زموږ څخه ډیری د AI عکس جنراتورونو سره آشنا یو باثباته خپریدل. دا لا دمخه صنعت بدل شوی او زموږ په ژوند کې شامل شوی.
په هرصورت، د مستحکم خپریدو ماډلونه د عکس تولید څخه خورا ډیر دي.
دلته ډیری ساحې شتون لري چې موږ یې په کار ګمارلی شو.
د ثابت خپریدو ماډلونه د ریاضیاتو ماډلونه دي. او، دوی کولی شي تاسو سره د وخت په تیریدو سره د سیسټمونو بدلولو متحرکاتو تحقیق کولو کې مرسته وکړي.
دوی د خپریدو پروسې مفکورې پراساس دي. له همدې امله، تاسو کولی شئ د پیښو پراخه لړۍ وڅیړئ. د مثال په ډول؛ د تودوخې لیږد، کیمیاوي تعاملات، او په مالي بازارونو کې د معلوماتو تبلیغ.
دا ماډلونه خورا د تطبیق وړ دي. نو تاسو کولی شئ د اوسني حالت پراساس د سیسټم راتلونکي حالت اټکل کړئ.
سربیره پردې، تاسو کولی شئ هغه بنسټیز فزیکي یا مالي اصول وګورئ چې دا اداره کوي. دا مفهوم په ډیری برخو کې خورا ګټور دی. پدې کې فزیک، کیمیا او مالي شامل دي.
له همدې امله موږ غواړو په دې اړه نوره څیړنه وکړو. او ، موږ غواړو تاسو ته د دې مستحکم ډیفیوژن ماډلونو روزلو څرنګوالي په اړه درس درکړو.
د مستحکم خپریدو ماډلونه څنګه راغلل؟
دا د 19 پیړۍ په وروستیو کې ریښې لري.
په مسلو کې د خپریدو پروسو ریاضیاتی تحقیق هغه ځای دی چیرې چې د مستحکم ډیفیوژن ماډلونو خپل پیل پیل کړ. یو له خورا مشهور مستحکم ډیفیوژن ماډلونو څخه د فوکر - پلانک مساوات دی.
دا لومړی ځل په 1906 کې وړاندې شو. دا ماډلونه د وخت په تیریدو سره وده او بدلون موندلی. له همدې امله، موږ اوس دا په مختلفو صنعتونو کې کاروو.
د دې تر شا منطق څه دی؟
په ساده اصطلاحاتو کې، لکه څنګه چې موږ وویل، دوی د ریاضيیک ماډلونه دي. برسېره پردې، دوی موږ سره مرسته کوي چې تحقیق وکړو چې څنګه یو ملکیت یا مقدار په سیسټم کې د وخت په تیریدو سره خپریږي.
دوی د خپریدو پروسې اصولو پراساس دي. نو، دوی موږ سره مرسته کوي چې تحقیق وکړو چې څنګه یو مقدار په سیسټم کې خپریږي. دا خپریدل په غلظت، فشار، یا نورو پیرامیټونو کې د توپیرونو پایله ده.
راځئ چې یو ساده مثال ورکړو. تصور وکړئ چې تاسو د مایع څخه ډک یو کانټینر لرئ چې تاسو یې رنګ اضافه کړی. خپرونه دلته هغه وخت لیدل کیږي کله چې رنګ په مایع کې په خپریدو او جذبولو پیل وکړي. د مایع او رنګ د ځانګړتیاو پراساس، د ثابت خپریدو ماډلونه کیدای شي د وړاندوینې لپاره وکارول شي چې رنګ به د وخت په تیریدو سره څنګه توزیع او مخلوط شي.
په ډیرو پیچلو سیسټمونو کې، لکه مالي بازارونه یا کیمیاوي تعاملات، دا ماډل کولی شي وړاندوینه وکړي چې څنګه معلومات یا ځانګړتیاوې به د وخت په تیریدو سره سیسټم خپروي او اغیزه وکړي. سربیره پردې ، لوی معلومات ممکن عادت شي دا ماډلونه وروزل د دقیق وړاندوینې کولو لپاره. دوی د ریاضياتي فورمولونو په کارولو سره جوړ شوي چې د سیسټم اوږدمهاله تکامل تشریح کوي.
د وخت په تیریدو سره په سیسټم کې د ځینې ځانګړتیاو د خپریدو پوهه او وړاندوینه د دې ماډلونو اصلي نظر دی. دا مهمه ده چې په یاد ولرئ چې په ځانګړي برخو کې متخصصین معمولا دا ماډلونه کاروي.
د ماډلونو روزنه څنګه؟
خپل معلومات راټول او چمتو کړئ:
تاسو باید لومړی خپل معلومات راټول او چمتو کړئ مخکې لدې چې تاسو د خپل ماډل روزنه پیل کړئ. ستاسو معلومات ممکن پاک او فارمیټ ته اړتیا ولري. همدارنګه، ورکې شوې شمیرې هم باید له منځه یوړل شي.
د ماډل جوړښت غوره کړئ
د مستحکم خپریدو ماډلونه په مختلفو بڼو کې راځي. دا تر ډیره د فوکر-پلانک معادلې، د شروډینګر معادلې، او ماسټر مساواتو پر بنسټ والړ دی. هغه ماډل چې ستاسو د ځانګړي وضعیت سره سمون لري باید غوره شي. په دې توګه، د دې ماډلونو هر یو ګټې او زیانونه لري.
ستاسو د ضایع فعالیت رامینځته کول
دا مهمه ده ځکه چې دا تاثیر کوي چې ستاسو ماډل څومره ښه کولی شي ډاټا سره سمون ولري. د مستحکم ډیفیوژن ماډلونو لپاره، منځنۍ مربع تېروتنه او د کولبیک - لیبلر انحراف په مکرر ډول د ضایع کیدو دندې دي.
خپل ماډل ته روزنه ورکړئ
د سټوچیسټیک تدریجي نزول یا ورته ورته اصلاح کولو طریقې په کارولو سره ، تاسو ممکن د خپل ضایع فعالیت تعریف کولو وروسته خپل ماډل روزنه پیل کړئ.
د خپل ماډل عمومي وړتیا معاینه کړئ
تاسو باید د روزنې وروسته تازه معلومات وګورئ د ډیټا ازموینې سیټ سره پرتله کړئ.
د خپل ماډل هایپر پارامیټرونه تنظیم کړئ
د خپل ماډل فعالیت لوړولو لپاره، د هایپر پارامیټر مختلف ارزښتونو سره تجربه کړئ لکه د زده کړې کچه، د بست اندازه، او په شبکه کې د پټو پرتونو شمیر.
پخوانۍ کړنې تکرار کړئ
تاسو ممکن د غوره پایلو ترلاسه کولو لپاره دا پروسې له یو ځل څخه ډیر تکرار ته اړتیا ولرئ. دا به د ستونزې د ستونزو او د معلوماتو د وړتیا پورې اړه ولري.
د کوډ کولو ټیوټوریل
د پروګرامونې ژبو لکه Python، MATLAB، C++، او R ټول ممکن د مستحکم ډیفیوژن ماډلونو رامینځته کولو لپاره وکارول شي. کارول شوې ژبه به په ځانګړي غوښتنلیک تکیه وکړي. همچنان ، دا کولی شي د دې ژبې لپاره چمتو شوي وسیلو او کتابتونونو پورې اړه ولري.
په دې قضیه کې پایتون غوره انتخاب دی. دا د عددي محاسبې لپاره قوي کتابتونونه لکه NumPy او SciPy لري. همچنان ، دا د TensorFlow ملاتړ کوي او پینټورچ د عصبي شبکو د جوړولو او روزنې لپاره. له همدې امله ، دا د مستحکم ډیفیوژن ماډلونو لیکلو لپاره عالي اختیار کیږي.
مثال:
راځئ چې د تحلیل مساوات وکاروو، یو ریاضياتي فورمول چې تشریح کوي چې څنګه کیفیت یا مقدار، لکه تودوخه یا د موادو غلظت، په سیسټم کې د وخت په تیریدو سره بدلون راځي. معادله عموما داسې ښکاري:
∂u/∂t = α ∇²u
د توزیع کوفیینټ () یوه اندازه ده چې څومره په اسانۍ سره یو ملکیت یا مقدار د سیسټم له لارې خپریږي.
د یو (2u) لیپلاسیان د دې توضیح دی چې څنګه ملکیت یا مقدار د ځای په اړه بدلیږي. چیرې چې یو ملکیت یا مقدار دی چې توزیع کیږي (د مثال په توګه ، تودوخه یا غلظت) ، t د وخت تیریدو دی ، د توزیع کوفیینټ دی ، او د خپریدو ثابت دی ().
موږ کولی شو دا په Python کې د Euler میتود په کارولو سره پلي کړو.
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
دا کوډ د تحلیل مساوات پلي کولو لپاره د اولر تخنیک کاروي. دا د پیل حالت د یو یونیفورم ابتدايي حالت په توګه بیانوي چې د (100) شکل سره د یو قطار لخوا استازیتوب کیږي. 0.01 د وخت مرحلې په توګه کارول کیږي.
د وخت مرحلې لوپ 1000 تکرارونه بشپړ شوي.
دا د np.diff فنکشن کاروي، کوم چې د ګاونډیو عناصرو ترمنځ توپیر ټاکي. له همدې امله، دا د ملکیت یا مقدار د ویشلو ځایي مشتق محاسبه کوي. او، دا په هر تکرار کې د du لخوا استازیتوب کیږي.
بیا موږ ځایی مشتق د diffusion coefficient الفا او د u ارزښت تازه کولو لپاره د وخت مرحله ضرب کوو.
یو ډیر پیچلی مثال
د باثباته تودوخې ماډل چې یوازې د تودوخې مستحکم تودوخې اندازه کوي څه ډول ښکاري؟ دا کوډ څنګه کار کوي؟
د جزوي توپیري مساواتو (PDEs) سیټ حل کول چې تشریح کوي چې څنګه د وخت په تیریدو سره په سیسټم کې تودوخه خپریږي. نو، موږ کولی شو د مستحکم توزیع ماډل وروزو چې د تودوخې ثابت خپریدو نقل کوي.
دلته یو بیلګه ده چې څنګه د تودوخې معادلې، یو PDE چې په یو اړخیزه راډ کې د تودوخې مستحکم خپریدو تشریح کوي، ممکن د محدود توپیر میتود په کارولو سره حل شي:
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()
د متن څخه د انځور تولید څنګه کار کوي؟
څرنګه چې دا په انټرنیټ کې خورا مشهور دی، موږ کولی شو وګورو چې د عکس تولید څنګه کار کوي.
د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) میتودونه او نوریال شبکې. او، دوی په مکرر ډول د متن څخه تر عکس تبادلې لپاره د مستحکم ډیفیوژن ماډل چمتو کولو لپاره کارول کیږي. د دې د ترسره کولو څرنګوالي پراخه توضیحات لاندې وړاندې شوي:
1- د متن په ډاټا کې ټکي ټکن کړئ، او د ټکي ټکي او ټکي له منځه یوسي. ټکي په عددي ارزښتونو بدل کړئ. دا د پری پروسس کولو برخه ده (د کلمې سرایتونه).
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- زده کړئ چې څنګه متن او عکسونه د عصبي شبکې په کارولو سره اړیکه ونیسئ کوم چې انکوډر او ډیکوډر سره یوځای کوي. د ډیکوډر شبکه د ان پټ په توګه پټ کوډ ترلاسه کوي. بیا، دا د انکوډر شبکه وروسته له هغه تړلی انځور رامینځته کوي چې د متن ډیټا په یوه کمپیکٹ نمایش کې بدلوي (د پټ کوډ).
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- د انځورونو او متن توضیحاتو د پام وړ ټولګه چمتو کولو سره چې ورسره ځي. بیا، تاسو کولی شئ د کوډر - کوډر شبکه وروزو.
# 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- وروسته له دې چې شبکه روزل شوې، تاسو کولی شئ له تازه متنونو څخه د عکسونو تولید لپاره وکاروئ. او، دا د انکوډر شبکې ته د متن تغذیه کولو سره دی. بیا، تاسو کولی شئ یو پټ کوډ تولید کړئ، او بیا د تړل شوي عکس تولید لپاره د ډیکوډر شبکې ته پټ کوډ تغذیه کړئ.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5- د مناسب ډیټا سیټ انتخاب او د ضایع کولو دندو یو له خورا مهم ګامونو څخه دی. ډیټاسیټ متنوع دی او د عکسونو او متن توضیحاتو پراخه لړۍ لري. موږ غواړو ډاډ ترلاسه کړو چې عکسونه ریښتیني دي. همچنان ، موږ اړتیا لرو ډاډ ترلاسه کړو چې د متن توضیحات د امکان وړ دي ترڅو موږ د ضایع فعالیت ډیزاین کړو.
# 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)
په نهایت کې ، تاسو ممکن د نورو جوړښتونو او میتودونو سره تجربه وکړئ. نو، دا چې تاسو کولی شئ د ماډل فعالیت لوړ کړئ، لکه د پاملرنې میکانیزمونهGANs، یا VAEs.
یو ځواب ورکړئ ووځي