ژوره زده کړه (DL)، یا د انسان د مغزو د شبکو تقلید، په ساده ډول د دوو لسیزو څخه لږ مخکې یو نظري نظر و.
نن ورځ ګړندۍ پرمخ وړئ ، او دا د ریښتیني نړۍ ننګونو سره د مبارزې لپاره کارول کیږي لکه د آډیو پراساس وینا څخه متن لیږدونو ژباړل او د کمپیوټر لید مختلف پلي کولو کې.
د پاملرنې پروسه یا د پاملرنې ماډل د دې غوښتنلیکونو بنسټیز میکانیزم دی.
یوه سرسري ازموینه دا په ګوته کوي ماشین د زده کړې (ML)، کوم چې د مصنوعي استخباراتو توسیع دی، د ژورې زده کړې یوه فرعي برخه ده.
کله چې د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) پورې اړوند مسلو سره معامله وشي، لکه لنډیز، پوهه، او د کیسې بشپړول، د ژورې زده کړې عصبي شبکې د پاملرنې میکانیزم څخه کار اخلي.
پدې پوسټ کې، موږ باید پوه شو چې د پاملرنې میکانیزم څه دی، د پاملرنې میکانیزم څنګه په DL کې کار کوي او نور مهم فاکتورونه.
په ژوره زده کړه کې د پاملرنې میکانیزم څه شی دی؟
په ژورې زده کړې کې د پاملرنې میکانیزم یو تخنیک دی چې د عصبي شبکې فعالیت ښه کولو لپاره کارول کیږي ماډل ته اجازه ورکوي چې د وړاندوینې رامینځته کولو پرمهال خورا مهم ان پټ ډیټا باندې تمرکز وکړي.
دا د ان پټ ډیټا وزن کولو سره ترسره کیږي ترڅو ماډل د نورو په پرتله ځینې ان پټ ملکیتونو ته لومړیتوب ورکړي. د پایلې په توګه، ماډل کولی شي یوازې د خورا مهم ان پټ متغیرونو په پام کې نیولو سره ډیر دقیق وړاندوینې تولید کړي.
د پاملرنې میکانیزم اکثرا د طبیعي ژبې پروسس کولو کارونو کې کارول کیږي لکه د ماشین ژباړې ، چیرې چې ماډل باید د ان پټ جملې مختلف برخو ته پاملرنه وکړي ترڅو د هغې معنی په بشپړ ډول درک کړي او مناسب ژباړه چمتو کړي.
دا په نورو کې هم کارول کیدی شي ژوره زده کړه غوښتنلیکونه، لکه د عکس پیژندنه، چیرې چې ماډل کولی شي په انځور کې ځینې شیانو یا ځانګړتیاوو ته پاملرنه زده کړي ترڅو نور دقیق وړاندوینې رامینځته کړي.
د پاملرنې میکانیزم څنګه کار کوي؟
د پاملرنې میکانیزم یو تخنیک دی چې په کې کارول کیږي د ژورې زده کړې موډلونه د ان پټ ځانګړتیاوو وزن کولو لپاره، ماډل ته اجازه ورکوي چې د پروسس کولو پر مهال د ان پټ خورا اړین برخو باندې تمرکز وکړي. د اصلي بڼه د اصلي بڼه اصلي بڼه.
دلته یو مثال دی چې د پاملرنې پروسې څنګه کار کوي: فرض کړئ چې تاسو د ماشین ژباړې ماډل رامینځته کوئ چې انګلیسي جملې په فرانسوي بدلوي. ماډل د انګلیسي متن د ننوتلو په توګه اخلي او د فرانسوي ژباړه تولیدوي.
ماډل دا کار د لومړي ځل لپاره د ان پټ جملې په کوډ کولو سره د ثابت اوږدوالي ویکتورونو په ترتیب کې کوي (د "خصوصیتونو" یا "ایمبیډینګز" په نوم هم یادیږي). بیا موډل دا ویکتورونه د ډیکوډر په کارولو سره فرانسوي ژباړې رامینځته کولو لپاره کاروي چې د فرانسوي کلمو لړۍ رامینځته کوي.
د پاملرنې میکانیزم موډل ته وړتیا ورکوي چې د ان پټ جملې دقیقو عناصرو باندې تمرکز وکړي کوم چې د کوډ کولو پروسې په هر مرحله کې د محصول په ترتیب کې د اوسني کلمې تولید لپاره مهم دي.
د مثال په توګه، ډیکوډر کولی شي د انګلیسي جملې په لومړیو څو کلمو تمرکز وکړي ترڅو د مناسب ژباړې غوره کولو کې مرسته وکړي کله چې دا د لومړي فرانسوي کلمې رامینځته کولو هڅه کوي.
کوډ کونکی به د انګلیسي جملې مختلف برخو ته پاملرنه وکړي پداسې حال کې چې دا د فرانسوي ژباړې پاتې برخې رامینځته کوي ترڅو د امکان تر ټولو دقیقې ژباړې ترلاسه کولو کې مرسته وکړي.
د ژورې زده کړې موډلونه د پاملرنې میکانیزمونو سره کولی شي د پروسس کولو پرمهال د ان پټ خورا مهم عناصرو باندې تمرکز وکړي، کوم چې کولی شي ماډل سره د وړاندوینو په تولید کې مرسته وکړي چې ډیر دقیق وي.
دا یو قوي میتود دی چې په پراخه کچه په مختلف غوښتنلیکونو کې پلي شوی ، پشمول د عکس سرلیک کول ، د وینا پیژندنه ، او د ماشین ژباړه.
د پاملرنې میکانیزم مختلف ډولونه
د پاملرنې میکانیزمونه په ترتیب پورې اړه لري په کوم کې چې د پاملرنې ځانګړي میکانیزم یا ماډل کارول کیږي. د انپټ ترتیب ساحې یا اړونده برخې چې ماډل تمرکز کوي او تمرکز کوي د توپیر نور ټکي دي.
لاندې د پاملرنې میکانیزم څو ډوله دي:
عمومي پاملرنه
عمومي پاملرنه یو ډول دی نوریال شبکه ډیزاین چې یو ماډل ته اجازه ورکوي چې د خپل ان پټ په مختلفو برخو تمرکز وکړي، لکه څنګه چې خلک د دوی په شاوخوا کې د مختلفو توکو سره ترسره کوي.
دا کولی شي د نورو شیانو په مینځ کې د عکس پیژندنې، طبیعي ژبې پروسس کولو، او ماشین ژباړې سره مرسته وکړي. شبکه د عمومي پاملرنې ماډل کې دا زده کوي چې په اوتومات ډول وټاکي چې د ان پټ کومې برخې د ټاکل شوي دندې لپاره خورا اړین دي او په دې برخو کې د کمپیوټر سرچینې تمرکز کوي.
دا کولی شي د ماډل موثریت ته وده ورکړي او اجازه ورکړي چې په مختلفو دندو کې ښه ترسره کړي.
د ځان پاملرنه
ځان ته پاملرنه کله ناکله د داخلي پاملرنې په نوم یادیږي، د پاملرنې یو ډول میکانیزم دی چې د عصبي شبکې ماډلونو کې کارول کیږي. دا یو ماډل ته وړتیا ورکوي چې په طبیعي ډول د څارنې یا بهر معلوماتو ته اړتیا پرته د دې ان پټ مختلف اړخونو باندې تمرکز وکړي.
د طبیعي ژبې پروسس کولو په څیر دندو لپاره، چیرې چې ماډل باید د دې وړتیا ولري چې د مختلفو کلمو ترمنځ اړیکې په یوه جمله کې درک کړي ترڅو دقیق پایلې تولید کړي، دا ممکن ګټور وي.
د ځان په پام کې نیولو سره، ماډل ټاکي چې د ان پټ ویکتورونو هره جوړه یو بل ته څومره ورته ده او بیا د دې ورته ورته نمرو پراساس په محصول کې د هر ان پټ ویکتور ونډې وزن کوي.
دا ماډل ته وړتیا ورکوي چې په اتوماتيک ډول د ان پټ برخې باندې تمرکز وکړي چې د بهر څارنې اړتیا پرته خورا اړین دي.
څو اړخیزه پاملرنه
ملټي سر پاملرنه د پاملرنې یو ډول میکانیزم دی چې په ځینې عصبي شبکې ماډلونو کې ګمارل کیږي. د ډیری "سرونو" یا د پاملرنې پروسې کارول، ماډل ته وړتیا ورکوي چې په یوځل کې د خپلو معلوماتو په څو اړخونو تمرکز وکړي.
دا د طبیعي ژبې پروسس کولو په څیر د کارونو لپاره ګټور دی چیرې چې ماډل باید په یوه جمله کې د مختلف کلمو ترمینځ اړیکې درک کړي.
د څو سر پاملرنې ماډل ان پټ د هر نمایش ځای ته د جلا پاملرنې میکانیزم پلي کولو دمخه په ډیری مختلف نمایش ځایونو کې بدلوي.
د هرې پاملرنې میکانیزم پایلې بیا یوځای کیږي، ماډل ته اجازه ورکوي چې د ډیری لیدونو څخه معلومات پروسس کړي. دا کولی شي په بیالبیلو دندو کې فعالیت ته وده ورکړي پداسې حال کې چې ماډل ډیر انعطاف منونکی او اغیزمن کوي.
د پاملرنې میکانیزم څنګه په ریښتیني ژوند کې کارول کیږي؟
د پاملرنې میکانیزمونه د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو په لړ کې ګمارل شوي ، پشمول د طبیعي ژبې پروسس کول ، د عکس پیژندنه ، او ماشین ژباړه.
د طبیعي ژبې پروسس کې د پاملرنې میکانیزمونه ماډل ته اجازه ورکوي چې په یوه جمله کې په جلا کلمو تمرکز وکړي او د دوی اړیکې ونیسي. دا د دندو لپاره ګټور کیدی شي لکه د ژبې ژباړه، د متن لنډیز، او جذب تحلیل.
د عکس په پیژندنه کې د پاملرنې پروسې ماډل ته اجازه ورکوي چې په عکس کې په متنوع توکو تمرکز وکړي او د دوی اړیکې وپیژني. دا کولی شي د شیانو پیژندلو او د عکس سرلیک کولو په څیر دندو سره مرسته وکړي.
د ماشین ژباړې کې د پاملرنې میتودونه ماډل ته اجازه ورکوي چې د ان پټ جملې مختلف برخو باندې تمرکز وکړي او یوه ژباړل شوې جمله جوړه کړي چې په سمه توګه د اصلي معنی سره سمون ولري.
په ټولیز ډول، د پاملرنې میکانیزمونه کولی شي د دندو په پراخه لړۍ کې د عصبي شبکې ماډل فعالیت زیات کړي او د ډیری ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو یوه مهمه ځانګړتیا ده.
د پاملرنې میکانیزم ګټې
د عصبي شبکې ماډلونو کې د پاملرنې میکانیزمونو کارولو مختلف ګټې شتون لري. یو له مهمو ګټو څخه دا دی چې دوی کولی شي په مختلفو دندو کې د ماډل فعالیت ته وده ورکړي.
د پاملرنې میکانیزمونه موډل ته وړتیا ورکوي چې په انتخابي ډول د ان پټ مختلف برخو باندې تمرکز وکړي، د دې سره مرسته کوي چې د آخذې مختلف اړخونو ترمنځ اړیکې په ښه توګه درک کړي او ډیر دقیق وړاندوینې تولید کړي.
دا په ځانګړې توګه د غوښتنلیکونو لپاره ګټور دی لکه د طبیعي ژبې پروسس کول او د انځور پیژندنه، چیرې چې ماډل باید په ان پټ کې د ځانګړو کلمو یا شیانو ترمنځ اړیکې درک کړي.
د پاملرنې میکانیزم بله ګټه دا ده چې دوی کولی شي د ماډل موثریت ته وده ورکړي. د پاملرنې میتودونه کولی شي د محاسبې مقدار کم کړي چې ماډل یې باید اجرا کړي د دې اجازه ورکړي چې د ان پټ په خورا اړونده بټونو تمرکز وکړي ، دا د چلولو لپاره خورا مؤثر او ګړندی کوي.
دا په ځانګړي توګه د دندو لپاره ګټور دی چیرې چې ماډل باید د پام وړ ان پټ ډیټا پروسس کړي ، لکه د ماشین ژباړه یا د عکس پیژندنه.
په نهایت کې ، د پاملرنې پروسې کولی شي د عصبي شبکې ماډلونو تشریح او پوهه ښه کړي.
د پاملرنې میکانیزمونه، کوم چې ماډل ته توان ورکوي چې د ان پټ په مختلفو برخو تمرکز وکړي، کولی شي د دې لپاره بصیرت ورکړي چې ماډل څنګه وړاندوینې کوي، کوم چې د ماډل چلند درک کولو او د هغې د فعالیت ښه کولو لپاره ګټور وي.
په ټولیز ډول، د پاملرنې میکانیزمونه کولی شي ډیری ګټې راوړي او د ډیری اغیزمن عصبي شبکې ماډلونو لازمي برخه وي.
د پاملرنې میکانیزم محدودیتونه
که څه هم د پاملرنې پروسې خورا ګټورې کیدی شي، د عصبي شبکې ماډلونو کې د دوی کارول ډیری محدودیتونه لري. د دې یو لوی نیمګړتیا دا ده چې دوی ممکن د روزنې لپاره سخت وي.
د پاملرنې پروسې په مکرر ډول ماډل ته اړتیا لري ترڅو د ننوتلو مختلف برخو ترمینځ پیچلي اړیکې زده کړي ، کوم چې د ماډل لپاره زده کول ستونزمن کیدی شي.
دا کولی شي د روزنې تمرکز پراساس ماډلونه ننګونکي کړي او ممکن د پیچلي اصلاح کولو میتودونو او نورو ستراتیژیو کارولو ته اړتیا ولري.
د پاملرنې پروسې بله نیمګړتیا د دوی کمپیوټري پیچلتیا ده. ځکه چې د پاملرنې میتودونه ماډل ته اړتیا لري ترڅو د جلا آخذو توکو ترمینځ ورته والی محاسبه کړي ، دوی کولی شي په کمپیوټري توګه خورا قوي وي ، په ځانګړي توګه د لویو آخذونو لپاره.
د پاملرنې پراساس ماډلونه ممکن د نورو ډولونو ماډلونو په پرتله د کار کولو لپاره لږ موثر او ورو وي د پایلې په توګه ، کوم چې ممکن په ځانګړي غوښتنلیکونو کې نیمګړتیا وي.
په نهایت کې، د پاملرنې میکانیزمونه ممکن د پوهیدو او پوهیدو لپاره ننګونې وي. دا به ستونزمن وي چې پوه شي چې څنګه د پاملرنې پر بنسټ ماډل وړاندوینې کوي ځکه چې دا د ان پټ د بیلابیلو برخو ترمنځ پیچلې تعاملات لري.
دا کولی شي د دې ماډلونو فعالیت ډیبګ کول او ښه کول ستونزمن کړي ، کوم چې په ځینو غوښتنلیکونو کې منفي کیدی شي.
په ټولیز ډول، پداسې حال کې چې د پاملرنې میکانیزمونه ډیری ګټې وړاندې کوي، دوی ځینې محدودیتونه هم لري چې باید په ځانګړي غوښتنلیک کې د کارولو دمخه په نښه شي.
پایله
په پایله کې، د پاملرنې میکانیزمونه د عصبي شبکې ماډل فعالیت لوړولو لپاره یو پیاوړی میتود دی.
دوی ماډل ته دا وړتیا چمتو کوي چې په انتخابي ډول د مختلف ان پټ اجزاوو باندې تمرکز وکړي، کوم چې کولی شي د ماډل سره مرسته وکړي ترڅو د ان پټ د اجزاو اجزاو تر مینځ اړیکې وپیژني او وړاندوینې تولید کړي چې ډیر دقیق وي.
ډیری غوښتنلیکونه، په شمول د ماشین ژباړه، د انځور پیژندنه، او د طبیعي ژبې پروسس کول، په پراخه کچه د پاملرنې میکانیزمونو باندې تکیه کوي.
په هرصورت، د پاملرنې پروسې لپاره ځینې محدودیتونه شتون لري، لکه د روزنې مشکل، د کمپیوټري شدت، او د تفسیر مشکل.
کله چې په یو ځانګړي غوښتنلیک کې د پاملرنې تخنیکونو پلي کولو په پام کې نیولو سره ، دا محدودیتونه باید په ګوته شي.
په ټولیز ډول، د پاملرنې میکانیزمونه د ژورې زده کړې منظرې کلیدي برخه ده، د ډیری مختلف ډوله عصبي شبکې ماډلونو فعالیت زیاتولو احتمال سره.
یو ځواب ورکړئ ووځي