ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
- 1. ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- 2. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 3. ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਝ ਕੀ ਹੈ?
- 4. ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
- 5. ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
- 6. ਇੱਕ ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰਨ (MLP) ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
- 7. ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਿਸ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਖੇਡਦੇ ਹਨ?
- 8. ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਕੀ ਹੈ?
- 9. ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
- 10. ਡੂੰਘੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਖੋਖਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾੜ ਸਕਦੇ ਹਨ?
- 11. ਅੱਗੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ।
- 12. ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
- 13. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ?
- 14. Softmax ਅਤੇ ReLU ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹਨ?
- 15. ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 0 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਵਜ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- 16. ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੈਚ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਅ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 17. ਬੈਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਡਰਾਪਆਊਟ ਕੀ ਹਨ?
- 18. ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਨੂੰ ਬੈਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡੀਸੈਂਟ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ?
- 19. ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- 20. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਟੈਂਸਰ ਕੀ ਹੈ?
- 21. ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੋਗੇ?
- 22. CNN ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- 23. CNN ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- 24. ਓਵਰ- ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- 25. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ RNN ਕੀ ਹੈ?
- 26. ਐਡਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ
- 27. ਡੂੰਘੇ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ: ਉਹ ਕੀ ਹਨ?
- 28. ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਟੈਂਸਰ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
- 29. ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
- 30. ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN): ਉਹ ਕੀ ਹਨ?
- 31. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਲੁਕੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੋਗੇ?
- 32. ਡੂੰਘੀ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਸਿੱਟਾ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਈ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵਾਂ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਬਸੈੱਟ ਦੀ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਨਕਲ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ।
ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ, ਹਰ ਕੋਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਜਿੰਨੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਪਿਛਲੇ 20 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕੀ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਉਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਸੁਪਨੇ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਪੋਸਟ ਸਧਾਰਨ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤੱਕ ਦੇ ਕਈ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗੀ।
1. ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਏ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ। ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਤਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਲੁਕਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕੁੱਤੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ)।
2. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਣ।
ਦੇ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਵਜੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।
3. ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਝ ਕੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਨਕਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਜੈਵਿਕ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਨੇੜਿਓਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਮਾਨ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰੀਵ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਕੇ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਡ ਸਮਝ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਆਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ:
- ਇਨਪੁਟ ਪਰਤ
- ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਤ
4. ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਿਊਰੋਨ ਇੱਕ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ। ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਦੁਆਰਾ ਮਲਟੀਪਲ ਇਨਪੁਟਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਫਿਰ ਕਈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ ਜਿਸਨੂੰ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਭਾਰ ਹੈ।
ਨਿਊਰੋਨ ਇਹਨਾਂ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ANN) ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰਾਂ (DNN) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡੂੰਘੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ। ਸ਼ਬਦ "ਡੀਪ" ਇੱਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪੱਧਰਾਂ ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
6. ਇੱਕ ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰਨ (MLP) ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
ਇੰਪੁੱਟ, ਛੁਪੀਆਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਤਾਂ MLPs ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਛੁਪੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ-ਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਵਾਂਗ ਹੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਿੰਗਲ ਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਦੀ ਬਾਈਨਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਰਫ ਰੇਖਿਕ ਵਿਭਾਜਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (0,1) ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ MLP ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
7. ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਿਸ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਖੇਡਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਰਗਰਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਕੋਈ ਵੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਜੋੜ ਅਤੇ ਬਾਈਸ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਟੈਪ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਸਿਗਮੋਇਡ, ਰੀਲਯੂ, ਟੈਨਹ, ਅਤੇ ਸੌਫਟਮੈਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
8. ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਕੀ ਹੈ?
ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੇਂਟ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਸਥਾਨਕ-ਗਲੋਬਲ ਮਿਨੀਮਾ ਲੱਭਣਾ ਟੀਚਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਮਾਰਗ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
9. ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ "ਨੁਕਸਾਨ" ਜਾਂ "ਗਲਤੀ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਉਸ ਅਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਿੱਛੇ ਧੱਕ ਕੇ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
10. ਡੂੰਘੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਖੋਖਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾੜ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਖੋਖਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਛੁਪੀ ਹੋਈ ਪਰਤ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਈ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖੋਖਲੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਕਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੀਪ ਨੈਟਵਰਕ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੂੰਘੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਬੋਲੀ ਜਾਂ ਤਸਵੀਰ ਪਛਾਣ ਲਈ ਹੋਵੇ।
11. ਅੱਗੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ।
ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਦੱਬੀ ਹੋਈ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਵਜ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਫਾਰਵਰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਸਾਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹੇਠਲੀ ਪਰਤ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰੇਕ ਦੱਬੀ ਹੋਈ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਤੱਕ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਮ ਅੱਗੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
12. ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
13. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ?
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸਫੋਟ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਲਤ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਵਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਾਯੋਜਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)।
ਵਿਸਫੋਟ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਸਥਿਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸੰਭਾਵਿਤ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਐਲੀਮੈਂਟ-ਬਾਈ-ਐਲੀਮੈਂਟ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਜਾਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਵੱਲ ਧੱਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
14. Softmax ਅਤੇ ReLU ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹਨ?
Softmax ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ 0 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਰੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਜੋੜ ਇੱਕ ਹੋਵੇ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰਾਂ ਲਈ, ਸੌਫਟਮੈਕਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰੀਕਟੀਫਾਈਡ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ReLU ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਜੇਕਰ X ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ X ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਜ਼ੀਰੋ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ReLU ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਬੀਆਂ ਪਰਤਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
15. ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 0 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਵਜ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਦੇ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇਗਾ, ਇਸ ਲਈ ਸਾਰੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ 0 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਡਬਲਯੂ [1] ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਜ਼ਨ ਲਈ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵਜ਼ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਰਹਿਣਗੇ ਜੇਕਰ ਸਾਰੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਨਿਊਰੋਨ ਉਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਗੇ।
ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ 0 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੂਪ ਦੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਲਈ ਇੱਕ ਸਬਪਾਰ ਨਤੀਜਾ ਆਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
16. ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੈਚ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਅ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੇਂਟ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬੈਚ, ਦੁਹਰਾਓ, ਅਤੇ ਯੁਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। Epoch ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਅਤੇ ਪਿੱਛੇ ਦੋਨੋ, ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਕਈ ਵਾਰ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਇਸ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਈ ਬੈਚਾਂ ਜਾਂ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਬੈਚਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਆਕਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਢੰਗ-ਯੁਗ, ਦੁਹਰਾਓ, ਅਤੇ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ-ਅਵੱਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ.
17. ਬੈਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਡਰਾਪਆਊਟ ਕੀ ਹਨ?
ਡਰਾਪਆਉਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਅਤੇ ਲੁਕਵੇਂ ਨੈਟਵਰਕ ਯੂਨਿਟਾਂ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 20 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ) ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਟਾ ਕੇ ਡਾਟਾ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਕਨਵਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦੁੱਗਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਦੀ ਔਸਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਾ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਿਵੀਏਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ, ਬੈਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ।
18. ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਨੂੰ ਬੈਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡੀਸੈਂਟ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਬੈਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ:
- ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੈਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਜ਼ਨ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ:
- ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਧੇਰੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਭਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਬੈਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਨਵਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ।
19. ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਵੀ ਪਰਤਾਂ ਹੋਣ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰੀਟੀਜ਼ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰੇਗਾ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਰੇਖਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਹਿਣ ਲਈ, n ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ m ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੀਨੀਅਰ ਵਿਭਾਜਨ ਬਾਰਡਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ।
20. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਟੈਂਸਰ ਕੀ ਹੈ?
ਟੈਂਸਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ N-ਅਯਾਮੀ ਐਰੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਟੈਂਸਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਆਕਾਰ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ — ਅਰਥਾਤ, ਕਿੰਨੇ ਮਾਪ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਕਿੰਨਾ ਵੱਡਾ ਹੈ — ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਇਨਪੁਟਸ ਵੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਟੈਂਸਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਦੂਜੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਟੈਂਸਰ ਦਾ ਰੂਪ ਸਿਰਫ ਗ੍ਰਾਫ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਹੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
21. ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੋਗੇ?
- ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਨਤੀਜਾ ਜਿਸਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਹੈ ਅਸਲ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਿਸਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਹੈ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਕਲਾਸ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਟੀ ਹੈ।
- ਇੱਕ Tanh ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਇਸਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਸੌਖ ਦੇ ਕਾਰਨ, ReLU ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
22. CNN ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਮੇਜਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (CNN, ਜਾਂ ConvNet) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਥੇ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੰਪੁੱਟ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਚੈਨਲ ਤਸਵੀਰ ਹੈ।
ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੀਐਨਐਨ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
23. CNN ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰ: ਮੁੱਖ ਪਰਤ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪਰਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਯੋਗ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਰਤ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ReLU ਲੇਅਰ: ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਬਣਾ ਕੇ, ਇਹ ਲੇਅਰ ਨੈਗੇਟਿਵ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ: ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ, ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮੈਕਸ ਪੂਲਿੰਗ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
24. ਓਵਰ- ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਇਸ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਤਾਜ਼ੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਵਾਪਰਨ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿੱਖਣ ਵੇਲੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਟਰੱਕਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਖਾਸ ਬਾਕਸ ਫਾਰਮ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਟਰੱਕ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਇਹ ਫਲੈਟਬੈੱਡ ਟਰੱਕ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ, ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਅੰਡਰ-ਫਿੱਟ ਮਾਡਲ ਉਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੋਨੋ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਕੇ-ਫੋਲਡ ਕਰਾਸ-ਵੈਧਨ) ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਨਮੂਨਾ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ।
25. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ RNN ਕੀ ਹੈ?
ਆਵਰਤੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN), ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਕਿਸਮ, ਸੰਖੇਪ RNN ਦੁਆਰਾ ਜਾਣ. ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੀਨੋਮ, ਲਿਖਾਈ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕ੍ਰਮ, ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ, RNN ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
26. ਐਡਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ
ਐਡਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮੋਮੈਂਟਮ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਪਾਰਸ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨਾਲ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅੱਪਡੇਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਡਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਮੋਮੈਂਟਮ ਦੁਆਰਾ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਕਾਠੀ ਬਿੰਦੂ ਵਿੱਚ ਫਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ।
27. ਡੂੰਘੇ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ: ਉਹ ਕੀ ਹਨ?
ਡੀਪ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਦੋ ਸਮਰੂਪ ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹਿਕ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਅੱਧ ਲਈ ਚਾਰ ਜਾਂ ਪੰਜ ਖੋਖਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਅੱਧ ਲਈ ਚਾਰ ਜਾਂ ਪੰਜ ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੈੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਪਰਤਾਂ ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਨੀਂਹ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰੋਕੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ RBM ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ MNIST ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ RBM ਨਾਲੋਂ ਗੌਸੀਅਨ ਸੁਧਾਰੇ ਗਏ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
28. ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਟੈਂਸਰ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਇਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੈਂਸਰ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਐਰੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਟੈਂਸਰ ਇਹ ਡੇਟਾ ਐਰੇ ਹਨ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪ ਅਤੇ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
29. ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਲਈ ਖੜ੍ਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ "ਡੇਟਾਫਲੋ ਗ੍ਰਾਫ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ।
30. ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN): ਉਹ ਕੀ ਹਨ?
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਤੀਜਾ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਨਰੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
31. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਲੁਕੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੋਗੇ?
ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਲੁਕੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸੰਖਿਆ ਕਿਸੇ ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਨਿਯਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਤੇ ਡਿੱਗਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੁਝ ਸਿੱਧੇ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ:
ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਵਸਥਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਸਮਾਨ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਹਰ ਵਿਲੱਖਣ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਥਾਂ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
32. ਡੂੰਘੀ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਜਿਸ ਨੂੰ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਸੰਚਤ ਇਨਾਮ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਈਵ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਖੇਡਾਂ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਾਹਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਸ਼ਕਤੀ ਸਿਖਲਾਈ.
- ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਖੇਡ ਹੈ। ਅਗਲੇ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਿਕਸਲਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਜਾਂ ਮਾੜੇ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਲਗਭਗ ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜਿਹੜੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਦੇ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਕਰਸ਼ਕ ਮਿਹਨਤਾਨੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਕੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਝ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਅਕਸਰ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਚੁੱਕੋ।
ਹੈਸ਼ਡੋਰਕ 'ਤੇ ਜਾਓ ਇੰਟਰਵਿview ਲੜੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ.
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ