वर्षौंदेखि, गहिरो शिक्षाले प्राविधिकमा हेडलाइन बनाउँदै आएको छ। र, यो किन बुझ्न सरल छ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको यो शाखाले स्वास्थ्य सेवादेखि बैंकिङदेखि यातायातसम्मका क्षेत्रहरूलाई रूपान्तरण गर्दैछ, पहिले सोच्न नसकिने प्रगतिहरू सक्षम पार्दै।
गहिरो शिक्षा परिष्कृत एल्गोरिदमहरूको सेटमा बनाइएको छ जसले डेटाको ठूलो मात्राबाट जटिल ढाँचाहरू निकाल्न र भविष्यवाणी गर्न सिक्न सक्छ।
हामी यस पोष्टमा उत्कृष्ट 15 गहिरो सिकाइ एल्गोरिदमहरू हेर्नेछौं, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू देखि जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू सम्म लामो छोटो-अवधि मेमोरी नेटवर्कहरू।
यो पोष्टले आवश्यक अन्तरदृष्टि दिनेछ कि तपाईं एक हुनुहुन्छ शुरुवात वा गहिरो शिक्षा मा एक विशेषज्ञ.
1. ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू
ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू रूपान्तरण भएका छन् कम्प्युटर दृष्टि र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) अनुप्रयोगहरू। तिनीहरू आगमन डेटाको विश्लेषण गर्छन् र लामो-दायरा सम्बन्धहरू कब्जा गर्न ध्यान प्रक्रियाहरू प्रयोग गर्छन्। यसले तिनीहरूलाई परम्परागत अनुक्रम-देखि-अनुक्रम मोडेलहरू भन्दा छिटो बनाउँछ।
ट्रान्सफर्मर नेटवर्कहरू पहिलो पटक वासवानी एट अल द्वारा "ध्यान चाहिन्छ" प्रकाशनमा वर्णन गरिएको थियो।
तिनीहरू एक एन्कोडर र एक डिकोडर (2017) समावेश गर्दछ। ट्रान्सफर्मर मोडेलले विभिन्न NLP अनुप्रयोगहरूमा प्रदर्शन प्रदर्शन गरेको छ, सहित भावनात्मक विश्लेषण, पाठ वर्गीकरण, र मेसिन अनुवाद।
ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेलहरू पनि अनुप्रयोगहरूको लागि कम्प्युटर दृष्टिमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। तिनीहरूले वस्तु पहिचान र छवि क्याप्शन प्रदर्शन गर्न सक्छन्।
2. लामो छोटो-अवधि मेमोरी नेटवर्कहरू (LSTMs)
लामो छोटो अवधि मेमोरी नेटवर्क (LSTMs) को एक रूप हो तंत्रिका सञ्जाल विशेष गरी अनुक्रमिक इनपुट ह्यान्डल गर्न निर्मित। तिनीहरूलाई "लामो छोटो अवधि" भनिन्छ किनभने तिनीहरूले अनावश्यक जानकारी बिर्सने क्रममा लामो समय पहिलेको ज्ञान सम्झन सक्छन्।
LSTM हरू केही "गेटहरू" मार्फत काम गर्छन् जसले नेटवर्क भित्र जानकारीको प्रवाहलाई नियन्त्रण गर्दछ। जानकारी महत्त्वपूर्ण छ वा छैन भन्ने आधारमा, यी गेटहरूले यसलाई भित्र जान वा रोक्न सक्छन्।
यस प्रविधिले LSTM लाई विगतका चरणहरूबाट जानकारी सम्झन वा बिर्सन सक्षम बनाउँछ, जुन भाषण पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र समय श्रृंखला भविष्यवाणी जस्ता कार्यहरूका लागि महत्त्वपूर्ण छ।
LSTM हरू कुनै पनि अवस्थामा धेरै लाभदायक छन् जहाँ तपाईंसँग क्रमिक डेटा छ जुन मूल्याङ्कन वा पूर्वानुमान गर्नुपर्दछ। तिनीहरू प्रायः आवाज पहिचान सफ्टवेयरमा बोल्ने शब्दहरूलाई पाठमा, वा भित्र रूपान्तरण गर्न प्रयोग गरिन्छ शेयर बजार अघिल्लो डाटामा आधारित भविष्यको मूल्यहरू पूर्वानुमान गर्न विश्लेषण।
3. स्वयं संगठित नक्सा (SOMs)
SOMs एक प्रकारको कृत्रिम हो तंत्रिका नेटवर्क जसले सिक्न सक्छ र कम-आयामी वातावरणमा जटिल डेटा प्रतिनिधित्व गर्दछ। विधिले उच्च-आयामी इनपुट डेटालाई दुई-आयामी ग्रिडमा रूपान्तरण गरेर सञ्चालन गर्दछ, प्रत्येक एकाइ वा न्यूरोनले इनपुट स्पेसको फरक भाग प्रतिनिधित्व गर्दछ।
न्युरोनहरू सँगै जोडिएका छन् र एक टोपोलोजिकल संरचना सिर्जना गर्दछ, तिनीहरूलाई सिक्न र इनपुट डेटामा समायोजन गर्न अनुमति दिन्छ। त्यसैले, SOM असुरक्षित शिक्षामा आधारित छ।
एल्गोरिथ्म आवश्यक छैन लेबल गरिएको डाटा बाट सिक्न। यसको सट्टा, यसले चरहरू बीचको ढाँचा र सहसंबंधहरू पत्ता लगाउन इनपुट डेटाको सांख्यिकीय सुविधाहरू प्रयोग गर्दछ।
प्रशिक्षण चरणको बखत, न्युरोनहरूले इनपुट डेटाको उत्कृष्ट संकेत हुन प्रतिस्पर्धा गर्छन्। र, तिनीहरू एक अर्थपूर्ण संरचनामा स्व-व्यवस्थित हुन्छन्। SOM सँग छवि र वाक् पहिचान, डेटा खनन, र ढाँचा पहिचान सहित अनुप्रयोगहरूको एक विस्तृत श्रृंखला छ।
तिनीहरूका लागि उपयोगी छन् जटिल डाटा को दृश्य, सम्बन्धित डेटा बिन्दुहरू क्लस्टर गर्दै, र असामान्यताहरू वा बाहिरीहरू पत्ता लगाउने।
4. गहिरो सुदृढीकरण शिक्षा
गहिरो सुदृढीकरण अध्ययन एक प्रकारको मेसिन लर्निङ हो जसमा एजेन्टलाई पुरस्कार प्रणालीको आधारमा निर्णय गर्न तालिम दिइन्छ। यसले एजेन्टलाई यसको परिवेशसँग अन्तरक्रिया गर्न र परीक्षण र त्रुटि मार्फत सिक्न दिएर कार्य गर्दछ।
एजेन्टले गरेको प्रत्येक कार्यको लागि पुरस्कृत गरिन्छ, र यसको उद्देश्य समयको साथमा यसको फाइदाहरू कसरी अनुकूलन गर्ने भनेर सिक्नु हो। यो एजेन्टहरूलाई खेल खेल्न, अटोमोबाइल चलाउन र रोबोटहरू व्यवस्थापन गर्न सिकाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
Q-Learning एक प्रसिद्ध गहिरो सुदृढीकरण सिकाउने विधि हो। यो एक विशेष राज्य मा एक निश्चित कार्य को मूल्य को मूल्याङ्कन र एजेन्ट वातावरण संग अन्तरक्रिया को रूप मा त्यो अनुमान अद्यावधिक गरेर सञ्चालन गर्दछ।
त्यसपछि एजेन्टले यी अनुमानहरू प्रयोग गर्छ कि कुन कार्यले सबैभन्दा ठूलो पुरस्कारमा परिणाम दिन्छ। क्यू-लर्निङ एजेन्टहरूलाई अटारी खेलहरू खेल्नको लागि शिक्षित गर्न, साथै डेटा केन्द्रहरूमा ऊर्जा प्रयोग सुधार गर्न प्रयोग गरिएको छ।
Deep Q-Networks अर्को प्रसिद्ध गहिरो सुदृढीकरण लर्निंग विधि (DQN) हो। DQN हरू Q-Learning सँग मिल्दोजुल्दो छन् कि तिनीहरूले तालिकाको सट्टा गहिरो न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर कार्य मानहरू अनुमान गर्छन्।
यसले तिनीहरूलाई धेरै वैकल्पिक कार्यहरूको साथ विशाल, जटिल सेटिङहरूसँग सम्झौता गर्न सक्षम बनाउँछ। DQN हरू एजेन्टहरूलाई Go र Dota 2 जस्ता खेलहरू खेल्न तालिम दिनका साथै हिँड्न सिक्ने रोबोटहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गरिएको छ।
5. पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNNs)
RNN हरू एक प्रकारको न्यूरल नेटवर्क हो जसले आन्तरिक अवस्था राख्दा क्रमिक डेटा प्रशोधन गर्न सक्छ। यसलाई पुस्तक पढ्ने व्यक्ति जस्तै विचार गर्नुहोस्, जहाँ प्रत्येक शब्द पहिलेका शब्दहरूको सम्बन्धमा पचाइएको छ।
RNN हरू बोली पहिचान, भाषा अनुवाद, र वाक्यांशमा अर्को शब्दको भविष्यवाणी गर्ने जस्ता कार्यहरूका लागि उपयुक्त छन्।
RNN ले प्रत्येक पटकको आउटपुटलाई अर्को पटकको स्टेपको इनपुटमा जडान गर्न फिडब्याक लूपहरू प्रयोग गरेर काम गर्छ। यसले नेटवर्कलाई भविष्यको समय चरणहरूको लागि यसको भविष्यवाणीहरू सूचित गर्न अघिल्लो समय चरण जानकारी प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ। दुर्भाग्यवश, यसको मतलब यो पनि हो कि RNN हरू हराउने ढाँचा मुद्दाको लागि कमजोर छन्, जसमा प्रशिक्षणको लागि प्रयोग गरिने ढाँचाहरू धेरै सानो हुन्छन् र नेटवर्कले दीर्घकालीन सम्बन्धहरू सिक्न संघर्ष गर्दछ।
यो स्पष्ट अवरोधको बावजुद, RNN ले अनुप्रयोगहरूको विस्तृत दायरामा प्रयोग पाएका छन्। यी अनुप्रयोगहरूमा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, बोली पहिचान, र संगीत उत्पादन पनि समावेश छ।
गुगल अनुवाद्, उदाहरणका लागि, भाषाहरूमा अनुवाद गर्न RNN-आधारित प्रणाली प्रयोग गर्दछ, जबकि Siri, भर्चुअल सहायकले आवाज पत्ता लगाउन RNN-आधारित प्रणाली प्रयोग गर्दछ। RNN हरू स्टक मूल्यहरू पूर्वानुमान गर्न र यथार्थपरक पाठ र ग्राफिक्स सिर्जना गर्न पनि प्रयोग गरिएको छ।
6. क्याप्सुल नेटवर्कहरू
क्याप्सुल नेटवर्कहरू न्यूरल नेटवर्क डिजाइनको नयाँ प्रकार हो जसले डेटामा ढाँचा र सहसंबंधहरू अझ प्रभावकारी रूपमा पहिचान गर्न सक्छ। तिनीहरूले "क्याप्सुल" मा न्युरोनहरू व्यवस्थित गर्छन् जसले इनपुटको निश्चित पक्षहरूलाई सङ्केत गर्दछ।
यसरी तिनीहरूले अझ सही भविष्यवाणी गर्न सक्छन्। क्याप्सुल नेटवर्कहरूले क्याप्सुलका धेरै तहहरू प्रयोग गरेर इनपुट डेटाबाट क्रमिक रूपमा जटिल गुणहरू निकाल्छन्।
क्याप्सुल नेटवर्कको प्रविधिले तिनीहरूलाई दिइएको इनपुटको पदानुक्रमिक प्रतिनिधित्वहरू सिक्न सक्षम बनाउँछ। तिनीहरूले क्याप्सुलहरू बीच सञ्चार गरेर तस्विर भित्रका वस्तुहरू बीचको स्थानिय जडानहरू ठीकसँग इन्कोड गर्न सक्छन्।
वस्तु पहिचान, तस्विर विभाजन, र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन सबै क्याप्सूल नेटवर्कका अनुप्रयोगहरू हुन्।
क्याप्सुल नेटवर्कहरूमा रोजगारी हुने सम्भावना छ स्वायत्त ड्राइभि .् प्रविधिहरू। तिनीहरूले प्रणालीलाई अटोमोबाइलहरू, व्यक्तिहरू र ट्राफिक चिन्हहरू जस्ता वस्तुहरू पहिचान गर्न र छुट्याउन मद्दत गर्छन्। यी प्रणालीहरूले तिनीहरूको वातावरणमा वस्तुहरूको व्यवहारको बारेमा थप सटीक भविष्यवाणी गरेर टक्करहरूबाट बच्न सक्छन्।
७. भेरिएशनल अटोइन्कोडरहरू (VAEs)
VAEs गहिरो सिकाइ उपकरणको एक रूप हो जुन असुरक्षित सिकाइको लागि प्रयोग गरिन्छ। तल्लो-आयामी ठाउँमा डेटा इन्कोडिङ गरेर र त्यसपछि यसलाई मूल ढाँचामा डिकोड गरेर, तिनीहरूले डेटामा ढाँचाहरू पत्ता लगाउन सिक्न सक्छन्।
तिनीहरू एक जादुगर जस्तै छन् जसले खरायोलाई टोपीमा परिवर्तन गर्न सक्छ र त्यसपछि बन्नीमा परिवर्तन गर्न सक्छ! VAEs यथार्थपरक भिजुअल वा संगीत उत्पन्न गर्न लाभदायक छन्। र, तिनीहरू नयाँ डाटा उत्पादन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ जुन मूल डाटासँग तुलना गर्न सकिन्छ।
VAE हरू गोप्य कोडब्रेकर जस्तै छन्। तिनीहरू अन्तर्निहित पत्ता लगाउन सक्छन् डाटा को संरचना यसलाई सरल बिट्समा विभाजन गरेर, जस्तै पजललाई कसरी टुक्राइन्छ। तिनीहरूले त्यो जानकारी नयाँ डेटा निर्माण गर्न प्रयोग गर्न सक्छन् जुन तिनीहरूले भागहरू क्रमबद्ध गरेपछि मूल जस्तो देखिन्छ।
यो ठूलो फाइलहरू कम्प्रेस गर्न वा निश्चित शैलीमा ताजा ग्राफिक्स वा संगीत उत्पादन गर्नको लागि उपयोगी हुन सक्छ। VAE ले ताजा सामग्री पनि उत्पादन गर्न सक्छ, जस्तै समाचार कथा वा संगीत गीत।
८. जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (GANs)
GANs (जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू) गहिरो सिकाइ प्रणालीको एक रूप हो जसले नयाँ डाटा उत्पन्न गर्दछ जुन मौलिकसँग मिल्दोजुल्दो छ। तिनीहरूले दुई सञ्जालहरूलाई तालिम दिएर सञ्चालन गर्छन्: एउटा जनरेटर र एउटा भेदभाव गर्ने नेटवर्क।
जेनेरेटरले नयाँ डाटा उत्पादन गर्दछ जुन मूलसँग तुलना गर्न सकिन्छ।
र, भेदभावकर्ताले मौलिक र सिर्जना गरिएको डाटा बीच भेद गर्ने प्रयास गर्दछ। जनरेटरले भेदभाव गर्नेलाई धोका दिने प्रयास गर्ने र भेदभाव गर्नेले मूल डाटालाई सही रूपमा पहिचान गर्ने प्रयास गर्ने गरी दुई सञ्जालहरूलाई तालिम दिइएको छ।
GAN लाई जालसाजी र जासूस बीचको क्रसको रूपमा विचार गर्नुहोस्। जेनेरेटरले फोर्जर जस्तै कार्य गर्दछ, नयाँ कलाकृति उत्पादन गर्दछ जुन मौलिकसँग मिल्दोजुल्दो छ।
भेदभावकर्ताले जासूसको रूपमा कार्य गर्दछ, वास्तविक कलाकृति र जालसाजी बीच भेद गर्न प्रयास गर्दै। जेनेरेटरले प्रशंसनीय नक्कली बनाउन र भेदभावकर्ताले तिनीहरूलाई पहिचान गर्नमा सुधार गर्दै, दुई नेटवर्कहरू मिलाएर तालिम दिइन्छ।
GAN का धेरै प्रयोगहरू छन्, मानव वा जनावरहरूको यथार्थवादी चित्रहरू उत्पादन गर्नेदेखि नयाँ सङ्गीत वा लेखन सिर्जना गर्ने। तिनीहरू डेटा वृद्धिको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसमा उत्पादन गरिएको डेटालाई वास्तविक डेटासँग जोड्ने मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटासेट निर्माण गर्न समावेश छ।
9. गहिरो Q-नेटवर्कहरू (DQNs)
Deep Q-Networks (DQNs) एक प्रकारको निर्णय गर्ने सुदृढीकरण सिकाउने एल्गोरिदम हो। तिनीहरू Q- प्रकार्य सिकेर काम गर्छन् जसले एक विशेष अवस्थामा निश्चित कार्य गर्नको लागि अपेक्षित इनामको भविष्यवाणी गर्दछ।
Q- प्रकार्य परीक्षण र त्रुटिद्वारा सिकाइन्छ, एल्गोरिदमले विभिन्न कार्यहरू प्रयास गर्ने र परिणामहरूबाट सिक्ने।
यसलाई एक जस्तै विचार गर्नुहोस् भिडियो गेम चरित्रले विभिन्न कार्यहरूको साथ प्रयोग गर्दै र पत्ता लगाउने कि कुनले सफलताको लागि नेतृत्व गर्छ! DQNs ले गहिरो न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरी Q- प्रकार्यलाई तालिम दिन्छ, तिनीहरूलाई कठिन निर्णय गर्ने कार्यहरूको लागि प्रभावकारी उपकरण बनाउँछ।
तिनीहरूले गो र चेस जस्ता खेलहरूमा, साथै रोबोटिक्स र सेल्फ-ड्राइभिङ अटोमोबाइलहरूमा मानव च्याम्पियनहरूलाई पराजित गरेका छन्। त्यसोभए, समग्रमा, DQNs ले समयसँगै आफ्नो निर्णय लिने सीपहरू बढाउन अनुभवबाट सिकेर काम गर्छ।
10. रेडियल आधार प्रकार्य नेटवर्कहरू (RBFNs)
रेडियल आधार प्रकार्य नेटवर्कहरू (RBFNs) एक प्रकारको तंत्रिका नेटवर्क हो जुन अनुमानित प्रकार्यहरू र वर्गीकरण कार्यहरू गर्न प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरूले रेडियल आधार प्रकार्यहरूको सङ्कलन प्रयोग गरेर उच्च-आयामी ठाउँमा इनपुट डेटा रूपान्तरण गरेर सञ्चालन गर्छन्।
नेटवर्कको आउटपुट आधार प्रकार्यहरूको रैखिक संयोजन हो, र प्रत्येक रेडियल आधार प्रकार्यले इनपुट स्पेसमा केन्द्र बिन्दु प्रतिनिधित्व गर्दछ।
RBFN हरू विशेष गरी जटिल इनपुट-आउटपुट अन्तरक्रिया भएका परिस्थितिहरूमा प्रभावकारी हुन्छन्, र तिनीहरूले पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ सहित विभिन्न प्रविधिहरू प्रयोग गरेर सिकाउन सकिन्छ। तिनीहरू वित्तीय भविष्यवाणीदेखि लिएर तस्विर र वाक् पहिचानदेखि मेडिकल डायग्नोस्टिक्समा कुनै पनि कुराको लागि प्रयोग गरिएको छ।
RBFN लाई GPS प्रणालीको रूपमा विचार गर्नुहोस् जसले चुनौतीपूर्ण भू-भागमा आफ्नो बाटो पत्ता लगाउन एंकर बिन्दुहरूको श्रृंखला प्रयोग गर्दछ। नेटवर्कको आउटपुट एङ्कर बिन्दुहरूको संयोजन हो, जुन रेडियल आधार प्रकार्यहरूको लागि खडा हुन्छ।
हामी जटिल जानकारी मार्फत ब्राउज गर्न सक्छौं र RBFN हरू प्रयोग गरेर परिदृश्य कसरी बाहिर आउँछ भन्ने बारे सटीक भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न सक्छौं।
11. मल्टिलेयर पर्सेप्ट्रन (MLPs)
तंत्रिका सञ्जालको एक विशिष्ट रूपलाई मल्टिलेयर पर्सेप्ट्रोन (MLP) भनिन्छ जसलाई वर्गीकरण र रिग्रेसन जस्ता पर्यवेक्षित सिकाइ कार्यहरूका लागि प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरूले लिङ्क गरिएको नोडहरू, वा न्यूरोन्सका धेरै तहहरू स्ट्याक गरेर सञ्चालन गर्छन्, प्रत्येक तहले ननलाइनर रूपमा आगमन डेटा परिवर्तन गर्दछ।
MLP मा, प्रत्येक न्युरोनले तलको तहमा रहेको न्युरोन्सबाट इनपुट पाउँछ र माथिको तहमा रहेको न्युरोन्सलाई संकेत पठाउँछ। प्रत्येक न्यूरोनको आउटपुट सक्रियता प्रकार्य प्रयोग गरेर निर्धारण गरिन्छ, जसले नेटवर्कलाई ननलाइनरिटी दिन्छ।
तिनीहरू इनपुट डेटाको परिष्कृत प्रतिनिधित्वहरू सिक्न सक्षम छन् किनभने तिनीहरूसँग धेरै लुकेका तहहरू हुन सक्छन्।
MLP हरू विभिन्न कार्यहरूमा लागू गरिएको छ, जस्तै भावना विश्लेषण, धोखाधडी पत्ता लगाउने, र आवाज र चित्र पहिचान। MLP हरू एक कठिन मुद्दालाई फ्याक गर्न सँगै काम गर्ने अन्वेषकहरूको समूहसँग तुलना गर्न सकिन्छ।
सँगै, तिनीहरूले तथ्यहरू सँगै टुक्रा गर्न सक्छन् र प्रत्येकको विशेषताको विशेष क्षेत्र भएको तथ्यको बावजुद अपराध समाधान गर्न सक्छन्।
12. कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs)
तस्बिर र भिडियोहरू कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs), न्यूरल नेटवर्कको एक रूप प्रयोग गरेर प्रशोधन गरिन्छ। तिनीहरूले इनपुट डेटाबाट महत्त्वपूर्ण विशेषताहरू निकाल्न सिक्न योग्य फिल्टरहरू, वा कर्नेलहरूको सेट प्रयोग गरेर कार्य गर्दछ।
फिल्टरहरू इनपुट तस्विरमा सर्छ, छविको आवश्यक पक्षहरू क्याप्चर गर्ने सुविधा नक्सा निर्माण गर्न कन्भोलुसनहरू कार्यान्वयन गर्दै।
CNNs ले तस्विर विशेषताहरूको पदानुक्रमिक प्रतिनिधित्वहरू सिक्न सक्षम भएकाले, तिनीहरू विशेष गरी दृश्य डेटाको विशाल मात्रा समावेश हुने परिस्थितिहरूको लागि उपयोगी हुन्छन्। धेरै अनुप्रयोगहरूले तिनीहरूलाई प्रयोग गरेका छन्, जस्तै वस्तु पत्ता लगाउने, चित्र वर्गीकरण, र अनुहार पत्ता लगाउने।
CNN लाई एक चित्रकारको रूपमा विचार गर्नुहोस् जसले उत्कृष्ट कृति सिर्जना गर्न धेरै ब्रश प्रयोग गर्दछ। प्रत्येक ब्रश कर्नेल हो, र कलाकारले धेरै कर्नेलहरू मिश्रण गरेर जटिल, यथार्थवादी छवि बनाउन सक्छ। हामी तस्बिरहरूबाट महत्त्वपूर्ण विशेषताहरू निकाल्न सक्छौं र सीएनएनहरू प्रयोग गरेर छविको सामग्रीको सही पूर्वानुमान गर्न तिनीहरूलाई प्रयोग गर्न सक्छौं।
13. गहिरो विश्वास नेटवर्क (DBNs)
DBN हरू न्यूरल नेटवर्कको एक रूप हो जुन असुरक्षित सिकाइ कार्यहरू जस्तै आयाम घटाउने र सुविधा सिकाइको लागि प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरूले प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरू (RBMs) को धेरै तहहरू स्ट्याक गरेर कार्य गर्दछ, जुन दुई-तह न्यूरल नेटवर्कहरू हुन् जसले इनपुट डेटा पुनर्गठन गर्न सिक्न सक्षम छन्।
DBN हरू उच्च-आयामी डेटा मुद्दाहरूको लागि धेरै लाभदायक छन् किनभने तिनीहरूले इनपुटको कम्प्याक्ट र कुशल प्रतिनिधित्व सिक्न सक्छन्। तिनीहरू आवाज पहिचानदेखि लिएर तस्विर वर्गीकरणदेखि लागूपदार्थको खोजी गर्नका लागि प्रयोग गरिएका छन्।
उदाहरणका लागि, शोधकर्ताहरूले एस्ट्रोजेन रिसेप्टरमा औषधि उम्मेद्वारहरूको बाध्यकारी सम्बन्ध अनुमान गर्न DBN प्रयोग गरे। DBN लाई रासायनिक विशेषताहरू र बाध्यकारी सम्बन्धहरूको सङ्कलनमा तालिम दिइएको थियो, र यसले उपन्यास औषधि उम्मेद्वारहरूको बाध्यकारी सम्बन्धको सही भविष्यवाणी गर्न सक्षम थियो।
यसले औषधि विकास र अन्य उच्च-आयामी डेटा अनुप्रयोगहरूमा DBN को प्रयोगलाई हाइलाइट गर्दछ।
14. स्वत: एन्कोडरहरू
अटोइन्कोडरहरू न्यूरल नेटवर्कहरू हुन् जुन असुरक्षित सिकाइ कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरू इनपुट डेटाको पुन: निर्माण गर्नका लागि लक्षित छन्, जसले तिनीहरूले जानकारीलाई कम्प्याक्ट प्रतिनिधित्वमा इन्कोड गर्न सिक्नेछन् र त्यसपछि यसलाई मूल इनपुटमा डिकोड गर्न सिक्नेछन्।
Autoencoders डाटा कम्प्रेसन, आवाज हटाउने, र विसंगति पत्ता लगाउन धेरै प्रभावकारी छन्। तिनीहरू सुविधा सिकाइको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ, जहाँ अटोएनकोडरको कम्प्याक्ट प्रतिनिधित्वलाई पर्यवेक्षित सिकाइ कार्यमा खुवाइन्छ।
कक्षामा नोटहरू लिने विद्यार्थीहरूको रूपमा autoencoders लाई विचार गर्नुहोस्। विद्यार्थीले व्याख्यान सुन्छ र सबैभन्दा सान्दर्भिक बिन्दुहरूलाई संक्षिप्त र प्रभावकारी तरिकाले लेख्छ।
पछि, विद्यार्थीले आफ्ना नोटहरू प्रयोग गरेर पाठ अध्ययन गर्न र सम्झन सक्छन्। अर्कोतर्फ, एक स्वत: एन्कोडरले इनपुट डेटालाई कम्प्याक्ट प्रतिनिधित्वमा एन्कोड गर्दछ जुन पछि विसंगति पत्ता लगाउन वा डाटा कम्प्रेसन जस्ता विभिन्न उद्देश्यका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
15. प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेसिनहरू (RBMs)
RBMs (प्रतिबन्धित बोल्ट्जम्यान मेशिनहरू) एक प्रकारको जेनेरेटिभ न्यूरल नेटवर्क हो जुन असुरक्षित सिकाइ कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरू दृश्यात्मक तह र लुकेको तहबाट बनेका हुन्छन्, प्रत्येक तहमा न्यूरोन्सहरू, लिङ्क गरिएको तर एउटै तह भित्र होइन।
RBM लाई कन्ट्रास्टिभ डाइभर्जन्स भनिने प्रविधिको प्रयोग गरी तालिम दिइन्छ, जसले प्रशिक्षण डेटाको सम्भावनालाई अनुकूलन गर्न दृश्य र लुकेका तहहरू बीचको तौल परिवर्तन गर्न समावेश गर्दछ। RBM ले सिकेको वितरणबाट नमूना लिएर तालिम लिएपछि ताजा डाटा सिर्जना गर्न सक्छ।
छवि र वाणी पहिचान, सहयोगी फिल्टरिङ, र विसंगति पत्ता लगाउने सबै अनुप्रयोगहरू हुन् जसले RBM हरू प्रयोग गरेका छन्। तिनीहरू पनि प्रयोगकर्ता व्यवहारबाट ढाँचाहरू सिकेर अनुरूप सिफारिसहरू सिर्जना गर्न सिफारिस प्रणालीहरूमा प्रयोग गरिएको छ।
RBMs लाई उच्च-आयामी डेटाको कम्प्याक्ट र कुशल प्रतिनिधित्व सिर्जना गर्न सुविधा सिकाइमा पनि प्रयोग गरिएको छ।
क्षितिजमा र्याप-अप र आशाजनक विकासहरू
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) र Recurrent Neural Networks (RNNs) जस्ता गहिरो सिकाइ विधिहरू सबैभन्दा उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ताका माध्यमहरू हुन्। CNN ले तस्विर र अडियो पहिचानलाई रूपान्तरण गरेको छ, जबकि RNN ले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन र क्रमिक डेटा विश्लेषणमा उल्लेखनीय रूपमा उन्नति गरेको छ।
यी दृष्टिकोणहरूको विकासको अर्को चरण तिनीहरूको दक्षता र स्केलेबिलिटी सुधार गर्नमा केन्द्रित हुने सम्भावना छ, तिनीहरूलाई ठूला र थप जटिल डेटासेटहरूको विश्लेषण गर्न अनुमति दिँदै, साथै तिनीहरूको व्याख्या र कम लेबल गरिएको डेटाबाट सिक्ने क्षमता बढाउने।
गहिरो शिक्षामा स्वास्थ्य सेवा, वित्त, र स्वायत्त प्रणाली जस्ता क्षेत्रहरूमा प्रगति गर्न अनुमति दिने सम्भावना छ।
जवाफ छाड्नुस्