فهرست[پټ][ښکاره]
راتلونکی دلته دی. او ، پدې راتلونکي ماشینونه د دوی شاوخوا نړۍ په ورته ډول درک کوي چې خلک یې کوي. کمپیوټر کولی شي موټر چلوي، ناروغۍ تشخیص کړي، او په سمه توګه د راتلونکي وړاندوینه وکړي.
دا کیدای شي د ساینسي افسانې په څیر ښکاري، مګر د ژورې زده کړې ماډلونه دا واقعیت جوړوي.
دا پیچلي الګوریتمونه د دې رازونه افشا کوي مصنوعي هوښیارتیاکمپیوټر ته اجازه ورکوي چې ځان زده کړي او وده وکړي. پدې پوسټ کې ، موږ به د ژورې زده کړې ماډلونو ساحې ته ورسیږو.
او، موږ به هغه لوی ظرفیت وڅیړو چې دوی زموږ د ژوند انقلاب کولو لپاره لري. د عصري ټیکنالوژۍ په اړه زده کړې ته چمتو اوسئ چې د انسانیت راتلونکي بدلوي.
دقیقا د ژورې زده کړې ماډلونه څه دي؟
ایا تاسو کله هم کومه لوبه کړې ده چې تاسو باید د دوه عکسونو ترمینځ توپیرونه وپیژنئ؟
که څه هم دا ساتیري ده، دا هم سخت کیدی شي، سمه ده؟ تصور وکړئ چې کمپیوټر ته د دې لوبې کولو لپاره ښوونه وکړئ او هر وخت وګټئ. د ژورې زده کړې ماډلونه یوازې دا سرته رسوي!
د ژورې زده کړې ماډلونه د عالي سمارټ ماشینونو سره ورته دي چې کولی شي لوی شمیر عکسونه معاینه کړي او معلومه کړي چې دوی په کوم کې مشترک دي. دوی دا د عکسونو جلا کولو او هر یو په انفرادي ډول مطالعه کولو سره ترسره کوي.
دوی بیا هغه څه پلي کوي چې دوی د نمونو پیژندلو لپاره زده کړي او د تازه عکسونو په اړه وړاندوینې کوي چې مخکې یې هیڅکله ندي لیدلي.
د ژورې زده کړې ماډلونه مصنوعي عصبي شبکې دي چې کولی شي د لوی ډیټاسیټونو څخه پیچلې نمونې او ځانګړتیاوې زده کړي او استخراج کړي. دا ماډلونه د تړل شوي نوډونو، یا نیورونونو څو پرتونو څخه جوړ شوي دي، چې د تولید تولید لپاره راتلونکی ډاټا تحلیل او بدلوي.
د ژورې زده کړې موډلونه په ځانګړې توګه د هغو دندو لپاره مناسب دي چې لوی درستیت او دقیقیت ته اړتیا لري، لکه د انځور پیژندنه، د وینا پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او روبوټکس.
دوی د ځان چلولو موټرو څخه تر طبي تشخیصاتو ، وړاندیز کونکي سیسټمونو ، او په هرڅه کې کارول شوي. اټکل شوي شننې.
دلته د ژورې زده کړې ماډل کې د معلوماتو جریان روښانه کولو لپاره د لید لید ساده نسخه ده.
د ان پټ ډیټا د ماډل ان پټ پرت ته تیریږي ، کوم چې بیا د محصول وړاندوینې وړاندې کولو دمخه ډیټا د یو شمیر پټو پرتونو له لارې تیریږي.
هر پټ پرت د ان پټ ډیټا په اړه د ریاضیاتي عملیاتو لړۍ ترسره کوي مخکې له دې چې بل پرت ته یې انتقال کړي، کوم چې وروستی وړاندوینه وړاندې کوي.
اوس، راځئ وګورو چې د ژورې زده کړې موډلونه څه دي او موږ څنګه کولی شو په خپل ژوند کې وکاروو.
1. Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNNs د ژورې زده کړې ماډل دی چې د کمپیوټر لید ساحه یې بدله کړې. CNNs د انځورونو طبقه بندي کولو، د شیانو پیژندلو، او د انځورونو برخې کولو لپاره کارول کیږي. د انسان بصری کورټیکس جوړښت او فعالیت د CNNs ډیزاین ته خبر ورکړ.
دوی څنګه کار کوي؟
CNN د یو شمیر قانع کونکي پرتونو، د پولینګ پرتونو، او په بشپړه توګه تړل شوي پرتونو څخه جوړ شوی دی. ان پټ یو انځور دی، او محصول د انځور د ټولګي لیبل وړاندوینه ده.
د CNN قانع کونکي پرتونه د ان پټ عکس او د فلټرونو سیټ ترمینځ د ډاټ محصول په ترسره کولو سره د فیچر نقشه رامینځته کوي. د حوض کولو پرتونه د نمونې په ښکته کولو سره د ځانګړتیا نقشې اندازه کموي.
په نهایت کې، د ځانګړتیا نقشه د بشپړ تړل شوي پرتونو لخوا کارول کیږي ترڅو د انځور ټولګي لیبل اټکل کړي.
CNN ولې مهم دي؟
CNN اړین دي ځکه چې دوی کولی شي په عکسونو کې د نمونو او ځانګړتیاو موندلو زده کړي چې خلک یې په پام کې نیولو سره ستونزمن وي. CNNs د لوی ډیټاسیټونو په کارولو سره د ځانګړتیاو لکه څنډې ، کونجونو او جوړښتونو پیژندلو لپاره تدریس کیدی شي. د دې ملکیتونو زده کولو وروسته، CNN کولی شي په تازه عکسونو کې د شیانو پیژندلو لپاره وکاروي. CNNs د عکس پیژندنې مختلف غوښتنلیکونو کې خورا مهم فعالیت ښودلی.
موږ چیرته CNNs کاروو
روغتیا پاملرنې، د موټرو صنعت، او پرچون یوازې یو څو سکتورونه دي چې CNNs کار کوي. د روغتیا پاملرنې صنعت کې، دوی کولی شي د ناروغۍ تشخیص، د درملو پراختیا، او د طبي عکس تحلیل لپاره ګټور وي.
د موټرو په سکتور کې، دوی د لین په موندلو کې مرسته کوي، د شیانو کشف، او خودمختاره موټر چلول. دوی په پرچون کې د بصری لټون، د انځور پر بنسټ د محصول سپارښتنې، او د لیست کنټرول لپاره په پراخه کچه کارول کیږي.
د مثال په ډول؛ ګوګل په مختلفو غوښتنلیکونو کې CNN ګماري، په شمول د ګوګل لینزد انځور پېژندنې یوه ښه وسیله. برنامه د عکسونو ارزولو او کاروونکو ته د معلوماتو ورکولو لپاره CNNs کاروي.
د مثال په توګه، ګوګل لینز کولی شي په عکس کې شیان وپیژني او د دوی په اړه توضیحات وړاندې کړي، لکه د ګل ډول.
دا ممکن هغه متن هم وژباړي چې له عکس څخه ایستل شوی څو ژبو ته. ګوګل لینز د دې وړتیا لري چې مصرف کونکو ته ګټور معلومات ورکړي ځکه چې د CNNs مرستې په سمه توګه د توکو پیژندلو او له عکسونو څخه ځانګړتیاو استخراج کې مرسته کوي.
2. د اوږدې لنډې مودې حافظې (LSTM) شبکې
د اوږدې لنډې مودې حافظې (LSTM) شبکې د منظم تکراري عصبي شبکو (RNNs) نیمګړتیاو ته د رسیدو لپاره رامینځته شوي. د LSTM شبکې د دندو لپاره مثالی دي چې د وخت په اوږدو کې د معلوماتو ترتیبونو پروسس کولو غوښتنه کوي.
دوی د ځانګړي حافظې حجرې او درې ګیټ میکانیزمونو په کارولو سره کار کوي.
دوی د حجرو دننه او بهر د معلوماتو جریان تنظیموي. د ننوتلو دروازه، د هیرولو دروازه او د محصول دروازه درې دروازې دي.
د ننوتلو دروازه د حافظې حجرې ته د ډیټا جریان تنظیموي ، د هیرولو دروازه د حجرې څخه د معلوماتو حذف تنظیموي ، او د محصول دروازه د حجرې څخه بهر د معلوماتو جریان تنظیموي.
د دوی اهمیت څه دی؟
د LSTM شبکې ګټورې دي ځکه چې دوی کولی شي په بریالیتوب سره د اوږدې مودې اړیکو سره د معلوماتو ترتیبونو استازیتوب او وړاندوینه وکړي. دوی کولی شي د پخوانیو معلوماتو په اړه معلومات ثبت او وساتي، دوی ته اجازه ورکوي چې د راتلونکي معلوماتو په اړه دقیق وړاندوینې وکړي.
د وینا پیژندنه، د لاس لیکلو پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او د انځور سرلیک کول یوازې یو څو هغه غوښتنلیکونه دي چې د LSTM شبکې کارول یې کړي.
موږ د LSTM شبکې چیرته کاروو؟
ډیری سافټویر او ټیکنالوژي غوښتنلیکونه د LSTM شبکې کار کوي ، پشمول د وینا پیژندنې سیسټمونه ، د طبیعي ژبې پروسس کولو وسیلې لکه جذب تحلیلد ماشین ژباړې سیسټمونه، او د متن او انځور تولید سیسټمونه.
دوی د ځان چلولو موټرو او روبوټونو په جوړولو کې هم کارول شوي، په بیله بیا د مالي صنعت کې د درغلیو کشف او اټکل کولو لپاره د پلور بازار خوځښت
3. تولیدي مخالفې شبکې (GANs)
GANs a ژوره زده کړه هغه تخنیک چې د نوي ډیټا نمونو رامینځته کولو لپاره کارول کیږي چې د ورکړل شوي ډیټا سیټ سره ورته وي. GANs له دوو څخه جوړ شوي دي عصبي شبکې: یو هغه چې د نوي نمونو تولید زده کوي او هغه څوک چې د اصلي او تولید شوي نمونو ترمنځ توپیر زده کوي.
په ورته طریقه کې، دا دوه شبکې یوځای روزل کیږي تر هغه چې جنراتور کولی شي نمونې تولید کړي چې د حقیقي شبکو څخه توپیر نلري.
ولې موږ GANs کاروو
GANs د لوړ کیفیت تولید لپاره د دوی ظرفیت له امله د پام وړ دي مصنوعي معلومات چې کیدای شي د مختلفو غوښتنلیکونو لپاره وکارول شي، په شمول د انځور او ویډیو تولید، د متن تولید، او حتی د موسیقۍ تولید.
GANs د معلوماتو د لوړولو لپاره هم کارول شوي، کوم چې نسل دی مصنوعي معلومات د ریښتیني نړۍ ډیټا ضمیمه کول او د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ښه کول.
سربیره پردې، د مصنوعي ډیټا په رامینځته کولو سره چې د ماډلونو روزنې او تقلید کولو لپاره کارول کیدی شي ، GANs د دې وړتیا لري چې سکتورونه بدل کړي لکه د درملو او درملو پراختیا.
د GANs غوښتنلیکونه
GANs کولی شي ډیټاسیټونه ضمیمه کړي ، نوي عکسونه یا فلمونه رامینځته کړي ، او حتی د ساینسي سمولونو لپاره مصنوعي ډیټا تولید کړي. سربیره پردې ، GANs د تفریح څخه تر طبي پورې په مختلف غوښتنلیکونو کې د ګمارلو احتمال لري.
عمرونه او ویډیوګانې. د مثال په توګه د NVIDIA سټایل GAN2 د مشهور شخصیتونو او هنري کارونو د لوړ کیفیت عکسونو رامینځته کولو لپاره کارول شوی.
4. د ژور باور شبکې (DBNs)
ژور باور شبکې (DBNs) دي مصنوعي هوښیارتیا سیسټمونه چې کولی شي په ډیټا کې د نمونو موندلو زده کړي. دوی دا د معلوماتو په کوچنیو او کوچنیو برخو ویشلو سره سرته رسوي، په هره کچه د هغې ډیر بشپړ پوهه ترلاسه کوي.
DBNs ممکن د معلوماتو څخه زده کړي پرته له دې چې خبر شي چې دا څه دي (دا د "غیر څارل شوي زده کړې" په نوم یادیږي). دا دوی په ډیټا کې د نمونو موندلو لپاره خورا ارزښتناکه کوي چې یو شخص به یې پیژندل ستونزمن یا ناممکن وي.
څه شی د DBNs مهم کوي؟
DBNs د دوی د ظرفیت له امله د پام وړ دي چې د درجه بندۍ ډیټا نمایندګي زده کړي. دا نمایشونه د مختلفو غوښتنلیکونو لپاره کارول کیدی شي لکه طبقه بندي، د بې نظمۍ کشف، او د ابعاد کمول.
د DBNs ظرفیت د غیر څارل شوي دمخه روزنې ترسره کولو لپاره ، کوم چې کولی شي د لږترلږه لیبل شوي ډیټا سره د ژور زده کړې ماډلونو فعالیت ډیر کړي ، د پام وړ ګټه ده.
د DBNs غوښتنلیکونه څه دي؟
یو له خورا مهم غوښتنلیکونو څخه دی د شیانو کشفپه کوم کې چې DBNs د ځانګړو شیانو پیژندلو لپاره کارول کیږي لکه الوتکې، الوتونکي او انسانان. دوی د عکس تولید او ډلبندۍ لپاره هم کارول کیږي، په فلمونو کې د حرکت کشف، او د غږ پروسس کولو لپاره د طبیعي ژبې فهم.
برسېره پردې، DBNs عموما په ډیټاسیټونو کې ګمارل کیږي ترڅو د انسان حالت ارزونه وکړي. DBNs د مختلف صنعتونو لپاره عالي وسیله ده ، پشمول د روغتیا پاملرنې او بانکداري ، او ټیکنالوژۍ.
5. د ژور تقویت زده کړې شبکې (DRLs)
ژوره د پیاوړتیا زده کړه شبکې (DRLs) ژورې عصبي شبکې د پیاوړتیا زده کړې تخنیکونو سره مدغم کوي ترڅو اجنټانو ته اجازه ورکړي چې په پیچلي چاپیریال کې د آزموینې او خطا له لارې زده کړي.
DRLs اجنټانو ته د زده کړې لپاره کارول کیږي چې څنګه د دوی شاوخوا سره متقابل عمل کولو او د دوی له غلطیو زده کولو سره د انعام سیګنال غوره کړي.
څه شی دوی د پام وړ کوي؟
دوی په مختلفو غوښتنلیکونو کې په اغیزمنه توګه کارول شوي، پشمول د لوبو، روبوټکس، او خپلواکه موټر چلولو. DRLs مهم دي ځکه چې دوی کولی شي مستقیم د خام حسي ان پټ څخه زده کړي، اجنټانو ته اجازه ورکوي چې د چاپیریال سره د دوی د تعامل پراساس پریکړې وکړي.
مهم غوښتنلیکونه
DRLs په ریښتیني نړۍ شرایطو کې ګمارل شوي ځکه چې دوی کولی شي ستونزمن مسلې اداره کړي.
DRLs په ډیری مشهور سافټویر او تخنیکي پلیټ فارمونو کې شامل شوي ، پشمول د OpenAI جم ، د یووالي د ML-استازو، او د ګوګل د ډیپ مینډ لابراتوار. AlphaGoد ګوګل لخوا جوړ شوی ډیمپینډد مثال په توګه، د بورډ لوبې لوبې کولو لپاره DRL ګوماري Go د نړیوال اتل په کچه.
د DRL بله کارول په روبوټیکونو کې دي ، چیرې چې دا د دندو اجرا کولو لپاره د روبوټیک وسلو د حرکت کنټرول لپاره کارول کیږي لکه د شیانو گرفت کول یا د بلاکونو سټیک کول. DRLs ډیری کارونې لري او د دې لپاره ګټور وسیله ده د زده کړې لپاره روزنیز اجنټان او په پیچلو ترتیباتو کې پریکړې وکړئ.
6. اتوماتیک کوډرونه
Autoencoders یو په زړه پوری ډول دی نوریال شبکه چې د دواړو پوهانو او ډیټا ساینس پوهانو علاقه یې راپارولې ده. دوی اساسا ډیزاین شوي ترڅو زده کړي چې څنګه ډیټا کمپریس او بحال کړي.
د ان پټ ډاټا د پرتونو د پرله پسې پرتونو له لارې تغذیه کیږي چې په تدریجي ډول د ډیټا ابعاد کموي تر هغه چې دا د ان پټ او آؤټ پوټ پرتونو په پرتله د لږ نوډونو سره د خنډ په پرت کې فشار نه وي.
دا کمپریس شوی نمایش بیا د پرتونو د ترتیب په کارولو سره د اصلي ان پټ ډیټا بیا جوړولو لپاره کارول کیږي چې په تدریجي ډول د ډیټا ابعاد بیرته خپل اصلي شکل ته لوړوي.
ولې مهم دی؟
Autoencoders یوه مهمه برخه ده ژوره زده کړه ځکه چې دوی د فیچر استخراج او د معلوماتو کمول ممکن کوي.
دوی د دې وړتیا لري چې د راتلونکو ډیټا کلیدي عناصر وپیژني او په کمپریس شوي شکل کې یې وژباړي چې بیا وروسته په نورو دندو لکه طبقه بندي ، ګروپ کولو ، یا د نوي ډیټا رامینځته کولو لپاره پلي کیدی شي.
موږ چیرته اتوماتیک کوډونه کاروو؟
د بې نظمۍ کشف کول، د طبیعي ژبې پروسس کول، او کمپیوټر لید یوازې یو څو ډیسپلینونه دي چیرې چې اتوماتیک کوډر کارول کیږي. د مثال په توګه، آټوینکوډرونه د کمپیوټر لید کې د عکس کمپریشن ، عکس ډینوز کولو ، او د عکس ترکیب لپاره کارول کیدی شي.
موږ کولی شو د طبیعي ژبې پروسس کولو کې د متن رامینځته کولو ، د متن کټګورۍ ، او د متن لنډیز کولو په کارونو کې Autoencoders وکاروو. دا کولی شي په ډیټا کې غیر معمولي فعالیت وپیژني چې د غیر معمولي پیژندنې کې له نورم څخه انحراف کوي.
7. کیپسول شبکې
د کیپسول شبکې د ژورې زده کړې نوې جوړښت دی چې د Convolutional Neural Networks (CNNs) لپاره د بدیل په توګه رامینځته شوی.
د کیپسول شبکې د مغز واحدونو د ګروپ کولو مفکورې پراساس دي چې کیپسول نومیږي چې په عکس کې د یو ځانګړي توکي شتون پیژندلو او د هغه ځانګړتیاو لکه سمت او موقعیت د دوی تولید ویکتورونو کې د کوډ کولو مسؤلیت لري. د کیپسول شبکې له همدې امله کولی شي د CNNs څخه غوره ځایي تعاملات او د لید بدلونونه اداره کړي.
ولې موږ د CNN په پرتله کیپسول شبکې غوره کوو؟
د کیپسول شبکې ګټورې دي ځکه چې دوی په عکس کې د توکو ترمینځ د درجه بندي اړیکو په نیولو کې د CNN ستونزې لرې کوي. CNNs کولی شي د مختلف اندازو شیان وپیژني مګر د دې پوهیدو لپاره مبارزه کوي چې دا توکي څنګه یو بل سره وصل کوي.
د کیپسول شبکې، له بلې خوا، کولی شي د شیانو او د هغوی ټوټې پیژني، په بیله بیا دا چې څنګه په عکس کې ځای پرځای شوي، دوی د کمپیوټر لید غوښتنلیکونو لپاره یو وړ کاندید جوړوي.
د غوښتنلیکونو ساحې
د کیپسول شبکې لا دمخه په مختلفو غوښتنلیکونو کې ژمنې پایلې ښودلې، پشمول د عکس طبقه بندي، د شیانو پیژندنه، او د انځور ویش.
دوی په طبي عکسونو کې د شیانو توپیر کولو لپاره کارول شوي ، په فلمونو کې خلک پیژني ، او حتی د 3D عکسونو څخه 2D ماډلونه رامینځته کړي.
د دوی د فعالیت د زیاتوالي لپاره، د کیپسول شبکې د نورو ژورو زده کړو جوړښتونو سره یوځای شوي لکه د جنراتور ضد شبکو (GANs) او متغیر اتوماتیک کوډر (VAEs). د کیپسول شبکې وړاندوینه کیږي چې د کمپیوټر لید ټیکنالوژیو په وده کې په زیاتیدونکي توګه حیاتي رول ولوبوي ځکه چې د ژورې زده کړې ساینس وده کوي.
د مثال په توګه؛ نبابل د نیورویمیګینګ فایل ډولونو لوستلو او لیکلو لپاره د Python مشهور وسیله ده. د عکس ویشلو لپاره، دا د کیپسول شبکې کار کوي.
8. د پاملرنې پر بنسټ ماډلونه
د ژورې زده کړې ماډلونه چې د پاملرنې پر بنسټ ماډلونو په نوم پیژندل کیږي، د پاملرنې میکانیزمونو په نوم هم پیژندل کیږي، هڅه کوي د دقت زیات کړي. د ماشین زده کړې موډلونه. دا ماډلونه د راتلونکو معلوماتو ځینې ځانګړتیاو باندې تمرکز کولو سره کار کوي، چې په پایله کې یې ډیر اغیزمن او اغیزمن پروسس کیږي.
د طبیعي ژبې پروسس کولو کارونو کې لکه د ماشین ژباړه او د احساساتو تحلیل، د پاملرنې میتودونه خورا بریالي ښودل شوي.
د دوی اهمیت څه دی؟
د پاملرنې پر بنسټ ماډلونه ګټور دي ځکه چې دوی د پیچلو معلوماتو ډیر اغیزمن او اغیزمن پروسس کوي.
دودیز عصبي شبکې د ټولو داخلي معلوماتو ارزونه په مساوي ډول مهمه ده، چې پایله یې ورو پروسس او دقیقیت کم شوی. د پاملرنې پروسې د ان پټ ډیټا په مهمو اړخونو تمرکز کوي، د چټکو او دقیقو وړاندوینو لپاره اجازه ورکوي.
د کارونې ساحې
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، د پاملرنې میکانیزمونه د غوښتنلیکونو پراخه لړۍ لري، پشمول د طبیعي ژبې پروسس کول، د انځور او آډیو پیژندنه، او حتی بې چلوونکي موټرې.
د پاملرنې میتودونه، د بیلګې په توګه، د طبیعي ژبې پروسس کولو کې د ماشین ژباړې د ښه کولو لپاره کارول کیدی شي سیسټم ته اجازه ورکوي چې په ځانګړو کلمو یا جملو تمرکز وکړي چې د شرایطو لپاره اړین دي.
په خودمختاره موټرو کې د پاملرنې میتودونه کارول کیدی شي ترڅو سیسټم سره مرسته وکړي ترڅو په شاوخوا کې ځینې توکو یا ننګونو باندې تمرکز وکړي.
9. د ټرانسفارمر شبکې
د ټرانسفارمر شبکې د ژورې زده کړې ماډلونه دي چې د معلوماتو ترتیبونه معاینه کوي او تولیدوي. دوی په یو وخت کې د یو عنصر د ننوتلو ترتیب پروسس کولو او د ورته یا مختلف اوږدوالي د محصول ترتیب تولیدولو سره کار کوي.
د ټرانسفارمر شبکې، د معیاري ترتیب څخه تر ترتیب ماډلونو برعکس، د تکراري عصبي شبکو (RNNs) په کارولو سره ترتیبونه نه پروسس کوي. پرځای یې، دوی د ځان د پاملرنې پروسې کاروي ترڅو د ترتیب د ټوټو ترمنځ اړیکې زده کړي.
د ټرانسفارمر شبکې اهمیت څه دی؟
د ټرانسفارمر شبکې په وروستیو کلونو کې د طبیعي ژبې پروسس کولو دندو کې د دوی د غوره فعالیت په پایله کې په شهرت کې وده کړې.
دوی په ځانګړې توګه د متن جوړولو دندو لپاره مناسب دي لکه د ژبې ژباړه، د متن لنډیز، او د خبرو اترو تولید.
د ټرانسفارمر شبکې د RNN-based ماډلونو په پرتله په کمپیوټري توګه خورا اغیزمن دي، دوی د لوی پیمانه غوښتنلیکونو لپاره غوره انتخاب جوړوي.
تاسو د ټرانسفارمر شبکې چیرته موندلی شئ؟
د ټرانسفارمر شبکې په پراخه کچه د غوښتنلیکونو په پراخه لړۍ کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه د طبیعي ژبې پروسس کول.
د GPT (د تولید څخه دمخه روزل شوي ټرانسفارمر) لړۍ یو مشهور ټرانسفارمر ماډل دی چې د دندو لپاره کارول شوی لکه د ژبې ژباړې ، متن لنډیز کول ، او د چیټ بوټ نسل.
BERT (د ټرانسفارمرونو څخه د دوه اړخیزه انکوډر نمایندګۍ) یو بل عام ټرانسفارمر پراساس ماډل دی چې د طبیعي ژبې د پوهاوي غوښتنلیکونو لپاره کارول شوی لکه د پوښتنې ځواب ورکول او د احساساتو تحلیل.
دواړه GPT او BERT سره جوړ شوي پینټورچ، د خلاصې سرچینې ژورې زده کړې چوکاټ چې د ټرانسفارمر پراساس ماډلونو رامینځته کولو لپاره مشهور دی.
10. د بولټزمان محدود ماشینونه (RBMs)
محدود بولټزمن ماشینونه (RBMs) یو ډول غیر څارل شوي عصبي شبکه ده چې په تولیدي ډول زده کوي. د لوړ ابعادو ډیټا څخه د لازمي ځانګړتیاو زده کولو او استخراج کولو ظرفیت له امله ، دوی په پراخه کچه د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې برخو کې ګمارل شوي.
RBMs د دوه پرتونو څخه جوړ شوي، لیدل کیږي او پټ دي، هر پرت د نیورونونو ګروپ څخه جوړ دی چې د وزن لرونکي څنډو په واسطه وصل شوي. RBMs د احتمالي توزیع زده کولو لپاره ډیزاین شوي چې د ان پټ ډیټا تشریح کوي.
محدود بولټزمان ماشینونه څه دي؟
RBMs د زده کړې تولیدي ستراتیژي کاروي. په RBMs کې، ښکاره پرت د ان پټ ډاټا منعکس کوي، پداسې حال کې چې ښخ شوی پرت د ان پټ ډیټا ځانګړتیاوې کوډ کوي. د لیدلو او پټو پرتونو وزن د دوی د اړیکو پیاوړتیا ښیي.
RBMs د روزنې په جریان کې د پرتونو تر مینځ وزنونه او تعصبونه د یو تخنیک په کارولو سره تنظیموي چې د متضاد توپیر په نوم پیژندل کیږي. متضاد توپیر د زده کړې یوه نه څارل شوې ستراتیژي ده چې د ماډل د وړاندوینې احتمال ډیروي.
د محدود بولټزمان ماشینونو اهمیت څه دی؟
RBMs د پام وړ دي ماشین زده کړه او ژوره زده کړه ځکه چې دوی کولی شي د ډیرو معلوماتو څخه اړوند ځانګړتیاوې زده کړي او استخراج کړي.
دا د انځور او وینا پیژندنې لپاره خورا اغیزمن دي، او دوی په مختلفو غوښتنلیکونو لکه د سپارښتونکي سیسټمونو، د بې نظمۍ کشف، او د ابعاد کمولو کې ګمارل شوي. RBMs کولی شي په پراخه ډیټاسیټونو کې نمونې ومومي، چې پایله یې غوره وړاندوینې او بصیرت دي.
د بولټزمان محدود ماشینونه چیرته کارول کیدی شي؟
د RBMs لپاره غوښتنلیکونه د ابعاد کمول، د بې نظمۍ کشف، او د سپارښتنې سیسټمونه شامل دي. RBMs په ځانګړې توګه د احساساتو تحلیل لپاره ګټور دي د موضوع ماډلینګ د طبیعي ژبې پروسس کولو په شرایطو کې.
د ژور باور شبکې، یو ډول عصبي شبکه چې د غږ او انځور پیژندنې لپاره کارول کیږي، RBMs هم کاروي. د ژور باور شبکې وسیله بکس، ټیسسر فولډ، او تیوانو د سافټویر یا ټیکنالوژۍ ځینې ځانګړي مثالونه دي چې RBMs کاروي.
و نغاړئ
د ژورې زده کړې ماډلونه په مختلفو صنعتونو کې خورا مهم کیږي، په شمول د وینا پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او د کمپیوټر لید.
Convolutional Neural Networks (CNNs) او Recurrent Neural Networks (RNNs) خورا ژمنې ښودلې او په ډیری غوښتنلیکونو کې په پراخه کچه کارول کیږي، په هرصورت، د ژورې زده کړې ټول ماډلونه خپلې ګټې او زیانونه لري.
په هرصورت، څیړونکي لاهم د محدود بولټزمین ماشینونو (RBMs) او د ژورې زده کړې ماډلونو نور ډولونه په لټه کې دي ځکه چې دوی هم ځانګړي ګټې لري.
نوي او تخلیقي ماډلونه تمه کیږي چې رامینځته شي ځکه چې د ژورې زده کړې ساحه د سختو ستونزو د اداره کولو لپاره پرمختګ ته دوام ورکوي
یو ځواب ورکړئ ووځي