हामी मध्ये धेरै जसो AI छवि जेनरेटरहरूसँग परिचित छौं स्थिर प्रसार। यसले पहिले नै उद्योग परिवर्तन गरिसकेको छ र हाम्रो जीवनमा समावेश गरिएको छ।
यद्यपि, स्थिर प्रसार मोडेलहरू छवि उत्पादन भन्दा धेरै छन्।
त्यहाँ धेरै क्षेत्रहरू छन् जहाँ हामी तिनीहरूलाई काम गर्न सक्छौं।
स्थिर प्रसार मोडेलहरू गणितीय मोडेलहरू हुन्। र, तिनीहरूले तपाईंलाई समयसँगै प्रणालीहरू परिवर्तन गर्ने गतिशीलताको अनुसन्धान गर्न मद्दत गर्न सक्छन्।
तिनीहरू प्रसार प्रक्रिया अवधारणाहरूमा आधारित छन्। तसर्थ, तपाईं घटना को एक विस्तृत दायरा जाँच गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरण को लागी; तातो प्रसारण, रासायनिक प्रतिक्रियाहरू, र वित्तीय बजारहरूमा सूचना प्रचार।
यी मोडेलहरू धेरै अनुकूलन योग्य छन्। त्यसोभए, तपाइँ यसको वर्तमान अवस्थाको आधारमा प्रणालीको भविष्यको अवस्था अनुमान गर्न सक्नुहुन्छ।
यसबाहेक, तपाईंले यसलाई शासन गर्ने अन्तर्निहित भौतिक वा वित्तीय सिद्धान्तहरू देख्न सक्नुहुन्छ। यो अवधारणा धेरै क्षेत्रमा धेरै उपयोगी छ। यसमा भौतिकशास्त्र, रसायन विज्ञान र वित्त समावेश छ।
यसैले हामी यसको थप अनुसन्धान गर्न चाहन्छौं। र, हामी तपाईंलाई यी स्थिर प्रसार मोडेलहरू कसरी तालिम दिने भन्ने बारे ट्यूटोरियल दिन चाहन्छौं।
स्थिर प्रसार मोडेलहरू कसरी आयो?
यसको जरा 19 औं शताब्दीको उत्तरार्धमा छ।
मामिलाहरूमा फैलावट प्रक्रियाहरूको गणितीय अनुसन्धान त्यही हो जहाँ स्थिर प्रसार मोडेलहरूले उनीहरूको सुरुवात गरे। सबैभन्दा लोकप्रिय स्थिर प्रसार मोडेलहरू मध्ये एक फोकर-प्ल्याङ्क समीकरण हो।
यो पहिलो पटक 1906 मा प्रस्तुत गरिएको थियो। यी मोडेलहरू विकसित र समय अनुसार परिमार्जन गरिएको छ। तसर्थ, हामी अब तिनीहरूलाई विभिन्न उद्योगहरूमा प्रयोग गर्छौं।
यसको पछाडि तर्क के छ?
सरल शब्दहरूमा, हामीले भनेझैं, तिनीहरू गणितीय मोडेल हुन्। यसबाहेक, तिनीहरूले हामीलाई प्रणालीमा समयको साथमा सम्पत्ति वा मात्रा कसरी फैलिन्छ भनेर अनुसन्धान गर्न मद्दत गर्छन्।
तिनीहरू प्रसार प्रक्रिया सिद्धान्तहरूमा आधारित छन्। त्यसोभए, तिनीहरूले हामीलाई प्रणालीमा मात्रा कसरी फैलिन्छ भनेर अनुसन्धान गर्न मद्दत गर्छन्। यो फैलावट एकाग्रता, दबाब, वा अन्य मापदण्डहरूमा भिन्नताहरूको परिणाम हो।
एउटा साधारण उदाहरण दिऔं। कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईंसँग तरल पदार्थले भरिएको कन्टेनर छ जसमा तपाईंले डाई थप्नुभएको छ। डिफ्युजन यहाँ देखिन्छ जब डाई तरलमा फैलिन र इमल्सिफाइड हुन थाल्छ। तरल र डाईको विशेषताहरूको आधारमा, स्थिर प्रसार मोडेलहरू भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ कि कसरी रङ्ग फैलिनेछ र समयसँगै मिश्रण हुनेछ।
अधिक जटिल प्रणालीहरूमा, वित्तीय बजारहरू वा रासायनिक प्रतिक्रियाहरू जस्ता, यी मोडेलहरूले भविष्यवाणी गर्न सक्छन् कि सूचना वा विशेषताहरू कसरी फैलिनेछन् र समयसँगै प्रणालीलाई प्रभाव पार्नेछ। यसबाहेक, ठूलो डाटा प्रयोग गर्न सकिन्छ यी मोडेलहरूलाई तालिम दिनुहोस् सही भविष्यवाणी गर्न। तिनीहरू गणितीय सूत्रहरू प्रयोग गरेर बनाइएका छन् जसले प्रणालीको दीर्घकालीन विकासको वर्णन गर्दछ।
समयको माध्यमबाट प्रणालीमा केहि विशेषताहरूको प्रसार बुझ्ने र भविष्यवाणी गर्नु यी मोडेलहरू अन्तर्निहित मुख्य विचार हो। यो सम्झना महत्त्वपूर्ण छ कि विशेष क्षेत्रहरूमा विशेषज्ञहरूले सामान्यतया यी मोडेलहरू प्रयोग गर्छन्।
मोडेलहरूलाई कसरी तालिम दिने?
जम्मा र आफ्नो डाटा तयार:
तपाइँ तपाइँको मोडेल को प्रशिक्षण सुरु गर्नु अघि तपाइँ पहिले तपाइँको डेटा जम्मा गरी तयार गर्नु पर्छ। तपाईंको डाटा सफा र ढाँचा गर्न आवश्यक हुन सक्छ। साथै, छुटेका नम्बरहरू पनि हटाउन आवश्यक हुन सक्छ।
मोडेल वास्तुकला चयन गर्नुहोस्
स्थिर प्रसार मोडेलहरू विभिन्न रूपहरूमा आउँछन्। यो प्रायः फोकर-प्ल्याङ्क समीकरण, श्रोडिङगर समीकरण र मास्टर समीकरणमा आधारित हुन्छ। तपाईको विशेष परिस्थितिसँग मिल्ने मोडेल छनोट गर्नुपर्छ। तसर्थ, यी मोडेल प्रत्येक फाइदा र बेफाइदा छ।
तपाईंको हानि प्रकार्य स्थापना गर्दै
यो महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले तपाईंको मोडेलले डेटासँग कत्तिको राम्रोसँग मेल खान सक्छ भनेर असर गर्छ। स्थिर प्रसार मोडेलहरूको लागि, औसत वर्ग त्रुटि र Kullback-Leibler विचलन बारम्बार हानि कार्यहरू हुन्।
आफ्नो मोडेल तालिम दिनुहोस्
स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्ट वा समान अप्टिमाइजेसन दृष्टिकोण प्रयोग गरेर, तपाईंले आफ्नो हानि प्रकार्य परिभाषित गरेपछि आफ्नो मोडेललाई तालिम दिन सुरु गर्न सक्नुहुन्छ।
तपाईंको मोडेलको सामान्यीकरण जाँच गर्नुहोस्
तपाईंले डेटाको परीक्षण सेटसँग तुलना गरेर प्रशिक्षण पछि ताजा डेटा जाँच गर्नुपर्छ।
तपाईंको मोडेलको हाइपरपेरामिटरहरू ट्युन गर्नुहोस्
तपाईको मोडेलको कार्यसम्पादन बढाउनको लागि, सिकाउने दर, ब्याच साइज, र नेटवर्कमा लुकेका तहहरूको संख्या जस्ता हाइपरपेरामिटरहरूको विभिन्न मानहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
अघिल्लो कार्यहरू दोहोर्याउनुहोस्
तपाईंले उत्कृष्ट परिणामहरू प्राप्त गर्न यी प्रक्रियाहरू एक पटक भन्दा बढी दोहोर्याउन आवश्यक पर्दछ। यो समस्या को कठिनाई र डाटा को क्षमता मा निर्भर हुनेछ।
कोडिङ ट्यूटोरियल
प्रोग्रामिंग भाषाहरु Python, MATLAB, C++, र R जस्ता सबै स्थिर प्रसार मोडेलहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। प्रयोग गरिएको भाषा विशेष अनुप्रयोगमा निर्भर हुनेछ। साथै, यो त्यो भाषाको लागि उपलब्ध गराइएका उपकरण र पुस्तकालयहरूमा निर्भर हुन सक्छ।
यस मामला मा पाइथन सबै भन्दा राम्रो विकल्प हो। योसँग संख्यात्मक गणनाको लागि NumPy र SciPy जस्ता बलियो पुस्तकालयहरू छन्। साथै, यसले TensorFlow र समर्थन गर्दछ पाइटोरच तंत्रिका नेटवर्कहरू सिर्जना र प्रशिक्षणको लागि। तसर्थ, यो स्थिर प्रसार मोडेलहरू लेख्नको लागि उत्कृष्ट विकल्प बन्छ।
उदाहरण:
प्रसार समीकरण प्रयोग गरौं, एउटा गणितीय सूत्र जसले कसरी गुण वा मात्रा, जस्तै ताप वा पदार्थको एकाग्रता, प्रणालीमा समयसँगै परिवर्तन हुन्छ भनेर वर्णन गर्छ। यो समीकरण सामान्यतया यस्तो देखिन्छ:
∂u/∂t = α ∇²u
प्रसार गुणांक () प्रणाली मार्फत गुण वा मात्रा कति सजिलै फैलिन्छ भन्ने मापन हो।
u (2u) को ल्याप्लासियन स्पेसको सन्दर्भमा सम्पत्ति वा मात्रा कसरी परिवर्तन हुन्छ भन्ने विवरण हो। जहाँ u डिफ्यूज गरिएको गुण वा मात्रा हो (उदाहरणका लागि, तापमान वा एकाग्रता), t भनेको समयको बितरण हो, प्रसार गुणांक हो, र प्रसार स्थिर () हो।
हामी यसलाई पाइथनमा युलर विधि प्रयोग गरेर कार्यान्वयन गर्न सक्छौं।
import numpy as np
# Define the diffusion coefficient
alpha = 0.1
# Define the initial condition (e.g. initial temperature or concentration)
u = np.ones(100)
# Time step
dt = 0.01
# Time-stepping loop
for t in range(1000):
# Compute the spatial derivative
du = np.diff(u)
# Update the value of u
u[1:] = u[1:] + alpha * du * dt
यो कोडले प्रसार समीकरण कार्यान्वयन गर्न युलर प्रविधि प्रयोग गर्दछ। यसले प्रारम्भिक अवस्थालाई (100) को आकार भएको एर्रेद्वारा प्रतिनिधित्व गर्ने एकसमान प्रारम्भिक अवस्थाको रूपमा वर्णन गर्दछ। 0.01 समय चरणको रूपमा प्रयोग गरिन्छ।
टाइम-स्टेपिङ लूपको 1000 पुनरावृत्ति पूरा भयो।
यसले np.diff प्रकार्य प्रयोग गर्दछ, जसले छिमेकी तत्वहरू बीचको भिन्नता निर्धारण गर्दछ। तसर्थ, यसले सम्पत्ति वा मात्रा फैलिएको स्थानिय व्युत्पन्न गणना गर्दछ। र, यो प्रत्येक पुनरावृत्तिमा du द्वारा प्रतिनिधित्व गरिएको छ।
त्यसपछि हामी स्पेसियल डेरिभेटिभलाई डिफ्युजन गुणांक अल्फा र u को मान अपडेट गर्नको लागि समय चरणद्वारा गुणन गर्छौं।
थप जटिल उदाहरण
स्थिर ताप प्रसार मापन गर्ने स्थिर प्रसार मोडेल कस्तो देखिन्छ? त्यो कोडले कसरी काम गर्छ?
आंशिक भिन्नता समीकरणहरू (PDEs) को एक सेट समाधान गर्न जुन समयको साथ प्रणालीमा ताप कसरी फैलिन्छ भनेर व्याख्या गर्न आवश्यक छ। त्यसोभए, हामी एक स्थिर प्रसार मोडेललाई तालिम दिन सक्छौं जसले तापको स्थिर प्रसारलाई प्रतिकृति गर्दछ।
यहाँ कसरी गर्मी समीकरण, एक PDE जसले एक-आयामी रडमा तापको स्थिर प्रसारको व्याख्या गर्छ, सीमित भिन्नता विधि प्रयोग गरेर समाधान गर्न सकिन्छ भन्ने कुराको दृष्टान्त छ:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the initial conditions
L = 1 # length of the rod
Nx = 10 # number of spatial grid points
dx = L / (Nx - 1) # spatial grid spacing
dt = 0.01 # time step
T = 1 # total time
# Set up the spatial grid
x = np.linspace(0, L, Nx)
# Set up the initial temperature field
T0 = np.zeros(Nx)
T0[0] = 100 # left boundary condition
T0[-1] = 0 # right boundary condition
# Set up the time loop
Tn = T0
for n in range(int(T / dt)):
Tnp1 = np.zeros(Nx)
Tnp1[0] = 100 # left boundary condition
Tnp1[-1] = 0 # right boundary condition
for i in range(1, Nx - 1):
Tnp1[i] = Tn[i] + dt * (Tn[i+1] - 2*Tn[i] + Tn[i-1]) / dx**2
Tn = Tnp1
# Plot the final temperature field
plt.plot(x, Tn)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('T(x)')
plt.show()
पाठबाट छवि जेनेरेसनले कसरी काम गर्छ?
किनकि यो इन्टरनेटमा धेरै लोकप्रिय छ, हामी जाँच गर्न सक्छौं कि छवि उत्पादन कसरी काम गर्दछ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) विधिहरू र तंत्रिका सञ्जालहरू। र, तिनीहरू प्राय: पाठ-देखि-छवि रूपान्तरणको लागि स्थिर प्रसार मोडेल प्रदान गर्न प्रयोग गरिन्छ। यसलाई कसरी पूरा गर्ने भन्ने बारे विस्तृत विवरण तल प्रदान गरिएको छ:
1- पाठ डेटामा शब्दहरू टोकनाइज गर्नुहोस्, र बन्द शब्दहरू र विराम चिह्नहरू हटाउनुहोस्। शब्दहरूलाई संख्यात्मक मानहरूमा बदल्नुहोस्। यो प्रिप्रोसेसिङ (शब्द इम्बेडिङ्स) को भाग हो।
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
# Pre-processing the text data
text = "a bird sitting on a flower. "
words = word_tokenize(text)
words = [word.lower() for word in words if word.isalpha()]
२- इन्कोडर र डिकोडर जोड्ने तंत्रिका सञ्जाल प्रयोग गरेर पाठ र तस्बिरहरू कसरी सम्बन्धित गर्ने भनेर सिक्नुहोस्। डिकोडर नेटवर्कले इनपुटको रूपमा अव्यक्त कोड प्राप्त गर्दछ। त्यसपछि, एन्कोडर नेटवर्कले पाठ डेटालाई कम्प्याक्ट प्रतिनिधित्व (अव्यक्त कोड) मा रूपान्तरण गरेपछि यसले सम्बन्धित चित्र सिर्जना गर्दछ।
import tensorflow as tf
# Define the encoder model
encoder = tf.keras.Sequential()
encoder.add(tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size,
output_dim=latent_dim))
encoder.add(tf.keras.layers.GRU(latent_dim))
encoder.add(tf.keras.layers.Dense(latent_dim))
# Define the decoder model
decoder = tf.keras.Sequential()
decoder.add(tf.keras.layers.Dense(latent_dim,
input_shape=(latent_dim,)))
decoder.add(tf.keras.layers.GRU(latent_dim))
decoder.add(tf.keras.layers.Dense(vocab_size))
# Combine the encoder and decoder into an end-to-end model
model = tf.keras.Sequential([encoder, decoder])
3- यसलाई छविहरूको ठूलो संग्रह र तिनीहरूसँग जाने पाठ विवरणहरू प्रदान गरेर। त्यसपछि, तपाइँ एन्कोडर-डिकोडर नेटवर्कलाई तालिम दिन सक्नुहुन्छ।
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy')
# Train the model on the dataset
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
4- सञ्जाल प्रशिक्षित भइसकेपछि, तपाईंले यसलाई ताजा पाठ इनपुटहरूबाट चित्रहरू उत्पादन गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। र, यो इन्कोडर नेटवर्कमा पाठ फिड गरेर हो। त्यसपछि, तपाइँ एक अव्यक्त कोड उत्पादन गर्न सक्नुहुन्छ, र त्यसपछि सम्बन्धित छवि उत्पादन गर्न डिकोडर नेटवर्कमा अव्यक्त कोड फीड गर्नुहोस्।
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5- उपयुक्त डेटासेट र हानि कार्यहरूको चयन सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण चरणहरू मध्ये एक हो। डेटासेट विविध छ र चित्र र पाठ विवरण को एक विस्तृत श्रृंखला समावेश गर्दछ। हामी तस्बिरहरू यथार्थवादी छन् भनेर सुनिश्चित गर्न चाहन्छौं। साथै, हामी निश्चित हुन आवश्यक छ कि पाठ विवरणहरू सम्भव छन् ताकि हामी हानि प्रकार्य डिजाइन गर्न सक्छौं।
# Define the loss function
loss = tf.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)
# use diverse dataset
from sklearn.utils import shuffle
X_train, y_train = shuffle(X_train, y_train)
अन्तमा, तपाइँ अन्य वास्तुकला र विधिहरूसँग प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। त्यसोभए, तपाईले मोडेलको प्रदर्शन बढाउन सक्नुहुन्छ, जस्तै ध्यान संयन्त्र, GANs, वा VAEs।
जवाफ छाड्नुस्