ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਗੋ ਅਤੇ ਸ਼ਤਰੰਜ ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੇਡਾਂ ਖੇਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਾਂਗਾ. ਮੈਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਾਰੇ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਾਂਗਾ।
ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਜਾਵਾਂਗਾ ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਆਓ, ਅਤੇ ਆਓ ਸਿੱਖੀਏ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਆਉ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਪੁੱਛੀਏ ਕਿ ਕੀ ਹਨ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ ਉੱਤੇ.
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹਨ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਪਾਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇ ਹਨ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਾਧਨ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ।
ਸਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਤ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹਨ।
ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਖੋਜੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਸ਼ਾਇਦ, ਇਸ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਡੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਉੱਪਰ ਕਿਹਾ ਹੈ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਕੇ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
MNIST ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਮੋਡੀਫਾਈਡ ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅੰਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ।
ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ 70,000 ਤੋਂ 0 ਤੱਕ ਦੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅੰਕਾਂ ਦੀਆਂ 9 ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਫੋਟੋਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਹੈ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੰਮ ਇਹ ਅਕਸਰ ਸਿਖਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ TensorFlow, Keras, ਅਤੇ PyTorch ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹੁਣ ਅਸੀਂ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ, ਆਓ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ
ਜ਼ਰੂਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਆਯਾਤ ਕਰੋ
ਜਦੋਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਹੈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਨਮਪੀ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨਾ।
ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਵਧੀਆ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ; ਅਸੀਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ TensorFlow, Keras, ਅਤੇ NumPy ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ, ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ API ਹੈ, ਅਤੇ NumPy ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਲੋਡ ਕਰੋ
ਡਾਟਾਸੈਟ ਹੁਣ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੈੱਟ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਹ ਫੋਟੋਆਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸਮੇਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਦੋ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ। ਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਕੇਰਾਸ, ਅਤੇ ਪਾਈਟੋਰਚ ਸਮੇਤ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ Keras ਦੀ ਵੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ 60,000 ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ 10,000 ਟੈਸਟ ਚਿੱਤਰ ਹਨ।
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੜਾਅ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਖੁਆਏ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ 0 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਪ੍ਰਤੀ ਲੇਅਰ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਕਿਸਮ (ਫੀਡਫੋਰਡ, ਆਵਰਤੀ, ਜਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ)।
ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਉਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਬਣਾ ਕੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਮੇਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਛੁਪੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ 128 ਨਿਊਰੋਨਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੌਫਟਮੈਕਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 10 ਨਿਊਰੋਨ ਹਨ।
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
ਮਾਡਲ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰੋ
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੰਕਲਨ ਦੌਰਾਨ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਇਸ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸੋਧਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ
ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਬੈਚ ਆਕਾਰ (ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਅਤੇ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ, ਅਣਪਛਾਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
ਇਹ ਸਭ ਹੈ! ਅਸੀਂ MNIST ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਹਦਾਇਤਾਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ
ਆਉ ਅਸੀਂ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਕੀ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੀਏ।
ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਪੈਕੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਫੋਟੋਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ Matplotlib ਦੇ "pyplot" ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ "plt" ਵਜੋਂ ਉਪਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਫਿਰ, 10 ਗੁਣਾ 10 ਇੰਚ ਦੇ ਕੁੱਲ ਆਯਾਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ 5 ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਦੇ 5 ਕਾਲਮਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।
ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਹਰ ਇੱਕ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਬ-ਪਲਾਟ ਉੱਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਲੂਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, "imshow" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, "cmap" ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ 'ਗ੍ਰੇ' ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਬ-ਪਲਾਟ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ ਵੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਲੇਬਲ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਪਲਾਟ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ "ਸ਼ੋ" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot a random sample of images
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(train_images[i], cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {train_labels[i].argmax()}")
ax.axis('off')
plt.show()
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ
- ਫੀਡਫੋਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (FFNN): ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੁਕਵੇਂ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN): ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। CNN ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN): ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। CNN ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਲੰਬੀ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ (LSTM) ਨੈੱਟਵਰਕ: RNN ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਮਿਆਰੀ RNN ਵਿੱਚ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ LSTMs ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ: ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਲਰਨਿੰਗ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਤ ਤੇ ਇਸਦੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਸੰਕੁਚਨ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਪਿਕਚਰ ਡਿਨੋਇਸਿੰਗ ਸਭ ਨੂੰ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN): ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। GAN ਦੋ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਤਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲਾ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਬਣਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਰੈਪ-ਅੱਪ, ਤੁਹਾਡੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਕੀ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਕਈ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਕੋਰਸਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਤਸਵੀਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਆਸਾਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਜਾਓ ਜਾਂ ਸ਼ਕਤੀ ਸਿਖਲਾਈ.
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ, ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਮਦਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਔਨਲਾਈਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।
LSRS ਮੋਨਰਾਡ-ਕ੍ਰੋਹਨ
⁶ĵ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਨਗੇ। ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਭਾਰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚੋਣ ਨੋਡਸ