विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
- १. डीप लर्निङ भनेको के हो?
- 2. मेसिन लर्निङबाट डीप लर्निङलाई के फरक पार्छ?
- 3. तंत्रिका सञ्जालहरूको बारेमा तपाइँको हालको बुझाइ के हो?
- 4. एक perceptron वास्तवमा के हो?
- 5. वास्तवमा एक गहिरो तंत्रिका नेटवर्क के हो?
- 6. ठ्याक्कै के हो एक मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रोन (MLP)?
- ७. स्नायु नेटवर्कमा सक्रियता कार्यहरू के उद्देश्यले खेल्छन्?
- 8. ग्रेडियन्ट डिसेन्ट भनेको के हो?
- 9. वास्तवमा लागत प्रकार्य के हो?
- 10. कसरी गहिरो नेटवर्कहरूले उथलपुथलहरूलाई पछि पार्न सक्छ?
- 11. अग्रगामी प्रसारको वर्णन गर्नुहोस्।
- 12. ब्याकप्रोपेगेशन भनेको के हो?
- 13. गहिरो शिक्षाको सन्दर्भमा, तपाइँ कसरी ग्रेडियन्ट क्लिपिङ बुझ्न सक्नुहुन्छ?
- 14. Softmax र ReLU कार्यहरू के हुन्?
- १५. के न्यूरल नेटवर्क मोडेललाई ० मा सेट गरिएका सबै तौलहरूसँग तालिम दिन सकिन्छ?
- 16. एक युग र पुनरावृत्तिबाट के फरक छ?
- 17. ब्याच सामान्यीकरण र ड्रपआउट के हो?
- 18. ब्याच ग्रेडियन्ट डिसेन्टबाट स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्टलाई कुन कुराले अलग गर्छ?
- 19. तंत्रिका नेटवर्कहरूमा गैर-रेखीयताहरू समावेश गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ?
- 20. गहिरो शिक्षामा टेन्सर भनेको के हो?
- 21. गहिरो सिकाइ मोडेलको लागि तपाइँ कसरी सक्रियता प्रकार्य छनौट गर्नुहुन्छ?
- 22. तपाइँ CNN भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
- 23. धेरै CNN तहहरू के हुन्?
- 24. ओभर र कम फिटिंगका प्रभावहरू के हुन् र तपाईं कसरी तिनीहरूबाट बच्न सक्नुहुन्छ?
- २५. गहिरो शिक्षामा, RNN भनेको के हो?
- 26. एडम अनुकूलकको वर्णन गर्नुहोस्
- 27. गहिरो autoencoders: तिनीहरू के हुन्?
- 28. Tensorflow मा Tensor को अर्थ के हो?
- 29. कम्प्युटेसनल ग्राफको व्याख्या
- 30. जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (GANs): तिनीहरू के हुन्?
- 31. तपाइँ कसरी वास्तुकला डिजाइन गर्दा न्यूरोन नेटवर्कमा समावेश गर्न न्यूरोन्स र लुकेका तहहरूको संख्या छनौट गर्नुहुन्छ?
- 32. गहिरो सुदृढीकरण सिकाइ द्वारा कस्ता प्रकारका न्यूरल नेटवर्कहरू प्रयोग गरिन्छ?
- निष्कर्ष
गहिरो शिक्षा एकदम नयाँ विचार होइन। कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालहरू मेसिन लर्निङ सबसेटको एकमात्र आधारको रूपमा सेवा गर्दछ जसलाई गहिरो शिक्षा भनिन्छ।
गहिरो शिक्षा भनेको मानव मस्तिष्कको नक्कल हो, न्यूरल नेटवर्कहरू जस्तै, तिनीहरू मानव मस्तिष्कको नक्कल गर्न सिर्जना गरिएको हो।
केही समयदेखि यस्तो भइरहेको छ । आजकल, सबैले यसको बारेमा कुरा गरिरहेका छन् किनकि हामीसँग अहिले जति प्रशोधन शक्ति वा डाटा छैन।
विगत 20 वर्षहरूमा, प्रशोधन क्षमतामा नाटकीय वृद्धिको परिणाम स्वरूप गहिरो सिकाइ र मेसिन लर्निङ देखा परेको छ।
तपाईको सपनाको जागिर खोज्दा तपाईले सामना गर्न सक्नुहुने कुनै पनि सोधपुछको लागि तयार हुनको लागि, यो पोष्टले तपाईलाई सरल देखि जटिल सम्मका धेरै गहिरो सिकाइ अन्तर्वार्ता प्रश्नहरू मार्फत मार्गदर्शन गर्नेछ।
१. डीप लर्निङ भनेको के हो?
यदि तपाइँ ए मा उपस्थित हुनुहुन्छ गहिरो शिक्षा अन्तर्वार्ता, तपाईंले निस्सन्देह बुझ्नुहुन्छ कि गहिरो शिक्षा के हो। तथापि, अन्तर्वार्ताकारले यस प्रश्नको जवाफमा दृष्टान्त सहित विस्तृत प्रतिक्रिया प्रदान गर्ने आशा राख्दछ।
तालिम दिनको लागि तंत्रिका सञ्जालहरू गहिरो शिक्षाको लागि, संगठित वा असंरचित डेटाको महत्त्वपूर्ण मात्रा प्रयोग गर्नुपर्छ। लुकेका ढाँचा र विशेषताहरू फेला पार्न, यसले जटिल प्रक्रियाहरू गर्दछ (उदाहरणका लागि, कुकुरको छविबाट बिरालोको छवि छुट्याउन)।
2. मेसिन लर्निङबाट डीप लर्निङलाई के फरक पार्छ?
मेसिन लर्निङ भनेर चिनिने आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको शाखाको रूपमा, हामी कम्प्युटरहरूलाई डेटा र सांख्यिकीय र एल्गोरिदमिक प्रविधिहरू प्रयोग गरेर तालिम दिन्छौं ताकि तिनीहरू समयसँगै अझ राम्रो हुन्छन्।
को एक पक्ष को रूप मा मेशिन सिकाइ, गहिरो सिकाइले मानव मस्तिष्कमा देखिने न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरको नक्कल गर्छ।
3. तंत्रिका सञ्जालहरूको बारेमा तपाइँको हालको बुझाइ के हो?
न्यूरल नेटवर्कहरू भनेर चिनिने कृत्रिम प्रणालीहरू मानव शरीरमा पाइने अर्गानिक न्यूरल नेटवर्कहरूसँग मिल्दोजुल्दो छन्।
कसरी मिल्दोजुल्दो प्रविधि प्रयोग गर्दै मानव मस्तिष्क प्रकार्यहरू, एक तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदमहरूको संग्रह हो जसले डेटाको टुक्रामा अन्तर्निहित सहसंबंधहरू पहिचान गर्ने लक्ष्य राख्छ।
यी प्रणालीहरूले कुनै पनि कार्य-विशेष नियमहरूको पालना गर्नुको सट्टा डेटासेटहरू र उदाहरणहरूको दायरामा आफूलाई उजागर गरेर कार्य-विशिष्ट ज्ञान प्राप्त गर्छन्।
विचार यो हो कि यी डेटासेटहरूको पूर्व-प्रोग्राम गरिएको बुझाइको सट्टा, प्रणालीले यसलाई फिड गरिएको डाटाबाट भिन्न विशेषताहरू सिक्छ।
न्यूरल नेटवर्कहरूमा प्रायः प्रयोग हुने तीन नेटवर्क तहहरू निम्नानुसार छन्:
- इनपुट तह
- लुकेको तह
- आउटपुट तह
4. एक perceptron वास्तवमा के हो?
मानव मस्तिष्कमा पाइने जैविक न्यूरोन पर्सेप्ट्रोनसँग तुलना गर्न सकिन्छ। धेरै इनपुटहरू पर्सेप्ट्रोन द्वारा प्राप्त हुन्छन्, जसले त्यसपछि धेरै परिवर्तनहरू र कार्यहरू प्रदर्शन गर्दछ र आउटपुट उत्पादन गर्दछ।
बाइनरी वर्गीकरणमा पर्सेप्ट्रोन भनिने रेखीय मोडेल प्रयोग गरिन्छ। यसले विभिन्न प्रकारका इनपुटहरू, प्रत्येक फरक वजनको साथ एक न्यूरोनलाई सिमुलेट गर्दछ।
न्यूरोनले यी भारित इनपुटहरू प्रयोग गरेर कार्य गणना गर्दछ र परिणामहरू आउटपुट गर्दछ।
5. वास्तवमा एक गहिरो तंत्रिका नेटवर्क के हो?
एक गहिरो न्यूरल नेटवर्क एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) इनपुट र आउटपुट तहहरू (DNN) बीच धेरै तहहरू छन्।
डीप न्यूरल नेटवर्कहरू गहिरो वास्तुकला तंत्रिका नेटवर्कहरू हुन्। "गहिरो" शब्दले एकल तहमा धेरै स्तरहरू र एकाइहरू भएका कार्यहरूलाई जनाउँछ। ढाँचाहरूको ठूलो स्तरहरू खिच्न थप र ठूला तहहरू थपेर थप सटीक मोडेलहरू सिर्जना गर्न सकिन्छ।
6. ठ्याक्कै के हो एक मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रोन (MLP)?
इनपुट, लुकेको, र आउटपुट तहहरू MLP मा उपस्थित हुन्छन्, धेरै जसो तंत्रिका नेटवर्कहरूमा। यो एक वा धेरै लुकेका तहहरूसँग एकल-तह पर्सेप्ट्रोन जस्तै बनाइएको छ।
एकल तह पर्सेप्ट्रोनको बाइनरी आउटपुटले रेखीय विभाज्य वर्गहरू (०,१) मात्र वर्गीकरण गर्न सक्छ, जबकि MLP ले गैररेखीय वर्गहरूलाई वर्गीकृत गर्न सक्छ।
७. स्नायु नेटवर्कमा सक्रियता कार्यहरू के उद्देश्यले खेल्छन्?
एक सक्रियता प्रकार्यले निर्धारित गर्दछ कि न्यूरोन सबैभन्दा आधारभूत स्तरमा सक्रिय हुनुपर्छ वा होइन। कुनै पनि सक्रियता प्रकार्यले इनपुटको भारित योगफल र पूर्वाग्रहलाई इनपुटको रूपमा स्वीकार गर्न सक्छ। सक्रियता प्रकार्यहरूमा चरण प्रकार्य, सिग्मोइड, ReLU, Tanh, र Softmax समावेश छ।
8. ग्रेडियन्ट डिसेन्ट भनेको के हो?
लागत प्रकार्य वा त्रुटिलाई कम गर्नको लागि उत्तम दृष्टिकोण ग्रेडियन्ट डिसेन्ट हो। प्रकार्यको स्थानीय-ग्लोबल मिनिमा खोज्नु लक्ष्य हो। यसले त्रुटिलाई न्यूनीकरण गर्न मोडेलले अनुसरण गर्नुपर्ने बाटो निर्दिष्ट गर्दछ।
9. वास्तवमा लागत प्रकार्य के हो?
लागत प्रकार्य तपाईको मोडेलले कत्तिको राम्रो प्रदर्शन गर्छ भनेर मूल्याङ्कन गर्ने मेट्रिक हो; यसलाई कहिलेकाहीँ "हानि" वा "त्रुटि" भनेर चिनिन्छ। ब्याकप्रोपेगेशनको समयमा, यसलाई आउटपुट तहको त्रुटि गणना गर्न प्रयोग गरिन्छ।
हामी त्यो अशुद्धतालाई न्यूरल नेटवर्कको माध्यमबाट फिर्ता पुश गरेर न्यूरल नेटवर्कको प्रशिक्षण प्रक्रियाहरू अगाडि बढाउनको लागि शोषण गर्छौं।
10. कसरी गहिरो नेटवर्कहरूले उथलपुथलहरूलाई पछि पार्न सक्छ?
लुकेका तहहरू इनपुट र आउटपुट तहहरूको अतिरिक्त न्यूरल नेटवर्कहरूमा थपिएका छन्। इनपुट र आउटपुट तहहरू बीच, उथले तंत्रिका नेटवर्कहरूले एकल लुकेको तहलाई प्रयोग गर्दछ, जबकि गहिरो तंत्रिका नेटवर्कहरूले धेरै स्तरहरू प्रयोग गर्छन्।
कुनै पनि प्रकार्यमा फिट हुन सक्षम हुनको लागि उथले नेटवर्कलाई धेरै प्यारामिटरहरू चाहिन्छ। गहिरो नेटवर्कहरूले धेरै तहहरू समावेश गरेको हुनाले थोरै संख्यामा प्यारामिटरहरूसँग पनि राम्रोसँग कार्यहरू मिलाउन सक्छ।
कुनै पनि प्रकारको डेटा मोडलिङसँग काम गर्ने बहुमुखी प्रतिभाको कारण, चाहे त्यो बोली वा चित्र पहिचानको लागि होस्, गहिरो नेटवर्कहरू अब रुचाइएका छन्।
11. अग्रगामी प्रसारको वर्णन गर्नुहोस्।
फर्वार्डिङ प्रोपेगेशन भनेर चिनिने प्रक्रियामा दफन गरिएको तहमा तौलसँगै इनपुटहरू पठाइन्छ।
सक्रियता प्रकार्यको आउटपुट प्रत्येक र प्रत्येक दफन गरिएको तहमा गणना गरिन्छ जुन प्रक्रिया निम्न तहमा जान सकिन्छ।
प्रक्रिया इनपुट तहबाट सुरु हुन्छ र अन्तिम आउटपुट तहमा बढ्छ, यसरी नाम अगाडि बढ्छ।
12. ब्याकप्रोपेगेशन भनेको के हो?
जब न्यूरल नेटवर्कमा तौल र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गरिन्छ, ब्याकप्रोपेगेशनले मूल्य कसरी परिवर्तन हुन्छ भनेर पहिले अवलोकन गरेर लागत प्रकार्य कम गर्न प्रयोग गरिन्छ।
प्रत्येक लुकेको तहमा ढाँचा बुझ्दा यो परिवर्तनलाई सरल बनाउँछ।
ब्याकप्रोपेगेशन भनेर चिनिने प्रक्रिया, आउटपुट तहबाट सुरु हुन्छ र इनपुट तहहरूमा पछाडि सर्छ।
13. गहिरो शिक्षाको सन्दर्भमा, तपाइँ कसरी ग्रेडियन्ट क्लिपिङ बुझ्न सक्नुहुन्छ?
ग्रेडियन्ट क्लिपिङ ब्याकप्रोपेगेशनको समयमा उत्पन्न हुने विस्फोटन ढाँचाको समस्या समाधान गर्ने एक विधि हो (एक अवस्था जसमा महत्त्वपूर्ण गलत ढाँचाहरू समयसँगै जम्मा हुन्छन्, जसले प्रशिक्षणको क्रममा न्यूरल नेटवर्क मोडेल वजनहरूमा महत्त्वपूर्ण समायोजन गर्दछ)।
एक्सप्लोडिङ ग्रेडिएन्टहरू तालिमको क्रममा धेरै ठूला हुँदा मोडेललाई अस्थिर बनाउँदा उत्पन्न हुने समस्या हो। यदि ढाँचाले अपेक्षित दायरा पार गरेको छ भने, ग्रेडियन्ट मानहरूलाई पूर्वनिर्धारित न्यूनतम वा अधिकतम मानमा तत्व-द्वारा-तत्व धकेलिन्छ।
ग्रेडियन्ट क्लिपिङले तालिमको बखत न्यूरल नेटवर्कको संख्यात्मक स्थिरता बढाउँछ, तर यसले मोडेलको प्रदर्शनमा न्यून प्रभाव पार्छ।
14. Softmax र ReLU कार्यहरू के हुन्?
Softmax भनिने एक्टिभेसन प्रकार्यले 0 र 1 बीचको दायरामा आउटपुट उत्पादन गर्दछ। प्रत्येक आउटपुटलाई विभाजित गरिएको छ ताकि सबै आउटपुटहरूको योगफल एक हो। आउटपुट तहहरूको लागि, सफ्टम्याक्स प्रायः प्रयोग गरिन्छ।
Rectified Linear Unit, कहिले काँही ReLU को रूपमा चिनिन्छ, सबैभन्दा बढी प्रयोग हुने सक्रियता प्रकार्य हो। यदि X सकारात्मक छ भने, यसले X लाई आउटपुट गर्छ, अन्यथा यसले शून्यलाई आउटपुट गर्दछ। ReLU नियमित रूपमा दफन तहहरूमा लागू गरिन्छ।
१५. के न्यूरल नेटवर्क मोडेललाई ० मा सेट गरिएका सबै तौलहरूसँग तालिम दिन सकिन्छ?
न्यूरल नेटवर्कले दिइएको काम पूरा गर्न कहिल्यै सिक्ने छैन, त्यसैले सबै तौलहरू ० मा प्रारम्भ गरेर मोडेललाई तालिम दिन सम्भव छैन।
व्युत्पन्नहरू W [1] मा प्रत्येक तौलको लागि उस्तै रहनेछन् यदि सबै तौलहरू शून्यमा प्रारम्भ गरिएको छ, जसले न्युरोनहरूलाई पुनरावृत्ति रूपमा समान सुविधाहरू सिक्ने परिणाम दिन्छ।
तौललाई ० मा प्रारम्भ मात्र गर्दैन, तर कुनै पनि प्रकारको स्थिरतामा सबपार परिणाम आउने सम्भावना हुन्छ।
16. एक युग र पुनरावृत्तिबाट के फरक छ?
प्रशोधन डेटासेट र ग्रेडियन्ट डिसेन्ट प्रविधिका विभिन्न रूपहरूमा ब्याच, पुनरावृत्ति, र युगहरू समावेश छन्। Epoch मा अगाडि र पछाडि दुबै पूर्ण डेटासेटको साथ एक न्युरल नेटवर्क मार्फत समावेश हुन्छ।
भरपर्दो नतिजाहरू प्रदान गर्नको लागि, डेटासेट धेरै पटक पास गरिन्छ किनभने यो एकल प्रयासमा पास गर्न धेरै ठूलो छ।
न्यूरल नेटवर्क मार्फत बारम्बार थोरै मात्रामा डाटा चलाउने यो अभ्यासलाई पुनरावृत्ति भनिन्छ। डाटा सेटले सफलतापूर्वक न्यूरल नेटवर्कहरू पार गर्छ भन्ने ग्यारेन्टी गर्न, यसलाई ब्याच वा उपसेटहरूको संख्यामा विभाजन गर्न सकिन्छ, जसलाई ब्याचिङ भनिन्छ।
डाटा सङ्कलन आकारमा निर्भर गर्दै, सबै तीन विधिहरू - युग, पुनरावृत्ति, र ब्याच आकार - अनिवार्य रूपमा प्रयोग गर्ने तरिकाहरू हुन्। ग्रेडियन्ट डिसेन्ट एल्गोरिथ्म.
17. ब्याच सामान्यीकरण र ड्रपआउट के हो?
ड्रपआउटले दृश्य र लुकेका दुबै नेटवर्क एकाइहरू (सामान्यतया नोडहरूको 20 प्रतिशत छोडेर) अनियमित रूपमा हटाएर डेटा ओभरफिटिंगलाई रोक्छ। यसले नेटवर्कलाई कन्भर्ज गर्न आवश्यक पुनरावृत्तिहरूको संख्या दोब्बर गर्दछ।
प्रत्येक तहमा इनपुटहरू सामान्यीकरण गरेर शून्यको औसत आउटपुट सक्रियता र एकको मानक विचलन, ब्याच सामान्यीकरण तंत्रिका नेटवर्कहरूको प्रदर्शन र स्थिरता बढाउने रणनीति हो।
18. ब्याच ग्रेडियन्ट डिसेन्टबाट स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्टलाई कुन कुराले अलग गर्छ?
ब्याच ग्रेडियन्ट डिसेन्ट:
- पूर्ण डेटासेट ब्याच ढाँचाको लागि ढाँचा निर्माण गर्न प्रयोग गरिन्छ।
- डेटाको ठूलो मात्रा र बिस्तारै अद्यावधिक हुने वजनहरूले अभिसरणलाई गाह्रो बनाउँछ।
स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्ट:
- स्टोकास्टिक ग्रेडियन्टले ग्रेडियन्ट गणना गर्न एकल नमूना प्रयोग गर्दछ।
- अधिक बारम्बार वजन परिवर्तनको कारण, यो ब्याच ग्रेडियन्ट भन्दा धेरै चाँडै रूपान्तरण हुन्छ।
19. तंत्रिका नेटवर्कहरूमा गैर-रेखीयताहरू समावेश गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ?
जतिसुकै तहहरू भए तापनि, न्यूरल नेटवर्कले गैर-रेखीयताको अभावमा परसेप्ट्रोन जस्तै व्यवहार गर्नेछ, जसले आउटपुटलाई इनपुटमा रैखिक रूपमा निर्भर गर्दछ।
यसलाई अर्को तरिकामा भन्नुपर्दा, n तहहरू र m लुकेका एकाइहरू र रैखिक सक्रियता कार्यहरू भएको न्यूरल नेटवर्क लुकेका तहहरू बिना र रेखीय विभाजन सीमानाहरू मात्र पत्ता लगाउने क्षमताको साथ रैखिक न्यूरल नेटवर्कको बराबर हुन्छ।
गैर-रैखिकता बिना, एक तंत्रिका नेटवर्कले जटिल समस्याहरू समाधान गर्न र इनपुटलाई सही रूपमा वर्गीकरण गर्न असमर्थ छ।
20. गहिरो शिक्षामा टेन्सर भनेको के हो?
टेन्सर भनेर चिनिने बहुआयामिक एरेले म्याट्रिक्स र भेक्टरहरूको सामान्यीकरणको रूपमा कार्य गर्दछ। यो गहिरो शिक्षा को लागी एक महत्वपूर्ण डाटा संरचना हो। आधारभूत डेटा प्रकारहरूको एन-आयामी एरेहरू टेन्सरहरू प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गरिन्छ।
टेन्सरको प्रत्येक कम्पोनेन्टमा एउटै डाटा प्रकार हुन्छ, र यो डाटा प्रकार सधैं ज्ञात हुन्छ। यो सम्भव छ कि आकारको केवल एक टुक्रा - अर्थात्, त्यहाँ कति आयामहरू छन् र प्रत्येक कति ठूलो छ - थाहा छ।
परिस्थितिहरूमा जब इनपुटहरू पनि पूर्ण रूपमा ज्ञात हुन्छन्, अधिकांश सञ्चालनहरूले पूर्ण रूपमा ज्ञात टेन्सरहरू उत्पादन गर्छन्; अन्य अवस्थामा, tensor को रूप ग्राफ कार्यान्वयन को समयमा मात्र स्थापित गर्न सकिन्छ।
21. गहिरो सिकाइ मोडेलको लागि तपाइँ कसरी सक्रियता प्रकार्य छनौट गर्नुहुन्छ?
- यदि अपेक्षित परिणाम वास्तविक हो भने रैखिक सक्रियता प्रकार्य प्रयोग गर्न यसले अर्थ दिन्छ।
- यदि पूर्वानुमान गरिनु पर्ने आउटपुट बाइनरी क्लास सम्भाव्यता हो भने सिग्मोइड प्रकार्य प्रयोग गर्नुपर्छ।
- यदि अनुमानित आउटपुटमा दुई वर्गीकरणहरू छन् भने Tanh प्रकार्य प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- यसको गणनाको सहजताको कारणले, ReLU प्रकार्य धेरै परिस्थितिहरूमा लागू हुन्छ।
22. तपाइँ CNN भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
भिजुअल इमेजरीको मूल्याङ्कन गर्न विशेषज्ञ हुने गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूमा कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNN, वा ConvNet) समावेश छन्। यहाँ, न्युरल नेटवर्कहरूमा जहाँ भेक्टरले इनपुटलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, इनपुट बहु-च्यानल चित्र हो।
मल्टिलेयर पर्सेप्ट्रनहरू CNNs द्वारा विशेष तरिकामा प्रयोग गरिन्छ जसलाई धेरै थोरै प्रिप्रोसेसिङ चाहिन्छ।
23. धेरै CNN तहहरू के हुन्?
कन्भोलुसनल लेयर: मुख्य तह भनेको कन्भोलुसनल लेयर हो, जसमा विभिन्न प्रकारका सिक्न सकिने फिल्टरहरू र ग्रहण गर्ने क्षेत्र हुन्छ। यो प्रारम्भिक तहले इनपुट डाटा लिन्छ र यसको विशेषताहरू निकाल्छ।
ReLU लेयर: नेटवर्कहरूलाई गैर-रेखीय बनाएर, यो तहले नकारात्मक पिक्सेललाई शून्यमा परिणत गर्छ।
पूलिङ तह: प्रशोधन र नेटवर्क सेटिङहरू न्यूनीकरण गरेर, पूलिङ तहले बिस्तारै प्रतिनिधित्वको स्थानिय आकारलाई न्यूनीकरण गर्छ। अधिकतम पूलिङ पूलिङ को सबै भन्दा प्रयोग विधि हो।
24. ओभर र कम फिटिंगका प्रभावहरू के हुन् र तपाईं कसरी तिनीहरूबाट बच्न सक्नुहुन्छ?
यसलाई ओभरफिटिंग भनेर चिनिन्छ जब मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा जटिलता र आवाजलाई बिन्दुमा जान्दछ जहाँ यसले मोडेलको ताजा डाटाको प्रयोगलाई नकारात्मक रूपमा असर गर्छ।
लक्ष्य प्रकार्य सिक्ने क्रममा यो ननलाइनर मोडेलहरूसँग हुने सम्भावना बढी हुन्छ। एउटा मोडेललाई अटोमोबाइल र ट्रकहरू पत्ता लगाउन तालिम दिन सकिन्छ, तर यसले विशेष बाकस फारम भएका सवारी साधनहरू पहिचान गर्न मात्र सक्षम हुन सक्छ।
यो केवल एक प्रकारको ट्रकमा तालिम दिइएको थियो, यसले फ्ल्याटबेड ट्रक पत्ता लगाउन सक्षम नहुन सक्छ। प्रशिक्षण डेटा मा, मोडेल राम्रो काम गर्दछ, तर वास्तविक संसारमा छैन।
अण्डर-फिट गरिएको मोडेलले डेटामा पर्याप्त तालिम नभएको वा नयाँ जानकारीलाई सामान्यीकरण गर्न सक्षम नभएकोलाई जनाउँछ। यो अक्सर तब हुन्छ जब एक मोडेल अपर्याप्त वा गलत डाटा संग प्रशिक्षित गरिन्छ।
शुद्धता र प्रदर्शन दुवै underfitting द्वारा सम्झौता गरिएको छ।
मोडेलको शुद्धता (K-fold crus-validation) अनुमान गर्न डेटाको पुन: नमूनाकरण र मोडेलको मूल्याङ्कन गर्न प्रमाणीकरण डेटासेट प्रयोग गर्नु ओभरफिटिंग र अण्डफिटिंगबाट बच्ने दुई तरिकाहरू हुन्।
२५. गहिरो शिक्षामा, RNN भनेको के हो?
पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs), कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कहरूको एक सामान्य विविधता, संक्षिप्त नाम RNN द्वारा जान्छ। तिनीहरू जीनोमहरू, हस्तलेखन, पाठ, र डेटा अनुक्रमहरू, अन्य चीजहरू बीच प्रशोधन गर्न कार्यरत छन्। आवश्यक प्रशिक्षणको लागि, RNN ले ब्याकप्रोपेगेशनलाई रोजगार दिन्छ।
26. एडम अनुकूलकको वर्णन गर्नुहोस्
एडम अप्टिमाइजर, एडप्टिभ मोमेन्टमको रूपमा पनि चिनिन्छ, एक अप्टिमाइजेसन प्रविधि हो जुन विरल ढाँचाको साथ शोर अवस्थाहरू ह्यान्डल गर्न विकसित गरिएको हो।
द्रुत अभिसरणको लागि प्रति-प्यारामिटर अद्यावधिकहरू प्रदान गर्नुको अतिरिक्त, एडम अप्टिमाइजरले मोमेन्टम मार्फत अभिसरण बढाउँछ, यो सुनिश्चित गर्दै कि मोडेल काठी बिन्दुमा फसेको छैन।
27. गहिरो autoencoders: तिनीहरू के हुन्?
Deep autoencoder दुई सममित गहिरो विश्वास नेटवर्कहरूको लागि सामूहिक नाम हो जसमा सामान्यतया नेटवर्कको एन्कोडिङ आधाका लागि चार वा पाँच तहहरू र डिकोडिङ आधाका लागि चार वा पाँच तहहरूको अर्को सेट समावेश हुन्छ।
यी तहहरूले गहिरो विश्वास नेटवर्कहरूको आधार बनाउँछ र बोल्ट्जम्यान मेसिनहरूद्वारा सीमित छन्। प्रत्येक RBM पछि, एउटा गहिरो अटोइन्कोडरले MNIST डाटासेटमा बाइनरी परिवर्तनहरू लागू गर्छ।
तिनीहरू अन्य डेटासेटहरूमा पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ जहाँ RBM भन्दा गाउसियन सुधारिएको रूपान्तरणलाई प्राथमिकता दिइनेछ।
28. Tensorflow मा Tensor को अर्थ के हो?
यो नियमित रूपमा सोधिने अर्को गहिरो सिकाइ अन्तर्वार्ता प्रश्न हो। एक tensor एक गणितीय अवधारणा हो जुन उच्च-आयामी arrays को रूपमा कल्पना गरिएको छ।
टेन्सरहरू यी डाटा एरेहरू हुन् जुन न्यूरल नेटवर्कमा इनपुटको रूपमा प्रदान गरिन्छ र विभिन्न आयाम र श्रेणीहरू छन्।
29. कम्प्युटेसनल ग्राफको व्याख्या
टेन्सरफ्लोको आधार भनेको कम्प्युटेसनल ग्राफको निर्माण हो। प्रत्येक नोडले नोडहरूको नेटवर्कमा कार्य गर्दछ, जहाँ नोडहरू गणितीय कार्यहरू र टेन्सरहरूको लागि किनारहरूका लागि खडा हुन्छन्।
यसलाई कहिलेकाहीँ "डेटाफ्लो ग्राफ" भनिन्छ किनभने डाटा ग्राफको आकारमा प्रवाह हुन्छ।
30. जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (GANs): तिनीहरू के हुन्?
डीप लर्निङमा, जेनेरेटिभ मोडलिङ जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू प्रयोग गरेर पूरा गरिन्छ। यो एक असुरक्षित काम हो जहाँ नतिजा इनपुट डेटामा ढाँचाहरू पहिचान गरेर उत्पादन गरिन्छ।
भेदभाव जनरेटर द्वारा उत्पादित उदाहरणहरू वर्गीकरण गर्न प्रयोग गरिन्छ, जबकि जेनेरेटर नयाँ उदाहरणहरू उत्पादन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
31. तपाइँ कसरी वास्तुकला डिजाइन गर्दा न्यूरोन नेटवर्कमा समावेश गर्न न्यूरोन्स र लुकेका तहहरूको संख्या छनौट गर्नुहुन्छ?
व्यापारिक चुनौतीलाई ध्यानमा राख्दै, न्यूरोल सञ्जाल संरचना निर्माण गर्न आवश्यक न्युरोन्स र लुकेका तहहरूको सटीक संख्या कुनै पनि कडा र छिटो नियमहरूद्वारा निर्धारण गर्न सकिँदैन।
न्यूरल नेटवर्कमा, लुकेको तहको आकार इनपुट र आउटपुट तहहरूको आकारको बीचमा कतै खस्नु पर्छ।
न्यूरल सञ्जाल डिजाइन सिर्जना गर्ने क्रममा सुरुआत केही सरल विधिहरूमा प्राप्त गर्न सकिन्छ, यद्यपि:
समान वास्तविक-विश्व सेटिङहरूमा न्यूरल नेटवर्कहरूसँग पूर्व अनुभवको आधारमा कुनै पनि विशिष्ट डेटासेटको लागि के राम्रो प्रदर्शन गर्छ भनेर हेर्नको लागि केहि आधारभूत व्यवस्थित परीक्षणको साथ सुरु गर्नु भनेको हरेक अद्वितीय वास्तविक-विश्व भविष्यवाणी मोडलिङ चुनौतीको सामना गर्ने उत्तम तरिका हो।
नेटवर्क कन्फिगरेसन समस्या डोमेनको ज्ञान र पूर्व न्यूरल नेटवर्क अनुभवको आधारमा छनोट गर्न सकिन्छ। न्यूरल नेटवर्कको सेटअपको मूल्याङ्कन गर्दा, सम्बन्धित समस्याहरूमा प्रयोग गरिएका तहहरू र न्यूरोन्सहरूको संख्या सुरु गर्न राम्रो ठाउँ हो।
न्यूरल नेटवर्कको जटिलता बिस्तारै अनुमानित आउटपुट र शुद्धताको आधारमा एक साधारण तंत्रिका सञ्जाल डिजाइनबाट सुरु गरि बढाउनुपर्छ।
32. गहिरो सुदृढीकरण सिकाइ द्वारा कस्ता प्रकारका न्यूरल नेटवर्कहरू प्रयोग गरिन्छ?
- सुदृढीकरण शिक्षा भनिने मेसिन लर्निङ प्रतिमानमा, मोडेलले प्रत्यक्ष चीजहरू जस्तै, संचयी पुरस्कारको विचारलाई अधिकतम बनाउन कार्य गर्दछ।
- खेलहरू र सेल्फ-ड्राइभिङ सवारीहरू दुवैलाई समावेश समस्याहरूको रूपमा वर्णन गरिएको छ प्रबलन सिकाउने.
- स्क्रिनलाई इनपुटको रूपमा प्रयोग गरिन्छ यदि समस्या प्रतिनिधित्व गर्ने खेल हो। अर्को चरणहरूको लागि आउटपुट उत्पादन गर्नको लागि, एल्गोरिदमले पिक्सेलहरूलाई इनपुटको रूपमा लिन्छ र कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरूको धेरै तहहरू मार्फत प्रशोधन गर्दछ।
- मोडेलको कार्यको नतिजा, या त अनुकूल वा खराब, सुदृढीकरणको रूपमा कार्य गर्दछ।
निष्कर्ष
डीप लर्निङ वर्षौंदेखि लोकप्रियतामा बढेको छ, लगभग हरेक उद्योग क्षेत्रमा अनुप्रयोगहरूको साथ।
कम्पनीहरू बढ्दो रूपमा सक्षम विशेषज्ञहरू खोजिरहेका छन् जसले गहिरो सिकाइ र मेसिन लर्निंग दृष्टिकोणहरू प्रयोग गरेर मानव व्यवहारलाई नक्कल गर्ने मोडेलहरू डिजाइन गर्न सक्छन्।
आफ्नो सीप वृद्धि गर्ने र यी अत्याधुनिक प्रविधिहरूको आफ्नो ज्ञान कायम राख्ने उम्मेदवारहरूले आकर्षक पारिश्रमिकसहित कामका अवसरहरूको विस्तृत श्रृंखला पाउन सक्छन्।
तपाइँ अब अन्तर्वार्ताको साथ सुरु गर्न सक्नुहुन्छ किनकि तपाइँसँग प्रायः अनुरोध गरिएका गहिरो सिकाइ अन्तर्वार्ता प्रश्नहरूको जवाफ कसरी दिने भन्ने बारे बलियो समझ छ। आफ्नो उद्देश्यमा आधारित अर्को चरण लिनुहोस्।
Hashdork को भ्रमण गर्नुहोस् अन्तर्वार्ता श्रृंखला अन्तर्वार्ताको लागि तयारी गर्न।
जवाफ छाड्नुस्