පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
Deep Learning (DL) නොහොත් මිනිස් මොළයේ ජාල අනුකරණය, දශක දෙකකටත් අඩු කාලයකට පෙර න්යායික අදහසක් විය.
අද දක්වා වේගයෙන් ඉදිරියට යන අතර, එය ශ්රව්ය මත පදනම් වූ කථනයෙන් පෙළ පිටපත් පරිවර්තනය කිරීම සහ විවිධ පරිගණක දර්ශන ක්රියාත්මක කිරීම් වැනි සැබෑ ලෝකයේ අභියෝගවලට මුහුණ දීමට භාවිත කෙරේ.
අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලිය හෝ අවධානය ආදර්ශය මෙම යෙදුම් සඳහා මූලික යාන්ත්රණය වේ.
කර්සර පරීක්ෂණයකින් එය පෙන්නුම් කරයි යන්ත්ර ඉගෙනීම කෘතිම බුද්ධියේ දිගුවක් වන (ML), ගැඹුරු ඉගෙනීමේ උප කුලකයකි.
සාරාංශ කිරීම, අවබෝධය සහ කථා සම්පූර්ණ කිරීම වැනි ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP) සම්බන්ධ ගැටළු සම්බන්ධයෙන් කටයුතු කරන විට, ගැඹුරු ඉගෙනුම් ස්නායුක ජාල අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය භාවිතා කරයි.
මෙම සටහනේදී, අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය යනු කුමක්ද, DL හි අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය ක්රියා කරන ආකාරය සහ අනෙකුත් වැදගත් සාධක අප තේරුම් ගත යුතුය.
ගැඹුරු ඉගෙනීමේදී අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය කුමක්ද?
ගැඹුරු ඉගෙනීමේ දී අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය යනු අනාවැකි ජනනය කරන අතරතුර වඩාත් වැදගත් ආදාන දත්ත වෙත අවධානය යොමු කිරීමට ආකෘතියට ඉඩ දීමෙන් ස්නායුක ජාලයක ක්රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා භාවිතා කරන තාක්ෂණයකි.
මෙය සිදු කරනු ලබන්නේ ආදාන දත්ත බර කිරා බැලීමෙන් වන අතර එමඟින් ආකෘතිය අනෙක් ඒවාට වඩා සමහර ආදාන ගුණාංගවලට ප්රමුඛත්වය දෙයි. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, වඩාත් වැදගත් ආදාන විචල්යයන් පමණක් සලකා බැලීමෙන් ආකෘතියට වඩාත් නිවැරදි අනාවැකි නිපදවිය හැක.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය බොහෝ විට යන්ත්ර පරිවර්තන වැනි ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් කාර්යයන් සඳහා යොදා ගනී, එහිදී ආදාන වාක්ය ඛණ්ඩයේ විවිධ කොටස් වෙත අවධානය යොමු කළ යුතු අතර එහි අර්ථය සම්පූර්ණයෙන් වටහා ගැනීමට සහ සුදුසු පරිවර්තනයක් ලබා දේ.
එය වෙනත් ආකාරයකින් ද භාවිතා කළ හැකිය ගැඹුරු ඉගෙනුම රූප හඳුනාගැනීම වැනි යෙදුම්, වඩාත් නිවැරදි අනාවැකි ජනනය කිරීම සඳහා පින්තූරයක ඇති ඇතැම් වස්තූන් හෝ ලක්ෂණ කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමට ආකෘතියට ඉගෙන ගත හැක.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය ක්රියා කරන්නේ කෙසේද?
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය භාවිතා කරන තාක්ෂණයකි ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති ආදාන ලක්ෂණ කිරා බැලීම සඳහා, ආදානය සැකසීමේදී ආදානයේ අත්යවශ්ය කොටස් වෙත අවධානය යොමු කිරීමට ආකෘතියට ඉඩ සලසයි. මුල් ආකෘතියේ මුල් ආකෘතියේ මුල් ආකෘතිය.
අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලිය ක්රියාත්මක වන ආකාරය පිළිබඳ නිදර්ශනයක් මෙන්න: ඔබ ඉංග්රීසි වාක්ය ඛණ්ඩ ප්රංශ භාෂාවට පරිවර්තනය කරන යන්ත්ර පරිවර්තන ආකෘතියක් සංවර්ධනය කරන බව උපකල්පනය කරන්න. ආකෘතිය ඉංග්රීසි පාඨයක් ආදානය ලෙස ගෙන ප්රංශ පරිවර්තනයක් ප්රතිදානය කරයි.
ආකෘතිය මෙය සිදු කරනුයේ ආදාන වාක්ය ඛණ්ඩය ස්ථාවර දිග දෛශික අනුපිළිවෙලකට (“විශේෂාංග” හෝ “එබ්බෑඩිං” ලෙසද හැඳින්වේ) සංකේතනය කිරීමෙනි. ප්රංශ වචන මාලාවක් ජනනය කරන විකේතකයක් භාවිතයෙන් ප්රංශ පරිවර්තනයක් තැනීමට ආකෘතිය පසුව මෙම දෛශික භාවිතා කරයි.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය මඟින් විකේතන ක්රියාවලියේ සෑම අදියරකදීම ප්රතිදාන අනුපිළිවෙලෙහි වත්මන් වචනය නිපදවීම සඳහා වැදගත් වන ආදාන වාක්ය ඛණ්ඩයේ නිශ්චිත මූලද්රව්ය කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමට ආකෘතියට හැකියාව ලැබේ.
නිදසුනක් ලෙස, විකේතකය පළමු ප්රංශ වචනය නිර්මාණය කිරීමට උත්සාහ කරන විට නිසි පරිවර්තනය තේරීමට සහාය වීම සඳහා ඉංග්රීසි වාක්ය ඛණ්ඩයේ මුල් වචන කිහිපය කෙරෙහි අවධානය යොමු කළ හැකිය.
විකේතකය ඉංග්රීසි වාක්ය ඛණ්ඩයේ විවිධ කොටස් වෙත අවධානය යොමු කරමින් ප්රංශ පරිවර්තනයේ ඉතිරි කොටස් උත්පාදනය කරන අතර එය වඩාත් නිවැරදි පරිවර්තනයක් ලබා ගැනීමට සහාය වේ.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් සහිත ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘතීන් සැකසීමේදී ආදානයේ වඩාත්ම තීරණාත්මක මූලද්රව්ය කෙරෙහි අවධානය යොමු කළ හැකි අතර එමඟින් වඩාත් නිවැරදි අනාවැකි නිපදවීමට ආකෘතියට සහාය විය හැක.
එය පින්තූර සිරස්තල, කථන හඳුනාගැනීම සහ යන්ත්ර පරිවර්තන ඇතුළු විවිධ යෙදුම්වල පුළුල් ලෙස යෙදී ඇති ප්රබල ක්රමයකි.
විවිධ ආකාරයේ අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය
යම් අවධානයක් යාන්ත්රණයක් හෝ ආකෘතියක් භාවිතා කරන සැකසුම අනුව අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් වෙනස් වේ. ආකෘතිය අවධානය යොමු කරන සහ අවධානය යොමු කරන ආදාන අනුක්රමයේ ප්රදේශ හෝ අදාළ කොටස් අවකලනයේ වෙනත් ලක්ෂ්ය වේ.
පහත දැක්වෙන්නේ අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණ වර්ග කිහිපයකි:
සාමාන්ය අවධානය
සාමාන්ය අවධානය යනු එක්තරා ආකාරයකටය ස්නායු ජාලය මිනිසුන් තම වටපිටාවේ විවිධ අයිතම සමඟ කරන ආකාරයටම, ආකෘතියකට එහි ආදානයේ විවිධ ක්ෂේත්ර කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමට තෝරා ගැනීමට ඉඩ සලසන නිර්මාණය.
මෙය පින්තූර හඳුනාගැනීම, ස්වභාවික භාෂා සැකසීම සහ යන්ත්ර පරිවර්තන, වෙනත් දේ සඳහා උපකාර කළ හැක. සාමාන්යකරණය කරන ලද අවධානය ආකෘතියක ජාලය ලබා දී ඇති කාර්යයක් සඳහා වඩාත්ම අදාළ වන ආදානයේ කුමන කොටස් ස්වයංක්රීයව තෝරා ගැනීමට ඉගෙන ගන්නා අතර එම කොටස් මත එහි පරිගණක සම්පත් සංකේන්ද්රණය කරයි.
මෙය ආකෘතියේ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කළ හැකි අතර එය විවිධ රැකියා සඳහා වඩා හොඳින් ක්රියා කිරීමට ඉඩ සලසයි.
ස්වයං අවධානය
ස්වයං-අවධානය සමහර විට අභ්යන්තර-අවධානය ලෙස හැඳින්වේ, ස්නායුක ජාල ආකෘතිවල භාවිතා කරන අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයකි. අධීක්ෂණය හෝ බාහිර යෙදවුම් අවශ්යතාවයකින් තොරව එහි ආදානයේ විවිධ අංශ කෙරෙහි ස්වභාවිකව අවධානය යොමු කිරීමට එය ආකෘතියකට හැකියාව ලබා දෙයි.
නිවැරැදි ප්රතිඵල නිපදවීම සඳහා වාක්ය ඛණ්ඩයක විවිධ වචන අතර ඇති සබැඳි තේරුම් ගැනීමට ආකෘතියට හැකි විය යුතු ස්වභාවික භාෂා සැකසීම වැනි කාර්යයන් සඳහා, මෙය ප්රයෝජනවත් විය හැකිය.
ස්වයං-අවධානය තුළ, එක් එක් ආදාන දෛශික යුගල එකිනෙකට කෙතරම් සමානද යන්න ආකෘතිය තීරණය කරන අතර මෙම සමානතා ලකුණු මත පදනම්ව ප්රතිදානයට එක් එක් ආදාන දෛශිකයේ දායකත්වය බර කරයි.
බාහිර නිරීක්ෂණ අවශ්යතාවයකින් තොරව වඩාත් අදාළ වන ආදානයේ කොටස් වෙත ස්වයංක්රීයව අවධානය යොමු කිරීමට මෙම ආකෘතියට හැකියාව ලැබේ.
බහු හිස අවධානය
බහු-හිස් අවධානය යනු සමහර ස්නායු ජාල ආකෘතිවල භාවිතා කරන අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයකි. බොහෝ "හිස්" හෝ අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලීන් භාවිතා කරමින්, ආකෘතියට එහි තොරතුරුවල අංශ කිහිපයක් කෙරෙහි එකවර අවධානය යොමු කිරීමට හැකියාව ලැබේ.
වාක්ය ඛණ්ඩයක විවිධ වචන අතර ඇති සම්බන්ධතා ආකෘතියට අවබෝධ කර ගත යුතු ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් වැනි කාර්යයන් සඳහා මෙය ප්රයෝජනවත් වේ.
එක් එක් නියෝජන අවකාශයට වෙනම අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයක් යෙදීමට පෙර බහු-හෙඩ් අවධානය යොමු කිරීමේ ආකෘතියක් ආදානය විවිධ නිරූපණ අවකාශයන් බවට පරිවර්තනය කරයි.
එක් එක් අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයේ ප්රතිදානයන් පසුව ඒකාබද්ධ කරනු ලබන අතර, බොහෝ දෘෂ්ටි කෝණයන්ගෙන් තොරතුරු සැකසීමට ආකෘතියට ඉඩ සලසයි. මෙමගින් විවිධ කාර්යයන් සඳහා කාර්ය සාධනය ඉහළ නැංවිය හැකි අතරම ආකෘතිය වඩාත් ඔරොත්තු දෙන සහ කාර්යක්ෂම කරයි.
සැබෑ ජීවිතයේදී අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?
ස්වභාවික භාෂා සැකසීම, පින්තූර හඳුනාගැනීම සහ යන්ත්ර පරිවර්තන ඇතුළු සැබෑ ලෝකයේ යෙදුම් පරාසයක අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් භාවිතා වේ.
ස්වාභාවික භාෂා සැකසීමේදී අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් ආකෘතියට වාක්ය ඛණ්ඩයක ඇති වෙනස් වචන කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමට සහ ඒවායේ සබැඳි ග්රහණය කර ගැනීමට ඉඩ සලසයි. භාෂා පරිවර්තනය, පෙළ සාරාංශ කිරීම සහ වැනි කාර්යයන් සඳහා මෙය ප්රයෝජනවත් විය හැක මනෝ විශ්ලේෂණයකි.
රූප හඳුනාගැනීමේදී අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලීන් මඟින් ආකෘතියට පින්තූරයක ඇති විවිධ අයිතම කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමට සහ ඒවායේ සම්බන්ධතා ග්රහණය කර ගැනීමට ඉඩ සලසයි. මෙය වස්තු හඳුනාගැනීම සහ පින්තූර සිරස්තල කිරීම වැනි කාර්යයන් සඳහා උදවු කළ හැක.
යන්ත්ර පරිවර්තනයේදී අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රම මඟින් ආදාන වාක්යයේ විවිධ කොටස් වෙත අවධානය යොමු කිරීමට සහ මුල් අර්ථයට නිසි ලෙස ගැලපෙන පරිවර්තන වාක්යයක් ගොඩනැගීමට ආකෘතියට ඉඩ සලසයි.
සමස්තයක් වශයෙන්, අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් පුළුල් පරාසයක කාර්යයන් මත ස්නායු ජාල ආකෘති කාර්ය සාධනය වැඩි කළ හැකි අතර බොහෝ සැබෑ-ලෝක යෙදුම්වල වැදගත් ලක්ෂණයකි.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයේ ප්රතිලාභ
ස්නායු ජාල ආකෘතිවල අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණ භාවිතා කිරීමේ විවිධ වාසි ඇත. එක් ප්රධාන වාසියක් නම්, ඔවුන්ට විවිධ රැකියා වලදී ආකෘතියේ ක්රියාකාරිත්වය ඉහළ නැංවීමට හැකි වීමයි.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණය මඟින් ආදානයේ විවිධ අංශ කෙරෙහි වරණාත්මකව අවධානය යොමු කිරීමට ආකෘතියට හැකි වන අතර, ආදානයේ විවිධ පැති අතර ඇති සම්බන්ධතා වඩාත් හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට සහ වඩාත් නිවැරදි අනාවැකි නිපදවීමට උපකාරී වේ.
ස්වභාවික භාෂා සැකසීම සහ පින්තූර හඳුනාගැනීම වැනි යෙදුම් සඳහා මෙය විශේෂයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ, එහිදී ආකෘතිය ආදානයේ වෙනස් වචන හෝ වස්තූන් අතර සම්බන්ධතා තේරුම් ගත යුතුය.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණවල තවත් වාසියක් වන්නේ ඒවාට ආකෘතියේ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කළ හැකි වීමයි. අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රම මඟින් ආදානයේ වඩාත්ම අදාළ බිටු වෙත අවධානය යොමු කිරීමට ඉඩ දීමෙන් ආකෘතිය ක්රියාත්මක කළ යුතු ගණනය කිරීම් ප්රමාණය අවම කළ හැකි අතර, එය වඩාත් කාර්යක්ෂම සහ වේගවත් ධාවනය කරයි.
යන්ත්ර පරිවර්තනය හෝ රූප හඳුනාගැනීම වැනි සැලකිය යුතු ආදාන දත්ත ප්රමාණයක් ආකෘතිය විසින් සැකසිය යුතු කාර්යයන් සඳහා මෙය විශේෂයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ.
අවසාන වශයෙන්, අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලීන් මගින් ස්නායුක ජාල ආකෘතිවල අර්ථ නිරූපණය සහ අවබෝධය වැඩිදියුණු කළ හැකිය.
ආදානයේ විවිධ ක්ෂේත්ර කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමට ආකෘතියට හැකියාව ලබා දෙන අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණ, ආකෘතියේ හැසිරීම් අවබෝධ කර ගැනීමට සහ එහි ක්රියාකාරීත්වය වැඩිදියුණු කිරීමට ප්රයෝජනවත් වන ආකෘතිය අනාවැකි කරන ආකාරය පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා දිය හැකිය.
සමස්තයක් වශයෙන්, අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන්ට ප්රතිලාභ කිහිපයක් ගෙන දිය හැකි අතර බොහෝ ඵලදායී ස්නායුක ජාල ආකෘතිවල අත්යවශ්ය අංගයකි.
අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයේ සීමාවන්
අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලීන් බෙහෙවින් ප්රයෝජනවත් විය හැකි වුවද, ස්නායු ජාල ආකෘතිවල ඒවායේ භාවිතය සීමා කිහිපයක් ඇත. එහි එක් ප්රධාන අවාසියක් නම් ඔවුන් පුහුණු කිරීමට අපහසු විය හැකි බවයි.
අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලීන්ට ආදානයේ විවිධ කොටස් අතර සංකීර්ණ සහසම්බන්ධතා ඉගෙන ගැනීමට ආකෘතියට නිතර අවශ්ය වේ, එය ආකෘතියට ඉගෙන ගැනීමට අපහසු විය හැකිය.
මෙය පුහුණු අවධානය මත පදනම් වූ ආකෘති අභියෝගාත්මක කළ හැකි අතර සංකීර්ණ ප්රශස්තිකරණ ක්රම සහ වෙනත් උපාය මාර්ග භාවිතා කිරීම අවශ්ය විය හැකිය.
අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලීන්ගේ තවත් අවාසියක් නම් ඒවායේ ගණනය කිරීමේ සංකීර්ණත්වයයි. අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රමවලට වෙනස් ආදාන අයිතම අතර සමානකම් ගණනය කිරීම සඳහා ආකෘතිය අවශ්ය වන බැවින්, විශේෂයෙන් විශාල යෙදවුම් සඳහා ඒවා පරිගණකමය වශයෙන් තීව්ර විය හැක.
අවධානය මත පදනම් වූ ආකෘති වෙනත් ආකාරයේ මාදිලිවලට වඩා අඩු කාර්යක්ෂමතාවයකින් සහ මන්දගාමීව ක්රියා කරයි, එය විශේෂිත යෙදුම්වල අඩුපාඩුවක් විය හැකිය.
අවසාන වශයෙන්, අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් ග්රහණය කර ගැනීමට සහ තේරුම් ගැනීමට අභියෝගාත්මක විය හැකිය. ආදානයේ විවිධ සංරචක අතර සංකීර්ණ අන්තර්ක්රියා ඇතුළත් වන බැවින් අවධානය මත පදනම් වූ ආකෘතියක් පුරෝකථනය කරන ආකාරය ග්රහණය කර ගැනීම දුෂ්කර විය හැකිය.
මෙය දෝශ නිරාකරණය කිරීම සහ මෙම ආකෘතිවල කාර්ය සාධනය වැඩිදියුණු කිරීම අපහසු කරයි, සමහර යෙදුම්වල ඍණාත්මක විය හැක.
සමස්තයක් වශයෙන්, අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් බොහෝ වාසි ලබා දෙන අතර, ඒවා විශේෂිත යෙදුමක භාවිතා කිරීමට පෙර අවධානය යොමු කළ යුතු සීමාවන් ද ඇත.
නිගමනය
අවසාන වශයෙන්, අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් ස්නායු ජාල ආකෘති ක්රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ප්රබල ක්රමයකි.
ඔවුන් විසින් විවිධ ආදාන සංරචක මත වරණාත්මකව අවධානය යොමු කිරීමේ හැකියාව ආකෘතියට සපයන අතර, ආදානයේ සංඝටක සංරචක අතර සම්බන්ධතා ග්රහණය කර ගැනීමට සහ වඩාත් නිවැරදි අනාවැකි නිපදවීමට ආකෘතියට සහාය විය හැක.
යන්ත්ර පරිවර්තනය, පින්තූර හඳුනාගැනීම සහ ස්වභාවික භාෂා සැකසීම ඇතුළු බොහෝ යෙදුම් අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන් මත දැඩි ලෙස රඳා පවතී.
කෙසේ වෙතත්, පුහුණු කිරීමේ දුෂ්කරතා, ගණනය කිරීමේ තීව්රතාවය සහ අර්ථ නිරූපණය කිරීමේ දුෂ්කරතා වැනි අවධානය යොමු කිරීමේ ක්රියාවලීන් සඳහා යම් සීමාවන් තිබේ.
යම් යෙදුමක අවධානය යොමු කිරීමේ ශිල්පීය ක්රම යෙදිය යුතුද යන්න සලකා බැලීමේදී, මෙම සීමාවන් ආමන්ත්රණය කළ යුතුය.
සමස්තයක් වශයෙන්, විවිධ වර්ගයේ ස්නායුක ජාල ආකෘතිවල කාර්ය සාධනය වැඩි කිරීමට හැකියාව ඇති ගැඹුරු ඉගෙනුම් භූ දර්ශනයේ ප්රධාන අංගයක් වන්නේ අවධානය යොමු කිරීමේ යාන්ත්රණයන්ය.
ඔබමයි