ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਸੁਰਖੀਆਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇਹ ਸ਼ਾਖਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਵਾਜਾਈ ਤੱਕ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲਪਨਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਸੀ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸੂਝਵਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਵੌਲਯੂਮ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ 15 ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੱਕ ਲੰਬੇ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੱਕ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਏ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ.
1. ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈੱਟਵਰਕ
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਦਲ ਗਏ ਹਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ। ਉਹ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਧਿਆਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਕ੍ਰਮ-ਤੋਂ-ਕ੍ਰਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਸਵਾਨੀ ਐਟ ਅਲ ਦੁਆਰਾ "ਧਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਨਕੋਡਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੀਕੋਡਰ (2017) ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਨਐਲਪੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਸਮੇਤ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ।
ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
2. ਲੰਬੇ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ ਨੈੱਟਵਰਕ (LSTMs)
ਲੰਬੇ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ ਨੈੱਟਵਰਕ (LSTMs) ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਲੰਬੀ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਭੁੱਲਦੇ ਹੋਏ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
LSTM ਕੁਝ "ਗੇਟਾਂ" ਰਾਹੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਗੇਟ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਦਰ ਜਾਣ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਤਕਨੀਕ LSTMs ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਜਾਂ ਭੁੱਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
LSTMs ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜਾਂ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਣਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਬੋਲੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਆਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
3. ਸਵੈ ਸੰਗਠਿਤ ਨਕਸ਼ੇ (SOMs)
SOM ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਕਲੀ ਹਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜੋ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਆਯਾਮੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਧੀ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਗਰਿੱਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਯੂਨਿਟ ਜਾਂ ਨਿਊਰੋਨ ਇਨਪੁਟ ਸਪੇਸ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰੋਨਸ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੌਪੋਲੋਜੀਕਲ ਬਣਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, SOM ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ. ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਨਿਊਰੋਨਸ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਕੇਤ ਹੋਣ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਅਤੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. SOM ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
4. ਡੂੰਘੀ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
ਦੀਪ ਸੋਰਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਹਰ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਇਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡਣ, ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਚਲਾਉਣ, ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਿਊ-ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਸ਼ਹੂਰ ਡੀਪ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਸ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਾਮ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਕਿਊ-ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਟਾਰੀ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡਣ ਲਈ ਸਿੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਡੀਪ ਕਿਊ-ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਸ਼ਹੂਰ ਡੀਪ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀ (DQN) ਹੈ। DQNs Q-Learning ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਰਵਾਈ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਿਕਲਪਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। DQNs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਗੋ ਅਤੇ ਡੋਟਾ 2 ਵਰਗੀਆਂ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਤੁਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
5. ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNNs)
RNN ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਸਮਝੋ, ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਉਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
RNN ਇਸਲਈ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ।
RNN ਹਰ ਵਾਰ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਸਟੈਪ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਇਸਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁਰਾਣੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇਸਦਾ ਇਹ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ RNN ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਮੁੱਦੇ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, RNNs ਨੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲੱਭੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੰਗੀਤ ਉਤਪਾਦਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਅਨੁਵਾਦ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਾਰੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ RNN-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਰੀ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਆਵਾਜ਼ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ RNN- ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। RNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
6. ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ
ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ "ਕੈਪਸੂਲ" ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਕੁਝ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੈਪਸੂਲ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾ ਕੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੱਢਦੇ ਹਨ।
ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਕੈਪਸੂਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਥਾਨਿਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਨਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ, ਤਸਵੀਰ ਵੰਡ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜ ਹਨ।
ਕੈਪਸੂਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ। ਉਹ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼, ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਕੇ ਟੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
7. ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ (VAEs)
VAEs ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹਨ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੇਠਲੇ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਮੂਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੀਕੋਡ ਕਰਕੇ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਇੱਕ ਜਾਦੂਗਰ ਵਾਂਗ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਖਰਗੋਸ਼ ਨੂੰ ਟੋਪੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਖਰਗੋਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ! VAE ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਂ ਸੰਗੀਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ.
VAE ਗੁਪਤ ਕੋਡਬ੍ਰੇਕਰ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ। ਉਹ ਅੰਤਰੀਵ ਨੂੰ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਡਾਟਾ ਦੀ ਬਣਤਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਬੁਝਾਰਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸਲੀ ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਤਾਜ਼ਾ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਜਾਂ ਸੰਗੀਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੌਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। VAE ਤਾਜ਼ੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਸੰਗੀਤ ਦੇ ਬੋਲ।
8. ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GANs)
GANs (ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈਟਵਰਕ) ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਜੁਲਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਦੋ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨੈੱਟਵਰਕ।
ਜਨਰੇਟਰ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ।
ਅਤੇ, ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਸਲੀ ਅਤੇ ਬਣਾਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲ ਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਨਰੇਟਰ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
GANs ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਅਲੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਸੂਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਕਰਾਸ ਸਮਝੋ। ਜਨਰੇਟਰ ਇੱਕ ਜਾਅਲੀ ਵਾਂਗ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਵੀਂ ਆਰਟਵਰਕ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀ ਵਰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਜਾਸੂਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਕਲਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਜਾਅਲਸਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲ ਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗ ਨਕਲੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
GAN ਦੇ ਕਈ ਉਪਯੋਗ ਹਨ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਜਾਂ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀਆਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਵਾਂ ਸੰਗੀਤ ਜਾਂ ਲਿਖਤ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
9. ਡੂੰਘੇ Q- ਨੈੱਟਵਰਕ (DQNs)
ਡੀਪ ਕਿਊ-ਨੈੱਟਵਰਕ (DQNs) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ Q-ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿੱਖ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਇਨਾਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Q- ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਏ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮ ਪਾਤਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ! DQNs ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ Q-ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗੋ ਅਤੇ ਸ਼ਤਰੰਜ ਵਰਗੀਆਂ ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਚੈਂਪੀਅਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਹਰਾਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, DQNs ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
10. ਰੇਡੀਅਲ ਬੇਸਿਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੈੱਟਵਰਕ (RBFNs)
ਰੇਡੀਅਲ ਬੇਸਿਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੈੱਟਵਰਕ (RBFNs) ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਰੇਡੀਅਲ ਬੇਸਿਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਧਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸੁਮੇਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰੇਡੀਅਲ ਬੇਸਿਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਨਪੁਟ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
RBFN ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇਨਪੁਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਤੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚਿਕਿਤਸਾ ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
RBFNs ਨੂੰ ਇੱਕ GPS ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰੋ ਜੋ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਰਸਤਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਐਂਕਰ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਐਂਕਰ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰੇਡੀਅਲ ਬੇਸਿਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਖੜ੍ਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ RBFNs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਕਿਵੇਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਵੇਗਾ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
11. ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰਨ (MLPs)
ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੂਪ ਜਿਸਨੂੰ ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ (MLP) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਲਿੰਕਡ ਨੋਡਸ, ਜਾਂ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ MLP ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਹੇਠਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਤੋਂ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਪਰਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਲੁਕਵੇਂ ਪਰਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
MLPs ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। MLPs ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਸੇ ਔਖੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਤਫ਼ਤੀਸ਼ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਪਰਾਧ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਿ ਹਰੇਕ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰ ਹੈ।
12. ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs)
ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs), ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਵਰਤ ਕੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਫਿਲਟਰਾਂ, ਜਾਂ ਕਰਨਲ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਫਿਲਟਰ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਨਪੁਟ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਗਲਾਈਡ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ CNN ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਤਸਵੀਰ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
CNN ਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰਕਾਰ ਵਜੋਂ ਵਿਚਾਰੋ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਸਟਰਪੀਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਬੁਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਬੁਰਸ਼ ਇੱਕ ਕਰਨਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਕਾਰ ਕਈ ਕਰਨਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਫੋਟੋਆਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ CNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
13. ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈੱਟਵਰਕ (DBNs)
DBNs ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਿਖਲਾਈ। ਉਹ ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (RBMs) ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਦੋ-ਲੇਅਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
DBN ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤਸਵੀਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਤੱਕ ਡਰੱਗ ਦੀ ਖੋਜ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਐਸਟ੍ਰੋਜਨ ਰੀਸੈਪਟਰ ਲਈ ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਬੰਧਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ DBN ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ। DBN ਨੂੰ ਰਸਾਇਣਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਾਈਡਿੰਗ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਵਲ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਬਾਈਡਿੰਗ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ।
ਇਹ ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ DBNs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
14. ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ
ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣਗੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਮੂਲ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣਗੇ।
ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ, ਸ਼ੋਰ ਹਟਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਲਈ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਨੂੰ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਨੋਟਸ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਮਝੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਲੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸੁਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁੱਕਵੇਂ ਨੁਕਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ।
ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਪਣੇ ਨੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਾਠ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ, ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੰਕੁਚਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
15. ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (RBMs)
RBMs (ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਦਿਸਦੀ ਪਰਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਲਿੰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਇੱਕੋ ਪਰਤ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
RBMs ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕੰਟਰੈਸਟਿਵ ਡਾਇਵਰਜੈਂਸ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਲੁਕਵੇਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। RBM ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਵਿਤਰਣ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਉਹ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ RBMs ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਹਾਰ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ RBM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਹੋਰਾਈਜ਼ਨ 'ਤੇ ਸਮੇਟਣਾ ਅਤੇ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸ
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਢੰਗ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN), ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ। CNNs ਨੇ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ RNNs ਨੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਘੱਟ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ, ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ