ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਭਵਿੱਖ ਇੱਥੇ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਸ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਲੋਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵਿਗਿਆਨ ਗਲਪ ਵਰਗਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਲੀਅਤ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਦੇ ਭੇਦ ਖੋਲ੍ਹ ਰਹੇ ਹਨ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ।
ਅਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ। ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ ਜੋ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ।
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹਨ?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਕੋਈ ਗੇਮ ਖੇਡੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨੀ ਪਵੇ?
ਇਹ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਖ਼ਤ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ? ਉਸ ਗੇਮ ਨੂੰ ਖੇਡਣ ਅਤੇ ਹਰ ਵਾਰ ਜਿੱਤਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ!
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸੁਪਰ-ਸਮਾਰਟ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਉਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਫਿਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤਾਜ਼ਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਬਾਰੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਲਿੰਕਡ ਨੋਡਸ, ਜਾਂ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਟੀਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ।
ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ.
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਲ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇੰਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਲੁਕਵੇਂ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਹੁਣ, ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
1. ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs)
CNN ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। CNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਖੰਡਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕਾਰਟੈਕਸ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੇ ਸੀਐਨਐਨ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤਾ।
ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ CNN ਕਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ, ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦਾ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਪੁੱਟ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ।
ਇੱਕ CNN ਦੀਆਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪਰਤਾਂ ਇਨਪੁਟ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਕੇ ਘੱਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
CNN ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹਨ?
CNN ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। CNN ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿਨਾਰਿਆਂ, ਕੋਨਿਆਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ CNN ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। CNN ਨੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਅਤਿਅੰਤ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ CNN ਕਿੱਥੇ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਆਟੋ ਉਦਯੋਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਸੈਕਟਰ ਹਨ ਜੋ CNN ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਨਿਦਾਨ, ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲਾਹੇਵੰਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਲੇਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ। ਉਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ, ਚਿੱਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਉਤਪਾਦ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਰਿਟੇਲ ਵਿੱਚ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ; Google ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ CNN ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਗੂਗਲ ਲੈਂਸ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸੰਦ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਫੋਟੋਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ CNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਲੈਂਸ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੁੱਲ ਦੀ ਕਿਸਮ।
ਇਹ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ CNNs ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ Google Lens ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
2. ਲੰਬੀ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ (LSTM) ਨੈੱਟਵਰਕ
ਲੌਂਗ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ (LSTM) ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਿਯਮਤ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ (RNNs) ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। LSTM ਨੈੱਟਵਰਕ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੈਮੋਰੀ ਸੈੱਲ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਗੇਟਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਸੈੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਨਪੁਟ ਗੇਟ, ਭੁੱਲਣ ਵਾਲਾ ਗੇਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੇਟ ਤਿੰਨ ਗੇਟ ਹਨ।
ਇਨਪੁਟ ਗੇਟ ਮੈਮੋਰੀ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭੁੱਲਣ ਵਾਲਾ ਗੇਟ ਸੈੱਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੇਟ ਸੈੱਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਕੀ ਹੈ?
LSTM ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਪਿਛਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ, ਹੈਂਡਰਾਈਟਿੰਗ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਿਕਚਰ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਕੁਝ ਹੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ LSTM ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ LSTM ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿੱਥੇ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ?
ਕਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ LSTM ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ।
ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਿੱਤ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਅੰਦੋਲਨ.
3. ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GANs)
GAN ਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਤਕਨੀਕ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ। GAN ਦੋ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ: ਇੱਕ ਜੋ ਨਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋ ਅਸਲੀ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਦੋਨਾਂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਅਸੀਂ GAN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ GAN ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਉਤਪਾਦਨ, ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੰਗੀਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
GANs ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੀੜ੍ਹੀ ਹੈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, GAN ਵਿੱਚ ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
GAN ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ
GANs ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਵੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਫਿਲਮਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, GAN ਵਿੱਚ ਮਨੋਰੰਜਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਤੱਕ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਉਮਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ। NVIDIA ਦੇ StyleGAN2, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਸ਼ਹੂਰ ਹਸਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਲਾਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
4. ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈੱਟਵਰਕ (DBNs)
ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈੱਟਵਰਕ (DBNs) ਹਨ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ, ਹਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਸ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
DBNs ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਹੈ (ਇਸ ਨੂੰ "ਅਨਸੂਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜਾਂ ਅਸੰਭਵ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਕੀ DBNs ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
DBN ਲੜੀਵਾਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ।
DBNs ਦੀ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜੋ ਕਿ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਹੈ।
DBNs ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ DBNs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਵਾਈ ਜਹਾਜ਼, ਪੰਛੀਆਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਫਿਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮੋਸ਼ਨ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਦਰਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ DBNs ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। DBN ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮੇਤ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਹਨ।
5. ਡੀਪ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨੈੱਟਵਰਕ (DRLs)
ਦੀਪ ਸੋਰਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨੈਟਵਰਕ (DRLs) ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
DRLs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।
ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਮਾਲ ਦੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੇਮਿੰਗ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। DRLs ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੱਚੇ ਸੰਵੇਦੀ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
DRLs ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
DRLs ਨੂੰ ਕਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਜਿਮ, ਏਕਤਾ ਦੇ ਐਮ.ਐਲ.-ਏਜੰਟ, ਅਤੇ Google ਦੀ DeepMind ਲੈਬ। ਅਲਫਾਗੋ, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਡਾਈਨਮਾਈਂਡ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵ ਚੈਂਪੀਅਨ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਬੋਰਡ ਗੇਮ Go ਖੇਡਣ ਲਈ DRL ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੀਆਰਐਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰੋਬੋਟਿਕ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਜਾਂ ਸਟੈਕਿੰਗ ਬਲਾਕ। DRL ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹਨ ਸਿਖਲਾਈ ਏਜੰਟ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲਓ।
6. ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ
ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਕਿਸਮ ਹਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜਿਸ ਨੇ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ ਹੈ। ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੀਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਉਤਰਾਧਿਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਯਾਮਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕੰਪਰੈੱਸਡ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਫਿਰ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੂਲ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਲ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਘਟਾਉਣ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਫਿਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਸਮੂਹੀਕਰਨ, ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਕਿੱਥੇ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ?
ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਸੰਕੁਚਨ, ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਧਾਰਨ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਗਾੜ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਆਦਰਸ਼ ਤੋਂ ਭਟਕਦਾ ਹੈ।
7. ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ
ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ ਜੋ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੈਪਸੂਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਸੂਲ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੇਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਗੁਣਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ, ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦੀ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇਸ ਲਈ ਸਥਾਨਿਕ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਨੂੰ CNNs ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ CNN 'ਤੇ ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਲੜੀਵਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ CNN ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। CNN ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਕਾਰ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦੀਆਂ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਕੈਪਸੂਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾ ਚੁੱਕੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਵੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ, ਫਿਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ 3D ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 2D ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਕੈਪਸੂਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈਟਵਰਕ (GANs) ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਐਨਕੋਡਰ (VAEs) ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੈਪਸੂਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ; ਨਿਬਾਬਲ ਨਿਊਰੋਇਮੇਜਿੰਗ ਫਾਈਲ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ਹੂਰ ਪਾਈਥਨ ਟੂਲ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਇਹ ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
8. ਧਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ
ਧਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ. ਇਹ ਮਾਡਲ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਢੰਗ ਕਾਫ਼ੀ ਸਫਲ ਹੋਏ ਹਨ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਧਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਾਰੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਝੋ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਘਟਦੀ ਹੈ। ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਮਾਨਤਾ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਵਾਹਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਢੰਗ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
9. ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈੱਟਵਰਕ
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈਟਵਰਕ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੱਤ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਜਾਂ ਵੱਖਰੀ ਲੰਬਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈਟਵਰਕ, ਮਿਆਰੀ ਕ੍ਰਮ-ਤੋਂ-ਕ੍ਰਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (RNNs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈਟਵਰਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇ ਹਨ।
ਉਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਸਿਰਜਣ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈੱਟਵਰਕ RNN-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਰਜੀਹੀ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈਟਵਰਕ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈਟਵਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ।
ਜੀਪੀਟੀ (ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ) ਲੜੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
BERT (ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਤੋਂ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਏਨਕੋਡਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ) ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਦੋਨੋ GPT ਅਤੇ BERT ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਪਾਈਟੋਰਚ, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੂੰਘੀ-ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
10. ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (RBMs)
ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (RBMs) ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਉਤਪੰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
RBM ਦੋ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦਿਸਣਯੋਗ ਅਤੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ, ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਜੁੜੇ ਨਿਊਰੋਨਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। RBMs ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕੀ ਹਨ?
RBM ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। RBMs ਵਿੱਚ, ਦਿਸਦੀ ਪਰਤ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੱਬੀ ਹੋਈ ਪਰਤ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਛੁਪੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਿੰਕ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
RBM ਵਿਪਰੀਤ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਪਰੀਤ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਵਿੱਚ RBM ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। RBMs ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੀਆ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕਿੱਥੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?
RBM ਲਈ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। RBM ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ.
ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈਟਵਰਕ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, RBM ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈੱਟਵਰਕ ਟੂਲਬਾਕਸ, TensorFlowਹੈ, ਅਤੇ ਥੀਨੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਖਾਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ RBMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਮੇਟੋ ਉੱਪਰ
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਅਤੇ Recurrent Neural Networks (RNNs) ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਅਦਾ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਰੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (RBMs) ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਇਦੇ ਹਨ।
ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਖੇਤਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ