विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
भविष्य यहाँ छ। र, यस भविष्यमा मेसिनहरूले आफ्नो वरपरको संसारलाई मानिसहरूले जस्तै बुझ्छन्। कम्प्युटरले अटोमोबाइल चलाउन सक्छ, रोगहरूको निदान गर्न सक्छ र भविष्यको सही भविष्यवाणी गर्न सक्छ।
यो विज्ञान कथा जस्तो लाग्न सक्छ, तर गहिरो शिक्षा मोडेलहरूले यसलाई वास्तविकता बनाउँदैछन्।
यी परिष्कृत एल्गोरिदमहरूले रहस्यहरू प्रकट गर्दैछन् कृत्रिम बुद्धि, कम्प्यूटरहरूलाई स्व-सिक्न र विकास गर्न अनुमति दिँदै। यस पोष्टमा, हामी गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको दायरामा जान्नेछौं।
र, हामी हाम्रो जीवनमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्नको लागि उनीहरूसँग भएको विशाल सम्भावनाको अनुसन्धान गर्नेछौं। मानवताको भविष्य परिवर्तन गर्ने अत्याधुनिक प्रविधिको बारेमा जान्न तयार हुनुहोस्।
डीप लर्निंग मोडेलहरू वास्तवमा के हुन्?
के तपाईंले कहिल्यै एउटा खेल खेल्नुभएको छ जसमा तपाईंले दुई छविहरू बीचको भिन्नताहरू पहिचान गर्नुपर्दछ?
यो रमाईलो छ तर, यो पनि गाह्रो हुन सक्छ, हैन? त्यो खेल खेल्न र हरेक पटक जित्न कम्प्युटर सिकाउन सक्षम भएको कल्पना गर्नुहोस्। गहिरो सिकाइ मोडेलले मात्र त्यो पूरा गर्छ!
गहिरो सिकाइ मोडेलहरू सुपर-स्मार्ट मेसिनहरू जस्तै छन् जसले ठूलो संख्यामा छविहरू जाँच्न र तिनीहरूमा के समान छ भनेर निर्धारण गर्न सक्छ। तिनीहरूले तस्बिरहरू विच्छेद गरेर र प्रत्येकलाई व्यक्तिगत रूपमा अध्ययन गरेर यो पूरा गर्छन्।
त्यसपछि तिनीहरूले ढाँचाहरू पहिचान गर्न र तिनीहरूले पहिले कहिल्यै नदेखेका ताजा छविहरूको बारेमा भविष्यवाणी गर्न सिकेका कुराहरू लागू गर्छन्।
गहिरो सिकाइ मोडेलहरू कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कहरू हुन् जसले ठूलो डेटासेटहरूबाट जटिल ढाँचा र विशेषताहरू सिक्न र निकाल्न सक्छन्। यी मोडेलहरू लिङ्क गरिएका नोडहरू, वा न्यूरोन्सका धेरै तहहरू मिलेर बनेका हुन्छन्, जसले आउटपुट उत्पन्न गर्न आगमन डेटाको विश्लेषण र परिवर्तन गर्दछ।
गहिरो सिकाइ मोडेलहरू विशेष गरी छवि पहिचान, वाक् पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र रोबोटिक्स जस्ता उत्कृष्ट सटीकता र परिशुद्धता आवश्यक पर्ने कामहरूमा राम्रोसँग उपयुक्त छन्।
तिनीहरू सेल्फ-ड्राइभिङ कारदेखि मेडिकल डायग्नोस्टिक्स, सिफारिस प्रणालीहरू, र सबै कुरामा प्रयोग गरिएका छन्। भविष्यवाणी एनालिटिक्स.
गहिरो सिकाइ मोडेलमा डेटा प्रवाहलाई चित्रण गर्नको लागि यहाँ दृश्यको सरलीकृत संस्करण छ।
इनपुट डेटा मोडेलको इनपुट तहमा प्रवाह हुन्छ, जसले त्यसपछि आउटपुट भविष्यवाणी प्रदान गर्नु अघि धेरै लुकेका तहहरू मार्फत डेटा पास गर्दछ।
प्रत्येक लुकेको तहले अर्को तहमा पास गर्नु अघि इनपुट डेटामा गणितीय कार्यहरूको एक श्रृंखला प्रदर्शन गर्दछ, जसले अन्तिम भविष्यवाणी प्रदान गर्दछ।
अब, गहिरो सिकाइ मोडेलहरू के हुन् र हामी तिनीहरूलाई हाम्रो जीवनमा कसरी प्रयोग गर्न सक्छौं हेरौं।
1. कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs)
CNNs एक गहिरो सिकाइ मोडेल हो जसले कम्प्युटर दृष्टिको क्षेत्रलाई परिवर्तन गरेको छ। CNN हरू छविहरू वर्गीकरण गर्न, वस्तुहरू पहिचान गर्न, र छविहरू खण्ड गर्न प्रयोग गरिन्छ। मानव भिजुअल कोर्टेक्सको संरचना र कार्यले CNN को डिजाइनलाई सूचित गर्यो।
तिनीहरूले कसरी काम गर्छन्?
CNN धेरै कन्भोलुसनल तहहरू, पूलिङ तहहरू, र पूर्ण रूपमा लिङ्क गरिएका तहहरू मिलेर बनेको हुन्छ। इनपुट एउटा छवि हो, र आउटपुट छविको वर्ग लेबलको भविष्यवाणी हो।
CNN को convolutional लेयरहरूले इनपुट चित्र र फिल्टरहरूको सेटको बीचमा डट उत्पादन प्रदर्शन गरेर सुविधा नक्सा निर्माण गर्दछ। पूलिङ तहहरूले यसलाई डाउनस्याम्पल गरेर सुविधा नक्साको आकार कम गर्छ।
अन्तमा, छविको वर्ग लेबल भविष्यवाणी गर्न पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरूद्वारा सुविधा नक्सा प्रयोग गरिन्छ।
CNNs किन महत्त्वपूर्ण छन्?
सीएनएनहरू आवश्यक छन् किनभने तिनीहरू छविहरूमा ढाँचा र विशेषताहरू पत्ता लगाउन सिक्न सक्छन् जुन मानिसहरूलाई ध्यान दिन गाह्रो हुन्छ। CNN लाई ठूला डेटासेटहरू प्रयोग गरेर किनाराहरू, कुनाहरू र बनावटहरू जस्ता विशेषताहरू पहिचान गर्न सिकाउन सकिन्छ। यी गुणहरू सिकिसकेपछि, CNN ले तिनीहरूलाई ताजा फोटोहरूमा वस्तुहरू पहिचान गर्न प्रयोग गर्न सक्छ। सीएनएनहरूले विभिन्न छवि पहिचान अनुप्रयोगहरूमा अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदर्शन गरेका छन्।
हामी CNNs कहाँ प्रयोग गर्छौं
हेल्थकेयर, अटो उद्योग, र खुद्रा सिएनएनहरू काम गर्ने केही क्षेत्रहरू मात्र हुन्। स्वास्थ्य सेवा उद्योगमा, तिनीहरू रोग निदान, औषधि विकास, र चिकित्सा छवि विश्लेषणको लागि लाभदायक हुन सक्छन्।
अटोमोबाइल क्षेत्रमा, तिनीहरू लेन पत्ता लगाउन मद्दत गर्छन्, वस्तु पहिचानर स्वायत्त ड्राइभिङ। तिनीहरू भिजुअल खोज, छवि-आधारित उत्पादन सिफारिस, र सूची नियन्त्रणको लागि रिटेलमा पनि धेरै प्रयोग गरिन्छ।
उदाहरण को लागी; Google ले विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा CNN हरू प्रयोग गर्दछ, लगायत Google लेन्स, एक राम्रो मनपर्ने छवि पहिचान उपकरण। कार्यक्रमले तस्बिरहरू मूल्याङ्कन गर्न र प्रयोगकर्ताहरूलाई जानकारी दिन CNNs प्रयोग गर्दछ।
गुगल लेन्स, उदाहरणका लागि, छविमा चीजहरू पहिचान गर्न र तिनीहरूको बारेमा विवरणहरू प्रदान गर्न सक्छ, जस्तै फूलको प्रकार।
यसले तस्विरबाट निकालिएको पाठलाई धेरै भाषाहरूमा अनुवाद गर्न पनि सक्छ। Google लेन्सले उपभोक्ताहरूलाई उपयोगी जानकारी दिन सक्षम छ किनभने CNNs ले वस्तुहरूको सही पहिचान गर्न र फोटोहरूबाट विशेषताहरू निकाल्न मद्दत गर्दछ।
2. लामो छोटो-अवधि मेमोरी (LSTM) नेटवर्कहरू
लङ शर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्कहरू नियमित पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs) को कमजोरीहरूलाई सम्बोधन गर्न सिर्जना गरिन्छ। LSTM नेटवर्कहरू कार्यहरूका लागि उपयुक्त छन् जुन समयभरि डेटा अनुक्रमहरूको प्रशोधनको माग गर्दछ।
तिनीहरूले एक विशिष्ट मेमोरी सेल र तीन गेटिङ संयन्त्रहरू प्रयोग गरेर कार्य गर्दछ।
तिनीहरू सेल भित्र र बाहिर जानकारी को प्रवाह विनियमित। इनपुट गेट, बिर्सन गेट र आउटपुट गेट तीनवटा गेट हुन्।
इनपुट गेटले मेमोरी सेलमा डेटाको प्रवाहलाई नियमन गर्छ, बिर्सन गेटले सेलबाट डाटा मेटाउने नियमन गर्छ, र आउटपुट गेटले सेलबाट डाटाको प्रवाहलाई नियमन गर्छ।
तिनीहरूको महत्त्व के हो?
LSTM सञ्जालहरू उपयोगी छन् किनभने तिनीहरू सफलतापूर्वक प्रतिनिधित्व गर्न सक्छन् र दीर्घकालीन सम्बन्धहरूसँग डेटा अनुक्रमहरू पूर्वानुमान गर्न सक्छन्। तिनीहरूले अघिल्लो इनपुटहरूको बारेमा जानकारी रेकर्ड गर्न र राख्न सक्छन्, तिनीहरूलाई भविष्यका इनपुटहरूको बारेमा थप सटीक भविष्यवाणीहरू गर्न अनुमति दिँदै।
वाक् पहिचान, हस्तलेखन पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र तस्विर क्याप्शनिंग LSTM नेटवर्कहरूको प्रयोग गर्ने केही अनुप्रयोगहरू मात्र हुन्।
हामी LSTM नेटवर्कहरू कहाँ प्रयोग गर्छौं?
धेरै सफ्टवेयर र टेक्नोलोजी अनुप्रयोगहरूले LSTM नेटवर्कहरू प्रयोग गर्छन्, जसमा वाक् पहिचान प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन उपकरणहरू जस्तै भावनात्मक विश्लेषण, मेसिन अनुवाद प्रणाली, र पाठ र चित्र उत्पादन प्रणाली।
तिनीहरू पनि सेल्फ-ड्राइभिङ कार र रोबोटहरूको निर्माणमा प्रयोग गरिएको छ, साथै वित्तीय उद्योगमा जालसाजी पत्ता लगाउन र अनुमान गर्न। शेयर बजार आन्दोलन
८. जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (GANs)
GANs हो गहिरो शिक्षा दिइएको डेटासेट जस्तै नयाँ डेटा नमूनाहरू उत्पन्न गर्न प्रयोग गरिने प्रविधि। GAN दुई मिलेर बनेको हुन्छ तंत्रिका नेटवर्क: एउटा जसले नयाँ नमूनाहरू उत्पादन गर्न सिक्छ र एउटा जसले वास्तविक र उत्पन्न नमूनाहरू बीचको भिन्नता छुट्याउन सिक्छ।
समान दृष्टिकोणमा, यी दुई सञ्जालहरू सँगै प्रशिक्षित हुन्छन् जबसम्म जेनेरेटरले नमूनाहरू उत्पन्न गर्न सक्दैन जुन वास्तविक व्यक्तिहरूबाट भिन्न हुन्छन्।
हामी किन GANs प्रयोग गर्छौं
उच्च गुणस्तरको उत्पादन गर्ने क्षमताको कारण GAN हरू महत्त्वपूर्ण छन् सिंथेटिक डाटा जुन तस्वीर र भिडियो उत्पादन, पाठ उत्पादन, र संगीत उत्पादन समेत विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
GAN हरू पनि डाटा वृद्धिको लागि प्रयोग गरिएको छ, जुन को उत्पादन हो सिंथेटिक डाटा वास्तविक-विश्व डेटाको पूर्ति गर्न र मेसिन-लर्निङ मोडेलहरूको प्रदर्शन सुधार गर्न।
यसबाहेक, सिंथेटिक डाटा सिर्जना गरेर जुन मोडेलहरूलाई तालिम दिन र परीक्षणहरूको नक्कल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, GAN सँग चिकित्सा र औषधि विकास जस्ता क्षेत्रहरूलाई रूपान्तरण गर्ने क्षमता छ।
GAN को आवेदन
GANs ले डाटासेटहरू पूरक गर्न, नयाँ तस्विर वा चलचित्रहरू सिर्जना गर्न, र वैज्ञानिक सिमुलेशनहरूको लागि सिंथेटिक डाटा पनि उत्पन्न गर्न सक्छ। यसबाहेक, GAN सँग मनोरञ्जनदेखि मेडिकलसम्मका विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा काम गर्ने सम्भावना छ।
उमेर र भिडियोहरू। NVIDIA को StyleGAN2, उदाहरणका लागि, सेलिब्रेटीहरू र कलाकृतिहरूको उच्च-गुणस्तरको फोटोहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गरिएको छ।
4. गहिरो विश्वास नेटवर्क (DBNs)
गहिरो विश्वास नेटवर्क (DBNs) हो कृत्रिम बुद्धि डेटामा ढाँचाहरू पत्ता लगाउन सिक्न सक्ने प्रणालीहरू। तिनीहरूले डेटालाई साना र साना टुक्राहरूमा विभाजन गरेर, प्रत्येक स्तरमा यसको थप गहिरो बुझाइ प्राप्त गरेर यो पूरा गर्छन्।
DBN ले यो के हो भनेर जानकारी नगरिकन डाटाबाट सिक्न सक्छ (यसलाई "अनिरिक्षण सिकाइ" भनिन्छ)। यसले तिनीहरूलाई डेटामा ढाँचाहरू पत्ता लगाउनको लागि अत्यन्त मूल्यवान बनाउँछ जुन व्यक्तिले बुझ्न गाह्रो वा असम्भव पाउन सक्छ।
के DBNs महत्त्वपूर्ण बनाउँछ?
पदानुक्रमित डेटा प्रतिनिधित्वहरू सिक्ने क्षमताको कारण DBN हरू महत्त्वपूर्ण छन्। यी प्रतिनिधित्वहरू वर्गीकरण, विसंगति पत्ता लगाउने, र आयाम घटाउने जस्ता विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
असुरक्षित पूर्व-प्रशिक्षण सञ्चालन गर्न DBN को क्षमता, जसले न्यूनतम लेबल गरिएको डाटाको साथ गहिरो शिक्षा मोडेलहरूको प्रदर्शन बढाउन सक्छ, एक महत्त्वपूर्ण लाभ हो।
DBN को आवेदन के हो?
सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगहरू मध्ये एक हो वस्तु पहिचान, जसमा DBN हरू हवाइजहाज, चराहरू र मानवहरू जस्ता निश्चित प्रकारका चीजहरू पहिचान गर्न प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरू छवि उत्पादन र वर्गीकरण, चलचित्रहरूमा गति पत्ता लगाउन, र आवाज प्रशोधनका लागि प्राकृतिक भाषा समझको लागि पनि प्रयोग गरिन्छ।
यसबाहेक, DBN हरू सामान्यतया डेटासेटहरूमा मानव मुद्राहरू मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ। DBNs स्वास्थ्य सेवा र बैंकिङ, र प्रविधि सहित विभिन्न उद्योगहरूको लागि एक उत्कृष्ट उपकरण हो।
5. गहिरो सुदृढीकरण लर्निङ नेटवर्क (DRLs)
गहिरो सुदृढीकरण अध्ययन नेटवर्कहरू (DRLs) ले एजेन्टहरूलाई परीक्षण र त्रुटि मार्फत जटिल वातावरणमा सिक्न अनुमति दिन सुदृढीकरण सिकाउने प्रविधिहरूसँग गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू एकीकृत गर्दछ।
DRL हरू एजेन्टहरूलाई तिनीहरूको परिवेशसँग अन्तरक्रिया गरेर र तिनीहरूका गल्तीहरूबाट सिकेर पुरस्कार सङ्केतलाई कसरी अनुकूलन गर्ने भनेर सिकाउन प्रयोग गरिन्छ।
के तिनीहरूलाई उल्लेखनीय बनाउँछ?
तिनीहरू गेमिङ, रोबोटिक्स, र स्वायत्त ड्राइभिङ सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा प्रभावकारी रूपमा प्रयोग भएका छन्। DRL हरू महत्त्वपूर्ण छन् किनभने तिनीहरूले कच्चा संवेदी इनपुटबाट सीधै सिक्न सक्छन्, जसले एजेन्टहरूलाई वातावरणसँगको उनीहरूको अन्तरक्रियाको आधारमा निर्णयहरू गर्न अनुमति दिन्छ।
महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगहरू
DRL हरू वास्तविक-विश्व परिस्थितिहरूमा कार्यरत छन् किनभने तिनीहरूले कठिन समस्याहरू ह्यान्डल गर्न सक्छन्।
DRLs धेरै प्रमुख सफ्टवेयर र टेक प्लेटफर्महरूमा समावेश गरिएको छ, OpenAI को जिम सहित, एकताका माले-एजेन्टहरू, र Google को DeepMind Lab। AlphaGo, Google द्वारा निर्मित Deepmind, उदाहरणका लागि, विश्व च्याम्पियन स्तरमा बोर्ड गेम Go खेल्न DRL लाई रोजगार दिन्छ।
DRL को अर्को प्रयोग रोबोटिक्समा छ, जहाँ यसलाई ग्रिपिङ चीजहरू वा स्ट्याकिङ ब्लकहरू जस्ता कार्यहरू कार्यान्वयन गर्न रोबोट हतियारहरूको चाल नियन्त्रण गर्न प्रयोग गरिन्छ। DRL का धेरै प्रयोगहरू छन् र यसको लागि उपयोगी उपकरण हो प्रशिक्षण एजेन्टहरू सिक्न र जटिल सेटिङहरूमा निर्णय गर्नुहोस्।
6. स्वत: एन्कोडरहरू
Autoencoders को एक रोचक प्रकार हो तंत्रिका सञ्जाल जसले दुवै विद्वान र डेटा वैज्ञानिकहरूको चासो लिएको छ। तिनीहरू मौलिक रूपमा कसरी डेटा कम्प्रेस र पुनर्स्थापना गर्ने सिक्नको लागि डिजाइन गरिएको हो।
इनपुट र आउटपुट तहहरू भन्दा कम नोडहरू सहितको अवरोध तहमा संकुचित नभएसम्म इनपुट डेटा तहहरूको उत्तराधिकार मार्फत खुवाइन्छ जसले डेटाको आयामलाई क्रमशः कम गर्छ।
यस संकुचित प्रतिनिधित्वलाई तहहरूको अनुक्रम प्रयोग गरेर मूल इनपुट डेटा पुन: सिर्जना गर्न प्रयोग गरिन्छ जसले डेटाको आयामलाई बिस्तारै यसको मूल आकारमा फर्काउँछ।
किन यो महत्त्वपूर्ण छ?
Autoencoders को एक महत्वपूर्ण घटक हो गहिरो शिक्षा किनभने तिनीहरूले सुविधा निकासी र डेटा घटाउन सम्भव बनाउँछन्।
तिनीहरू आगमन डेटाको मुख्य तत्वहरू पहिचान गर्न र तिनीहरूलाई कम्प्रेस गरिएको फारममा अनुवाद गर्न सक्षम छन् जुन त्यसपछि वर्गीकरण, समूहीकरण, वा नयाँ डेटाको सिर्जना जस्ता अन्य कार्यहरूमा लागू गर्न सकिन्छ।
हामी कहाँ Autoencoders प्रयोग गर्छौं?
विसंगति पत्ता लगाउने, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र कम्प्युटर दृष्टि अटोइन्कोडरहरू प्रयोग गरिएका केही विषयहरू मात्र हुन्। Autoencoders, उदाहरणका लागि, छवि सङ्कुचन, छवि denoising, र कम्प्युटर दृष्टिमा चित्र संश्लेषणको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
हामी प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा पाठ सिर्जना, पाठ वर्गीकरण, र पाठ सारांश जस्ता कार्यहरूमा Autoencoders प्रयोग गर्न सक्छौं। यसले डेटामा असामान्य गतिविधि पहिचान गर्न सक्छ जुन विसंगति पहिचानमा मानकबाट विचलित हुन्छ।
7. क्याप्सुल नेटवर्कहरू
क्याप्सुल नेटवर्क एक नयाँ गहिरो सिकाइ वास्तुकला हो जुन कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs) को प्रतिस्थापनको रूपमा विकसित गरिएको थियो।
क्याप्सुल नेटवर्कहरू मस्तिष्क एकाइहरूलाई समूहबद्ध गर्ने धारणामा आधारित हुन्छन् जसलाई क्याप्सुल भनिन्छ जुन छविमा निश्चित वस्तुको अस्तित्व पहिचान गर्न र त्यसका विशेषताहरू, जस्तै अभिमुखीकरण र स्थिति, तिनीहरूको आउटपुट भेक्टरहरूमा इन्कोडिङ गर्न जिम्मेवार हुन्छ। त्यसकारण क्याप्सुल नेटवर्कहरूले CNNs भन्दा राम्रो स्थानिय अन्तरक्रिया र परिप्रेक्ष्य उतार-चढाव व्यवस्थापन गर्न सक्छ।
हामीले किन CNN मा क्याप्सुल नेटवर्कहरू छनौट गर्छौं?
क्याप्सुल नेटवर्कहरू उपयोगी छन् किनभने तिनीहरूले चित्रमा वस्तुहरू बीचको पदानुक्रमिक सम्बन्धहरू खिच्न CNN को कठिनाइहरू पार गर्छन्। CNN ले विभिन्न आकारका चीजहरू चिन्न सक्छ तर यी वस्तुहरू कसरी एकअर्कासँग जोडिन्छन् भनेर बुझ्न संघर्ष गर्छन्।
अर्कोतर्फ, क्याप्सुल नेटवर्कहरूले चीजहरू र तिनीहरूका टुक्राहरू पहिचान गर्न सिक्न सक्छ, साथै तिनीहरू कसरी छविमा स्थानिय रूपमा राखिन्छन्, तिनीहरूलाई कम्प्युटर दृष्टि अनुप्रयोगहरूको लागि एक व्यवहार्य दावेदार बनाउँदछ।
आवेदन क्षेत्रहरू
क्याप्सुल नेटवर्कहरूले छवि वर्गीकरण, वस्तु पहिचान, र चित्र विभाजन सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा आशाजनक नतिजाहरू प्रदर्शन गरिसकेका छन्।
तिनीहरू मेडिकल फोटोहरूमा चीजहरू छुट्याउन, चलचित्रहरूमा मानिसहरूलाई चिन्न, र 3D छविहरू मध्ये 2D मोडेलहरू पनि सिर्जना गर्न प्रयोग गरिएको छ।
तिनीहरूको कार्यसम्पादन बढाउनको लागि, क्याप्सुल नेटवर्कहरूलाई अन्य गहिरो सिकाइ संरचनाहरू जस्तै जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू (GANs) र भेरिएशनल Autoencoders (VAEs) सँग जोडिएको छ। क्याप्सुल नेटवर्कहरूले कम्प्युटर भिजन टेक्नोलोजीहरू बृद्धि गर्नमा बढ्दो महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्ने भविष्यवाणी गरिएको छ किनकि गहिरो शिक्षाको विज्ञान विकसित हुँदैछ।
उदाहरण को लागी; निबाबेल न्युरोइमेजिङ फाइल प्रकारहरू पढ्न र लेख्नको लागि एक प्रसिद्ध पाइथन उपकरण हो। छवि विभाजनको लागि, यसले क्याप्सुल नेटवर्कहरू प्रयोग गर्दछ।
8. ध्यान-आधारित मोडेलहरू
ध्यान-आधारित मोडेलहरू भनेर चिनिने गहिरो सिकाइ मोडेलहरू, जसलाई ध्यान संयन्त्र पनि भनिन्छ, यसको शुद्धता बढाउन प्रयास गर्छ। मेशिन शिक्षा मोडेलहरु। यी मोडेलहरूले आगमन डेटाको निश्चित सुविधाहरूमा ध्यान केन्द्रित गरेर काम गर्दछ, परिणामस्वरूप थप कुशल र प्रभावकारी प्रशोधन।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरू जस्तै मेशिन अनुवाद र भावना विश्लेषण, ध्यान विधिहरू धेरै सफल देखाइएको छ।
तिनीहरूको महत्व के हो?
ध्यान-आधारित मोडेलहरू उपयोगी छन् किनभने तिनीहरूले जटिल डेटाको अधिक प्रभावकारी र कुशल प्रशोधन सक्षम गर्दछ।
परम्परागत तंत्रिका नेटवर्कहरू सबै इनपुट डेटालाई समान रूपमा महत्त्वपूर्ण रूपमा मूल्याङ्कन गर्नुहोस्, ढिलो प्रशोधन र कम शुद्धताको परिणामस्वरूप। ध्यान प्रक्रियाहरू इनपुट डेटाको महत्त्वपूर्ण पक्षहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दछ, छिटो र अधिक सटीक भविष्यवाणीहरूको लागि अनुमति दिँदै।
उपयोग क्षेत्रहरू
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, ध्यान संयन्त्रसँग प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, तस्विर र अडियो पहिचान, र चालकविहीन सवारी साधनहरू सहितको अनुप्रयोगहरूको विस्तृत दायरा छ।
ध्यान विधिहरू, उदाहरणका लागि, प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा मेसिन अनुवाद सुधार गर्न प्रणालीलाई केही शब्द वा वाक्यांशहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिएर प्रयोग गर्न सकिन्छ जुन सन्दर्भको लागि आवश्यक छ।
स्वायत्त कारहरूमा ध्यान विधिहरू प्रणालीलाई केही वस्तुहरू वा यसको वरपरका चुनौतीहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न मद्दत गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
9. ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू
ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू गहिरो सिकाइ मोडेलहरू हुन् जसले डेटा अनुक्रमहरू परीक्षण र उत्पादन गर्दछ। तिनीहरूले एक पटकमा एक तत्व इनपुट अनुक्रम प्रशोधन गरेर र समान वा फरक लम्बाइको आउटपुट अनुक्रम उत्पादन गरेर कार्य गर्दछ।
ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू, मानक अनुक्रम-देखि-अनुक्रम मोडेलहरू विपरीत, पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs) प्रयोग गरेर अनुक्रमहरू प्रशोधन गर्दैनन्। बरु, तिनीहरूले अनुक्रमको टुक्राहरू बीचको लिङ्कहरू सिक्न आत्म-ध्यान प्रक्रियाहरू प्रयोग गर्छन्।
ट्रान्सफर्मर नेटवर्क को महत्व के हो?
ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरूमा उनीहरूको राम्रो प्रदर्शनको परिणाम स्वरूप हालका वर्षहरूमा लोकप्रियतामा बढेको छ।
तिनीहरू विशेष गरी भाषा अनुवाद, पाठ संक्षेपीकरण, र कुराकानी उत्पादन जस्ता पाठ-सिर्जना कार्यहरूको लागि राम्रोसँग उपयुक्त छन्।
ट्रान्सफर्मर सञ्जालहरू आरएनएन-आधारित मोडेलहरू भन्दा कम्प्युटेशनल रूपमा धेरै कुशल छन्, तिनीहरूलाई ठूला-ठूला अनुप्रयोगहरूको लागि रुचाइएको छनोट बनाउँछ।
तपाईं ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू कहाँ फेला पार्न सक्नुहुन्छ?
ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू व्यापक रूपमा एप्लिकेसनहरूको विस्तृत दायरामा कार्यरत छन्, विशेष गरी प्राकृतिक भाषा प्रशोधन।
GPT (जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर) शृङ्खला एक प्रमुख ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेल हो जुन भाषा अनुवाद, पाठ संक्षेपीकरण, र च्याटबोट उत्पादन जस्ता कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिएको छ।
BERT (ट्रान्सफर्मरबाट द्विदिशात्मक एन्कोडर प्रतिनिधित्व) अर्को सामान्य ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेल हो जुन प्राकृतिक भाषा बुझ्ने अनुप्रयोगहरू जस्तै प्रश्न उत्तर र भावना विश्लेषणको लागि प्रयोग गरिएको छ।
दुबै GPT र BERT सँग सिर्जना गरिएको थियो पाइटोरच, एक खुला स्रोत गहिरो-शिक्षा फ्रेमवर्क जुन ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेलहरू विकास गर्न लोकप्रिय छ।
10. प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरू (RBMs)
प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेशिनहरू (RBMs) एक प्रकारको असुरक्षित तंत्रिका सञ्जाल हो जसले उत्पादनशील तरिकाले सिक्छ। उच्च-आयामी डेटाबाट आवश्यक विशेषताहरू सिक्ने र निकाल्ने तिनीहरूको क्षमताको कारण, तिनीहरू मेसिन लर्निङ र गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा कार्यरत छन्।
RBM हरू दुई तहहरू मिलेर बनेका हुन्छन्, दृश्यात्मक र लुकेका हुन्छन्, प्रत्येक तहमा भारित किनारहरूद्वारा जोडिएको न्यूरोन्सको समूह हुन्छ। RBM हरू इनपुट डेटा वर्णन गर्ने सम्भाव्यता वितरण सिक्नको लागि डिजाइन गरिएको हो।
प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरू के हुन्?
RBM ले उत्पादनमूलक सिकाइ रणनीति प्रयोग गर्छ। RBMs मा, दृश्य तहले इनपुट डेटा प्रतिबिम्बित गर्दछ, जबकि दफन गरिएको तहले इनपुट डेटाको विशेषताहरूलाई सङ्केत गर्छ। देखिने र लुकाइएको तहहरूको वजनले तिनीहरूको लिङ्कको बल देखाउँछ।
RBM ले कन्ट्रास्टिभ डाइभर्जन्स भनिने प्रविधि प्रयोग गरेर तालिमको क्रममा तहहरू बीचको तौल र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गर्दछ। विरोधाभासी विचलन एक असुरक्षित सिकाइ रणनीति हो जसले मोडेलको भविष्यवाणी गर्ने सम्भावनालाई अधिकतम बनाउँछ।
प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरूको महत्त्व के हो?
RBM मा महत्त्वपूर्ण छन् मेशिन सिकाइ र गहिरो सिकाइ किनभने तिनीहरूले ठूलो मात्रामा डाटाबाट सान्दर्भिक विशेषताहरू सिक्न र निकाल्न सक्छन्।
तिनीहरू तस्विर र वाणी पहिचानको लागि धेरै प्रभावकारी छन्, र तिनीहरू सिफारिसकर्ता प्रणालीहरू, विसंगति पत्ता लगाउने, र आयाम घटाउने जस्ता विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा कार्यरत छन्। RBM ले बृहत् डेटासेटहरूमा ढाँचाहरू फेला पार्न सक्छ, जसले गर्दा उत्कृष्ट भविष्यवाणीहरू र अन्तरदृष्टिहरू हुन्छन्।
प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरू कहाँ प्रयोग गर्न सकिन्छ?
RBM हरूका लागि आवेदनहरूमा आयाम घटाउने, विसंगति पत्ता लगाउने, र सिफारिस प्रणालीहरू समावेश हुन्छन्। RBM हरू विशेष गरी भावना विश्लेषणको लागि उपयोगी छन् विषय मोडलिङ प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको सन्दर्भमा।
गहिरो विश्वास नेटवर्कहरू, आवाज र चित्र पहिचानको लागि प्रयोग गरिने एक प्रकारको तंत्रिका सञ्जाल, RBM हरू पनि प्रयोग गरिन्छ। गहिरो विश्वास नेटवर्क उपकरण बक्स, TensorFlow, र थियानो RBMs प्रयोग गर्ने सफ्टवेयर वा प्रविधिका केही विशेष उदाहरणहरू हुन्।
लिपि गर्नुहोस्
वाक् पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र कम्प्युटर दृष्टि सहित विभिन्न उद्योगहरूमा गहिरो शिक्षा मोडेलहरू अधिक र अधिक महत्त्वपूर्ण हुँदै गइरहेका छन्।
Convolutional Neural Networks (CNNs) र Recurrent Neural Networks (RNNs) ले धेरै प्रतिज्ञा देखाएको छ र धेरै अनुप्रयोगहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ, तथापि, सबै डीप लर्निङ मोडेलहरूका फाइदा र बेफाइदाहरू छन्।
यद्यपि, अनुसन्धानकर्ताहरूले अझै पनि प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरू (RBMs) र डीप लर्निङ मोडेलका अन्य प्रकारहरू खोजिरहेका छन् किनभने तिनीहरूसँग पनि विशेष फाइदाहरू छन्।
नयाँ र रचनात्मक मोडेलहरू सिर्जना हुने अपेक्षा गरिएको छ किनकि गहिरो शिक्षाको क्षेत्र कठिन समस्याहरू ह्यान्डल गर्नको लागि अगाडि बढिरहेको छ।
जवाफ छाड्नुस्