ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਏਆਈ ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਨ ਸਥਿਰ ਫੈਲਾਅ. ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਥਿਰ ਫੈਲਾਅ ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ.
ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਗਣਿਤ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹਨ। ਅਤੇ, ਉਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਫੈਲਾਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਾਰੇ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ; ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਰਮੀ ਦਾ ਸੰਚਾਰ, ਰਸਾਇਣਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਾਰ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਭੌਤਿਕ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਆਏ?
ਇਸ ਦੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ 19ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਹਨ।
ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਗਣਿਤਿਕ ਜਾਂਚ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਟੇਬਲ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਫੋਕਰ-ਪਲੈਂਕ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 1906 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਏ ਅਤੇ ਸੋਧੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ.
ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੀ ਤਰਕ ਹੈ?
ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਗਣਿਤ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੰਪੱਤੀ ਜਾਂ ਮਾਤਰਾ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲਦੀ ਹੈ।
ਉਹ ਫੈਲਾਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਲਣਾ ਇਕਾਗਰਤਾ, ਦਬਾਅ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।
ਆਓ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇਈਏ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤਰਲ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਰੰਗ ਜੋੜਿਆ ਹੈ. ਪ੍ਰਸਾਰ ਇੱਥੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰੰਗ ਤਰਲ ਵਿੱਚ ਖਿੱਲਰਨਾ ਅਤੇ emulsify ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਰਲ ਅਤੇ ਡਾਈ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰੰਗ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲੇਗਾ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਂ ਰਸਾਇਣਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਗੁਣ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਣਗੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣਗੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਦਤ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ. ਉਹ ਗਣਿਤ ਦੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਰਤ ਕੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਵੇਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ?
ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ:
ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚੁਣੋ
ਸਥਿਰ ਫੈਲਾਅ ਮਾਡਲ ਕਈ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਿਆਦਾਤਰ ਫੋਕਰ-ਪਲੈਂਕ ਸਮੀਕਰਨ, ਸ਼੍ਰੋਡਿੰਗਰ ਸਮੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਮਾਸਟਰ ਸਮੀਕਰਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਮਾਡਲ ਚੁਣਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ.
ਆਪਣੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ
ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਟੇਬਲ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਕੁਲਬੈਕ-ਲੀਬਲਰ ਡਾਇਵਰਜੈਂਸ ਅਕਸਰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ
ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਾਧਾਰਨਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਾਜ਼ੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰੋ
ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ, ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰੋ।
ਪਿਛਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੁਹਰਾਓ
ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ।
ਕੋਡਿੰਗ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ Python, MATLAB, C++, ਅਤੇ R ਸਭ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਰਤੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਉਸ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ ਲਈ NumPy ਅਤੇ SciPy ਵਰਗੀਆਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ TensorFlow ਅਤੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਾਈਟੋਰਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
ਆਉ ਪ੍ਰਸਾਰ ਸਮੀਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੀਏ, ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਗੁਣ ਜਾਂ ਮਾਤਰਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਰਮੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਪਦਾਰਥ ਦੀ ਤਵੱਜੋ, ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਸਮੀਕਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
∂u/∂t = α ∇²u
ਪ੍ਰਸਾਰ ਗੁਣਾਂਕ () ਇੱਕ ਮਾਪ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਮਾਤਰਾ ਕਿੰਨੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਫੈਲਦੀ ਹੈ।
ਯੂ (2u) ਦਾ ਲੈਪਲੇਸ਼ੀਅਨ ਇੱਕ ਵਰਣਨ ਹੈ ਕਿ ਸਪੇਸ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸੰਪਤੀ ਜਾਂ ਮਾਤਰਾ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ u ਵਿਸਤਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸੰਪੱਤੀ ਜਾਂ ਮਾਤਰਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਤਾਪਮਾਨ ਜਾਂ ਸੰਘਣਤਾ), t ਸਮੇਂ ਦਾ ਬੀਤਣ ਹੈ, ਪ੍ਰਸਾਰ ਗੁਣਾਂਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਸਥਿਰ () ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਯੂਲਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
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
ਇਹ ਕੋਡ ਪ੍ਰਸਾਰ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਲਰ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ (100) ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਐਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤੀ ਇੱਕਸਾਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। 0.01 ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟਾਈਮ-ਸਟੈਪਿੰਗ ਲੂਪ ਦੇ 1000 ਦੁਹਰਾਓ ਪੂਰੇ ਹੋ ਗਏ ਹਨ।
ਇਹ np.diff ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਗੁਆਂਢੀ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਲਈ, ਇਹ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਜਾਇਦਾਦ ਜਾਂ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਅ 'ਤੇ, du ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਗੁਣਾਂਕ ਅਲਫ਼ਾ ਅਤੇ u ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੜਾਅ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਉਦਾਹਰਨ
ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਥਿਰ ਤਾਪ ਫੈਲਾਅ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ? ਉਹ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਅੰਸ਼ਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੀਕਰਨਾਂ (PDEs) ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਗਰਮੀ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਤਾਪ ਦੇ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤਾਪ ਸਮੀਕਰਨ, ਇੱਕ PDE ਜੋ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਡੰਡੇ ਵਿੱਚ ਤਾਪ ਦੇ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਅੰਤਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
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()
ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੰਟਰਨੈਟ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਢੰਗ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ. ਅਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵੇਰਵਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
1- ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਟਾਪ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ। ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਇਹ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗ) ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
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()]
2- ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਇੱਕ ਐਨਕੋਡਰ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਰ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਡੀਕੋਡਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁਪਤ ਕੋਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਏਨਕੋਡਰ ਨੈਟਵਰਕ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ (ਗੁਪਤ ਕੋਡ) ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਹ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
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- ਇਸ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ। ਫਿਰ, ਤੁਸੀਂ ਏਨਕੋਡਰ-ਡੀਕੋਡਰ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।
# 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- ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤਾਜ਼ੇ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ, ਇਹ ਏਨਕੋਡਰ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਹੈ। ਫਿਰ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੁਪਤ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੀਕੋਡਰ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-ਉਚਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਵਿਵਹਾਰਕ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕੀਏ।
# 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)
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਧਿਆਨ ਦੀ ਵਿਧੀ, GAN, ਜਾਂ VAEs.
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ