့်စေသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ပုံ၏အတန်းအစားအညွှန်းကို ခန့်မှန်းရန် အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများမှ အင်္ဂါရပ်မြေပုံကို အသုံးပြုပါသည်။
CNN သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
CNN များသည် လူများသတိပြုမိရန်ခက်ခဲသော ပုံများတွင် ပုံစံများနှင့် လက္ခဏာများကို သိရှိနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြု၍ အစွန်းများ၊ ထောင့်များနှင့် အသွင်အပြင်များကဲ့သို့ ဝိသေသလက္ခဏာများကို သိရှိနိုင်ရန် CNN များကို သင်ကြားပေးနိုင်သည်။ ဤဂုဏ်သတ္တိများကို လေ့လာပြီးနောက်၊ CNN သည် ၎င်းတို့ကို လတ်ဆတ်သော ဓာတ်ပုံများတွင် အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ CNN များသည် ရုပ်ပုံခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် နောက်ဆုံးပေါ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN များကို မည်သည့်နေရာတွင် အသုံးပြုသနည်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းနှင့် လက်လီရောင်းချမှုတို့သည် CNN များကို အသုံးပြုသည့် ကဏ္ဍအနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ၎င်းတို့သည် ဖျားနာရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အကျိုးရှိနိုင်သည်။
မော်တော်ယာဥ်ကဏ္ဍတွင် ၎င်းတို့သည် လမ်းသွားလမ်းလာများကို ကူညီထောက်လှမ်းခြင်း၊ အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်း, နှင့်ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမောင်းနှင်။ ၎င်းတို့ကို အမြင်အာရုံရှာဖွေမှု၊ ရုပ်ပုံအခြေခံသည့် ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်နှင့် စာရင်းထိန်းချုပ်မှုတို့အတွက် လက်လီရောင်းချမှုတွင်လည်း အလွန်အသုံးများသည်။
ဥပမာအားဖြင့်; Google သည် CNNs အပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အလုပ်ခန့်ထားသည်။ Google ကမှန်ဘီလူးလူကြိုက်များသော ရုပ်ပုံသတ်မှတ်ခြင်းကိရိယာ။ ပရိုဂရမ်သည် ဓာတ်ပုံများကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် အသုံးပြုသူများအား အချက်အလက်ပေးရန်အတွက် CNNs ကို အသုံးပြုသည်။
ဥပမာအားဖြင့် Google Lens သည် ပုံတစ်ပုံရှိအရာများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး ပန်းအမျိုးအစားကဲ့သို့သော ၎င်းတို့နှင့်ပတ်သက်သော အသေးစိတ်အချက်များ ကမ်းလှမ်းနိုင်သည်။
၎င်းသည် ရုပ်ပုံတစ်ခုမှ ထုတ်နုတ်ထားသော စာသားကို ဘာသာစကားများစွာသို့ ဘာသာပြန်ပေးနိုင်သည်။ Google Lens သည် ပစ္စည်းများကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ထုတ်ယူရာတွင် CNN ၏အကူအညီကြောင့် သုံးစွဲသူများအတွက် အသုံးဝင်သောအချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။
2. Long-Term Memory (LSTM) ကွန်ရက်များ
Long-Term Memory (LSTM) ကွန်ရက်များကို ပုံမှန် ထပ်တလဲလဲ ဖြစ်နေသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ၏ ချို့ယွင်းချက်များကို ဖြေရှင်းရန် ဖန်တီးထားသည်။ LSTM ကွန်ရက်များသည် အချိန်ကာလတစ်လျှောက် ဒေတာ sequence များကို လုပ်ဆောင်ရန် တောင်းဆိုသည့် အလုပ်များအတွက် စံပြဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် တိကျသောမှတ်ဉာဏ်ဆဲလ်တစ်ခုနှင့် ဂိတ်ပေါက်ယန္တရားသုံးခုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
၎င်းတို့သည် ဆဲလ်အတွင်းနှင့် အပြင်သို့ သတင်းအချက်အလက်စီးဆင်းမှုကို ထိန်းညှိပေးသည်။ Input gate, forget gate နှင့် output gate တို့သည် gate သုံးခုဖြစ်သည်။
Input gate သည် memory cell သို့ ဒေတာစီးဆင်းမှုကို ထိန်းညှိပေးသည်၊ မေ့သွားသောဂိတ်သည် cell မှ data များကို ဖျက်ခြင်းကို ထိန်းညှိပေးပြီး output gate သည် cell မှ data စီးဆင်းမှုကို ထိန်းညှိပေးပါသည်။
သူတို့ရဲ့ထူးခြားချက်ကဘာလဲ။
LSTM ကွန်ရက်များသည် ရေရှည်ဆက်ဆံရေးဖြင့် ဒေတာ အတွဲများကို အောင်မြင်စွာ ကိုယ်စားပြုပြီး ခန့်မှန်းနိုင်သောကြောင့် အသုံးဝင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ယခင်ထည့်သွင်းမှုများအကြောင်း အချက်အလက်များကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်ပြီး ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ကာ အနာဂတ်ထည့်သွင်းမှုများနှင့်ပတ်သက်၍ ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု၊ လက်ရေးအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုနှင့် ရုပ်ပုံစာတန်းထိုးခြင်းများသည် LSTM ကွန်ရက်များကို အသုံးပြုထားသည့် အပလီကေးရှင်းအချို့မျှသာဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် LSTM ကွန်ရက်များကို မည်သည့်နေရာတွင် အသုံးပြုကြသနည်း။
ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် နည်းပညာအပလီကေးရှင်းများစွာသည် စကားပြောမှတ်သားမှုစနစ်များ၊ သဘာဝဘာသာစကားများကို လုပ်ဆောင်သည့်ကိရိယာများအပါအဝင် LSTM ကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည်။ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစက်ဘာသာပြန်စနစ်များ၊ နှင့် စာသားနှင့် ရုပ်ပုံဖန်တီးမှုစနစ်များ။
၎င်းတို့ကို မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် စက်ရုပ်များ ဖန်တီးရာတွင်လည်း လိမ်လည်မှုနှင့် ကြိုတင်မှန်းဆရန် ဘဏ္ဍာရေးလုပ်ငန်းတွင် အသုံးပြုထားသည်။ စတော့ဈေးကွက် လှုပ်ရှားမှုများ။
3. Generative Adversarial Networks (GANs)
GAN များသည် တစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု ပေးထားသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုနှင့် ဆင်တူသော ဒေတာနမူနာအသစ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာ။ GAN နှစ်ခုဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ နမူနာအသစ်များ ထုတ်လုပ်ရန် သင်ယူသော တစ်ခုနှင့် အစစ်အမှန်နှင့် ထုတ်လုပ်ထားသော နမူနာများကြား ပိုင်းခြားရန် သင်ယူသော တစ်ခု။
တူညီသောချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ ဤကွန်ရက်နှစ်ခုကို ဂျင်နရေတာမှ အမှန်တကယ်ခွဲခြား၍မရသောနမူနာများထုတ်လုပ်နိုင်သည်အထိ အတူတကွလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့ ဘာကြောင့် GANs ကိုသုံးတာလဲ။
GAN များသည် အရည်အသွေးမြင့် ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် သိသာထင်ရှားပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်ခြင်း၊ စာသားထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် တေးဂီတထုတ်လုပ်ခြင်း အပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
GAN များကို မျိုးဆက်တစ်ခုဖြစ်သည့် data augmentation အတွက်လည်း အသုံးပြုခဲ့သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို ဖြည့်စွက်ရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်။
ထို့အပြင်၊ မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်နှင့်စမ်းသပ်မှုများကိုတုပရန်အသုံးပြုနိုင်သည့်ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုဖန်တီးခြင်းဖြင့် GAN များသည်ဆေးနှင့်ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကဲ့သို့သောကဏ္ဍများကိုပြောင်းလဲရန်အလားအလာရှိသည်။
GAN ၏အသုံးချမှုများ
GAN များသည် ဒေတာအတွဲများကို ဖြည့်စွက်နိုင်သည်၊ ပုံအသစ်များ သို့မဟုတ် ရုပ်ရှင်များကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး သိပ္ပံနည်းကျ သရုပ်ဖော်မှုများအတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုပင် ဖန်တီးနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ GAN များသည် ဖျော်ဖြေရေးမှသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအထိ အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အလုပ်ခန့်ရန် အလားအလာရှိသည်။
အသက်အရွယ်နှင့် ဗီဒီယိုများ။ ဥပမာအားဖြင့် NVIDIA ၏ StyleGAN2 ကို နာမည်ကြီးများနှင့် အနုပညာလက်ရာများ၏ အရည်အသွေးမြင့် ဓာတ်ပုံများကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုထားသည်။
4. Deep Belief Networks (DBNs)
Deep Belief Networks (DBNs) တွေဖြစ်ပါတယ်။ ဉာဏ်ရည်တု ဒေတာများတွင် ပုံစံများကို သိရှိနိုင်စေမည့် စနစ်များ။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာများကို သေးငယ်သော အတုံးငယ်များအဖြစ် ခွဲခြမ်းပြီး အဆင့်တစ်ခုစီတွင် ၎င်းကို ပိုမိုသေချာစွာ ဆုပ်ကိုင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ပြီးမြောက်စေသည်။
DBN များသည် ၎င်းသည် မည်သည်ကို အသိပေးခြင်းမရှိဘဲ ဒေတာများမှ သင်ယူနိုင်သည် (၎င်းကို "ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူခြင်း" ဟုရည်ညွှန်းသည်)။ ယင်းက လူတစ်ဦးသည် ခက်ခဲသော သို့မဟုတ် ပိုင်းခြားရန် မဖြစ်နိုင်သော ဒေတာပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် ၎င်းတို့အား အလွန်တန်ဖိုးရှိစေသည်။
DBN များကို မည်သည်က သိသိသာသာဖြစ်စေသနည်း။
DBN များသည် ၎င်းတို့၏ အထက်အောက် ဒေတာ ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် စွမ်းရည်ကြောင့် သိသာထင်ရှားပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်း နှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် ဤဖော်ပြချက်များကို အသုံးချနိုင်သည်။
အညွှန်းမပါသော အချက်အလက်အနည်းငယ်ဖြင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ အကြိုလေ့ကျင့်မှုပြုလုပ်ရန် DBN များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် သိသာထင်ရှားသောအကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုဖြစ်သည်။
DBN ၏ Applications များကား အဘယ်နည်း။
အထူးခြားဆုံး application တစ်ခုဖြစ်သည်။ အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းလေယာဉ်များ၊ ငှက်များနှင့် လူသားများကဲ့သို့သော အရာအချို့ကို အသိအမှတ်ပြုရန် DBNs ကိုအသုံးပြုသည်။ ၎င်းတို့ကို ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ရုပ်ရှင်များတွင် ရွေ့လျားမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် အသံလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် သဘာဝဘာသာစကား နားလည်သဘောပေါက်မှုတို့ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ DBNs များသည် လူသား၏ ကိုယ်ဟန်အနေအထားကို အကဲဖြတ်ရန် ဒေတာအတွဲများတွင် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ DBNs များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် နည်းပညာအပါအဝင် စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် ကောင်းမွန်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
5. Deep Reinforcement Learning Networks (DRLs)
နက်သော အားဖြည့်သင်ယူခြင်း ကွန်ရက်များ (DRLs) သည် အေးဂျင့်များအား စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားမှတစ်ဆင့် ရှုပ်ထွေးသောပတ်ဝန်းကျင်တွင် သင်ယူနိုင်စေရန် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို အားဖြည့်သင်ကြားရေးနည်းစနစ်များဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
DRLs များသည် အေးဂျင့်များအား ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ပြီး ၎င်းတို့၏ အမှားများမှ သင်ခန်းစာယူခြင်းဖြင့် ဆုလက်ဆောင်အချက်ပြမှုကို မည်ကဲ့သို့ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်နည်းကို သင်ကြားပေးရန် အသုံးပြုသည်။
သူတို့ကို ဘာက ထူးထူးခြားခြား ဖြစ်စေသလဲ။
၎င်းတို့ကို ဂိမ်းဆော့ခြင်း၊ စက်ရုပ်များနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်းအပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အေးဂျင့်များသည် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ၎င်းတို့၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေသည့် အာရုံခံအကြမ်းထည်မှ တိုက်ရိုက်သင်ယူနိုင်သောကြောင့် DRL များသည် အရေးကြီးပါသည်။
အရေးကြီးသော Applications များ
DRL များသည် ခက်ခဲသောပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သောကြောင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် အသုံးပြုကြသည်။
DRL များကို OpenAI ၏ Gym အပါအဝင် ထင်ရှားသောဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် နည်းပညာပလပ်ဖောင်းများတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ Unity ၏ ML-အေးဂျင့်များနှင့် Google ၏ DeepMind Lab ။ AlphaGoGoogle မှတည်ဆောက်ထားသည်။ DeepMindဥပမာအားဖြင့်၊ ကမ္ဘာ့ချန်ပီယံအဆင့်တွင် Go ဘုတ်အဖွဲ့ဂိမ်းကိုကစားရန် DRL ကို အသုံးပြုသည်။
DRL ၏နောက်ထပ်အသုံးပြုမှုမှာ စက်ရုပ်များတွင်ဖြစ်ပြီး၊ အရာများကို ဆုပ်ကိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် ပိတ်ဆို့ခြင်းစသည့်အလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်ရန် စက်ရုပ်လက်မောင်းများ၏လှုပ်ရှားမှုများကိုထိန်းချုပ်ရန်အတွက်အသုံးပြုသည်။ DRL များသည် များစွာသောအသုံးပြုမှုများရှိပြီး အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ယူရန်လေ့ကျင့်ရေးကိုယ်စားလှယ်များ ရှုပ်ထွေးသော ဆက်တင်များတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချပါ။
6. Autoencoders
Autoencoders များသည် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသော အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို ၎င်းသည် ပညာရှင်များနှင့် အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်များ၏ စိတ်ဝင်စားမှုကို ဖမ်းစားခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာချုံ့နည်းနှင့် ပြန်လည်ရယူနည်းကို လေ့လာရန် အခြေခံအားဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
အဝင်ဒေတာအား အဝင်နှင့်အထွက်အလွှာများထက် နည်းသော node များထက်နည်းသော node များပါသော လည်ပင်းအလွှာတစ်ခုထဲသို့ ချုံ့သွားသည်အထိ ဒေတာ၏အတိုင်းအတာကို တဖြည်းဖြည်းနိမ့်ကျစေသည့် အလွှာများ၏ အဆက်အဆက်အလိုက် ဖြည့်သွင်းသည်။
ထို့နောက် ဒေတာ၏အတိုင်းအတာကို ၎င်း၏မူလပုံသဏ္ဍာန်သို့ ဖြည်းဖြည်းချင်း မြှင့်တင်ပေးသည့် အလွှာများ၏ အစီအရီကို အသုံးပြု၍ မူရင်းထည့်သွင်းမှုဒေတာကို ပြန်လည်ဖန်တီးရန် ဤချုံ့ထားသော ကိုယ်စားပြုမှုကို အသုံးပြုသည်။
ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲ
Autoencoders များသည် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းတို့သည် စွမ်းဆောင်ချက် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ဒေတာကို လျှော့ချနိုင်စေရန် ပြုလုပ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် ဝင်လာသောဒေတာ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာအသစ်ဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့သော အခြားလုပ်ဆောင်စရာများတွင် အသုံးချနိုင်သည့် ချုံ့ပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် Autoencoders ကို မည်သည့်နေရာတွင် အသုံးပြုသနည်း။
မမှန်မကန် သိရှိခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို autoencoders ကိုအသုံးပြုသည့် ပညာရပ်အချို့သာဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Autoencoders များသည် ရုပ်ပုံချုံ့ခြင်း၊ ရုပ်ပုံဖျက်စီးခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်တွင် ရုပ်ပုံပေါင်းစပ်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
စာသားဖန်တီးခြင်း၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် စာသားအကျဉ်းချုပ်ခြင်းတို့ကို သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များတွင် Autoencoders များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ပုံမှန်မဟုတ်သော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတွင် စံနှုန်းမှလွဲမှားနေသော အချက်အလက်များတွင် မမှန်မကန်လုပ်ဆောင်မှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။
7. Capsule ကွန်ရက်များ
Capsule Networks သည် Convolutional Neural Networks (CNNs) အတွက် အစားထိုးအဖြစ် တီထွင်ထားသည့် နက်နဲသော သင်ယူမှုဗိသုကာအသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Capsule Networks များသည် ပုံတစ်ပုံရှိ အရာတစ်ခု၏ တည်ရှိမှုကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ၎င်း၏ output vectors များဖြစ်သည့် orientation နှင့် position ကဲ့သို့သော ၎င်း၏ attribute များကို ကုဒ်သွင်းရန်အတွက် တာဝန်ရှိသော capsules ဟုခေါ်သော ဦးနှောက်ယူနစ်များကို အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း၏ အယူအဆအပေါ် အခြေခံထားသည်။ Capsule Networks များသည် CNN များထက် spatial interactions နှင့် perspective fluctuations ကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် CNN ၏ Capsule ကွန်ရက်များကို အဘယ်ကြောင့်ရွေးချယ်ကြသနည်း။
Capsule Networks များသည် ရုပ်ပုံရှိအရာများကြားရှိ အရာများကြားတွင် အထက်အောက် ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူရာတွင် CNN ၏ အခက်အခဲများကို ကျော်လွှားနိုင်သောကြောင့် အသုံးဝင်ပါသည်။ CNN များသည် အရွယ်အစားအမျိုးမျိုးရှိ အရာများကို မှတ်မိနိုင်သော်လည်း ဤအရာများ တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ချိတ်ဆက်ပုံကို နားလည်ရန် ရုန်းကန်နေရပါသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ Capsule Networks သည် အရာဝတ္ထုများနှင့် ၎င်းတို့၏အပိုင်းအစများကို မှတ်မိနိုင်သည့်အပြင် ၎င်းတို့အား ရုပ်ပုံတစ်ခုတွင် နေရာဒေသအလိုက် ထားရှိပုံကိုလည်း သင်ယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် အလားအလာရှိသော ပြိုင်ဖက်ဖြစ်လာစေသည်။
အသုံးချဧရိယာများ
Capsule Networks သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အရာဝတ္ထုခွဲခြားခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းအပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အလားအလာရှိသောရလဒ်များကို သရုပ်ပြထားပြီးဖြစ်သည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဓာတ်ပုံများတွင်အရာများကိုခွဲခြားရန်၊ ရုပ်ရှင်များတွင်လူများကိုမှတ်မိရန်နှင့် 3D ပုံများမှ 2D မော်ဒယ်များကိုပင်ဖန်တီးရန်အသုံးပြုခဲ့သည်။
၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် Capsule Networks များသည် Generative Adversarial Networks (GANs) နှင့် Variational Autoencoders (VAEs) ကဲ့သို့သော နက်နဲသော သင်ယူမှု တည်ဆောက်ပုံများနှင့် ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းသင်ယူမှုသိပ္ပံတွင် တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ Capsule Networks များသည် ကွန်ပျူတာအမြင်နည်းပညာများကို မြှင့်တင်ရာတွင် ပို၍အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။
ဥပမာ; နိဗဗေလ neuroimaging ဖိုင်အမျိုးအစားများကိုဖတ်ရှုခြင်းနှင့်ရေးသားခြင်းအတွက်လူသိများသော Python ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းအတွက်၊ ၎င်းသည် Capsule Networks ကို အသုံးပြုသည်။
8. အာရုံစူးစိုက်မှုအခြေခံမော်ဒယ်များ
အာရုံစူးစိုက်မှုအခြေခံပုံစံများဟုလူသိများသော နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် အာရုံစူးစိုက်မှုယန္တရားများဟုလည်းသိကြပြီး၊ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားကြသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ. ဤမော်ဒယ်များသည် ဝင်လာသောဒေတာ၏ အချို့သောအင်္ဂါရပ်များကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ပိုမိုထိရောက်ပြီး ထိရောက်သောလုပ်ဆောင်မှုကို ရရှိစေသည်။
စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းနှင့် စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်၊ အာရုံစူးစိုက်မှုနည်းလမ်းများသည် အလွန်အောင်မြင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။
သူတို့ရဲ့ထူးခြားချက်ကဘာလဲ။
အာရုံစူးစိုက်မှုအခြေခံမော်ဒယ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို ပိုမိုထိရောက်ပြီး ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် အသုံးဝင်ပါသည်။
ရိုးရာမသေခင် ကွန်ရက်များ ထည့်သွင်းမှုဒေတာအားလုံးကို အညီအမျှ အရေးပါသည်ဟု အကဲဖြတ်ပြီး လုပ်ဆောင်မှု နှေးကွေးပြီး တိကျမှု လျော့နည်းစေသည်။ အာရုံစူးစိုက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များသည် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍများကို အာရုံစိုက်စေပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်၍ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ရရှိစေပါသည်။
အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်၊ အာရုံစူးစိုက်မှုယန္တရားများသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ရုပ်ပုံနှင့် အသံမှတ်မိခြင်း နှင့် မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များပင် အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောအသုံးချပရိုဂရမ်များရှိသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အာရုံစူးစိုက်မှုနည်းလမ်းများကို စနစ်သည် အကြောင်းအရာအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အချို့သောစကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများကို အာရုံစိုက်ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သောကားများတွင် အာရုံစူးစိုက်မှုနည်းလမ်းများကို ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အချို့သောအရာများ သို့မဟုတ် စိန်ခေါ်မှုများအပေါ် အာရုံစိုက်ရာတွင် စနစ်အား အထောက်အကူပြုရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
9. Transformer ကွန်ရက်များ
Transformer networks များသည် data sequence များကို ဆန်းစစ်ပြီး ထုတ်လုပ်သည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် input sequence ကို တစ်ကြိမ်လျှင် ဒြပ်စင်တစ်ခုစီတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး တူညီသော သို့မဟုတ် ကွဲပြားသော အလျား၏ output sequence ကို ထုတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
Transformer networks များသည် ပုံမှန် sequence-to-sequence မော်ဒယ်များနှင့်မတူဘဲ၊ recurrent neural networks (RNNs) ကို အသုံးပြု၍ sequence များကို မလုပ်ဆောင်ပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းတို့သည် အစီအစဥ်အပိုင်းများကြား ချိတ်ဆက်မှုများကို လေ့လာရန် ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် အာရုံစိုက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြုသည်။
Transformer Networks တွေရဲ့ အရေးပါမှုက ဘာလဲ။
သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အလုပ်များတွင် ၎င်းတို့၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကြောင့် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း Transformer ကွန်ရက်များသည် ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
၎င်းတို့သည် ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်း၊ စာသားအကျဉ်းချုပ်နှင့် စကားဝိုင်းထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော စာသားဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။
Transformer ကွန်ရက်များသည် RNN-based မော်ဒယ်များထက် သိသိသာသာ ပိုမိုထိရောက်စွာ တွက်ချက်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့အား အကြီးစားအပလီကေးရှင်းများအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။
Transformer Network တွေကို ဘယ်မှာရှာနိုင်မလဲ။
Transformer ကွန်ရက်များကို ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးချပြီး အထူးသဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။
GPT (Generative Pre-trained Transformer) စီးရီးသည် ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်း၊ စာသားအကျဉ်းချုပ်နှင့် chatbot မျိုးဆက်များကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုသည့် ထင်ရှားသော transformer-based မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) သည် မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းနှင့် စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှုဆိုင်ရာအသုံးချပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးပြုထားသည့် နောက်ထပ်ဘုံ transformer-based မော်ဒယ်ဖြစ်ပါသည်။
နှစ်ခုလုံး GPT နှင့် BERT ကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ PythorchTransformer-based မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်အတွက် ရေပန်းစားခဲ့သော open-source နက်နဲသော-သင်ယူမှုမူဘောင်။
10. ကန့်သတ်ထားသော Boltzmann စက်များ( RBMs)
ကန့်သတ်ထားသော Boltzmann စက်များ (RBMs) များသည် မျိုးဆက်သစ်ပုံစံဖြင့် သင်ယူနိုင်သော ကြီးကြပ်မထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ မြင့်မားသော ဘက်မြင်ဒေတာများမှ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဝိသေသလက္ခဏာများကို သင်ယူနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်သည့်စွမ်းရည်ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်များတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုလာခဲ့သည်။
RBM များကို အလေးချိန်ရှိသော အစွန်းများဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသော နျူရွန်အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် အလွှာတစ်ခုစီတွင် မြင်နိုင်နှင့် ဝှက်ထားသော အလွှာနှစ်ခုဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ RBMs များသည် input data ကိုဖော်ပြသော ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှုကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ကန့်သတ်ထားသော Boltzmann စက်များသည် အဘယ်နည်း။
RBM များသည် မျိုးဆက်သစ်သင်ယူမှုဗျူဟာကို အသုံးပြုသည်။ RBMs တွင်၊ မြင်နိုင်သောအလွှာသည် input data ကိုထင်ဟပ်စေပြီး မြှုပ်ထားသောအလွှာသည် input data ၏ဝိသေသလက္ခဏာများကိုကုဒ်နံပါတ်ပေးသည်။ မြင်နိုင်သောနှင့် ဖုံးကွယ်ထားသော အလွှာများ၏ အလေးများသည် ၎င်းတို့၏ လင့်ခ်၏ ခိုင်ခံ့မှုကို ပြသသည်။
RBMs များသည် contrastive divergence ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အလွှာများကြားရှိ အလေးများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ချိန်ညှိပါ။ ဆန့်ကျင်ဘက်ကွဲလွဲမှုသည် မော်ဒယ်၏ခန့်မှန်းနိုင်ခြေကို အမြင့်မားဆုံးဖြစ်စေသော ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကန့်သတ်ထားသော Boltzmann စက်များ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
RBMs များသည် အရေးပါလှပါသည်။ စက်သင်ယူမှု နှင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းတို့သည် ဒေတာအများအပြားမှ သက်ဆိုင်ရာဝိသေသလက္ခဏာများကို သင်ယူနိုင်ပြီး ထုတ်ယူနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။
၎င်းတို့သည် ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်းအတွက် အလွန်ထိရောက်ပြီး ၎င်းတို့ကို အကြံပြုသူစနစ်များ၊ ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုထားသည်။ RBM များသည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး သာလွန်သော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ကန့်သတ် Boltzmann စက်များကို မည်သည့်နေရာတွင် သုံးနိုင်မည်နည်း။
RBMs အတွက် အပလီကေးရှင်းများတွင် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေး၊ မမှန်မကန် သိရှိခြင်း နှင့် အကြံပြုချက် စနစ်များ ပါဝင်သည်။ RBMs များသည် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်အတွက် အထူးအထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ခေါင်းစဉ်ပုံစံမော်ဒယ် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၏အခြေအနေတွင်။
အသံနှင့်ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက်အသုံးပြုသောနက်နဲသောယုံကြည်မှုကွန်ရက်များသည် RBM များကိုအသုံးပြုသည်။ Deep Belief Network Toolbox၊ TensorFlowနှင့် သီယာနို RBMs ကိုအသုံးပြုသည့် ဆော့ဖ်ဝဲလ် သို့မဟုတ် နည်းပညာအချို့၏ သီးခြားဥပမာများဖြစ်သည်။
အပြီးသတ်သည်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် စကားပြောမှတ်မိခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်အပါအဝင် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် ပို၍အရေးကြီးလာသည်။
Convolutional Neural Networks (CNNs) နှင့် Recurrent Neural Networks (RNNs) တို့သည် ကတိအများဆုံးကိုပြသခဲ့ပြီး အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် အကျယ်တဝင့်အသုံးပြုနေကြသော်လည်း Deep Learning မော်ဒယ်များအားလုံးတွင် ၎င်းတို့၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။
သို့သော်၊ သုတေသီများသည် Restricted Boltzmann Machines (RBMs) နှင့် Deep Learning မော်ဒယ်များ၏ အခြားမျိုးကွဲများကို ရှာဖွေနေဆဲဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့တွင်လည်း အထူးအားသာချက်များရှိသည်။
ပိုမိုခက်ခဲသောပြဿနာများကိုကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့် ဆန်းသစ်ပြီး တီထွင်ဖန်တီးမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်မျှော်လင့်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave