பொருளடக்கம்[மறை][காட்டு]
ஆழமான கற்றல் (DL), அல்லது மனித மூளை நெட்வொர்க்குகளின் முன்மாதிரி, இரண்டு தசாப்தங்களுக்கு முன்னர் ஒரு தத்துவார்த்த யோசனையாக இருந்தது.
இன்று வரை வேகமாக முன்னேறி, ஆடியோ அடிப்படையிலான பேச்சு-க்கு-உரை டிரான்ஸ்கிரிப்ட்களை மொழிபெயர்ப்பது மற்றும் வெவ்வேறு கணினி பார்வை செயலாக்கங்களில் நிஜ-உலக சவால்களைச் சமாளிக்க இது பயன்படுத்தப்படுகிறது.
கவனம் செயல்முறை அல்லது கவனம் மாதிரி இந்த பயன்பாடுகளுக்கு அடிப்படையான அடிப்படை பொறிமுறையாகும்.
மேலோட்டமான ஆய்வு அதைக் குறிக்கிறது எந்திர கற்றல் (ML), செயற்கை நுண்ணறிவின் விரிவாக்கம், ஆழ்ந்த கற்றலின் துணைக்குழு ஆகும்.
சுருக்கம், புரிதல் மற்றும் கதையை நிறைவு செய்தல் போன்ற இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) தொடர்பான சிக்கல்களைக் கையாளும் போது, ஆழ்ந்த கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கவனத்தை ஈர்க்கும் பொறிமுறையைப் பயன்படுத்துகின்றன.
இந்த இடுகையில், கவன பொறிமுறை என்றால் என்ன, டி.எல் மற்றும் பிற முக்கிய காரணிகளில் கவனம் பொறிமுறை எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை நாம் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்.
ஆழ்ந்த கற்றலில் கவனம் செலுத்தும் வழிமுறை என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றலில் கவனம் செலுத்தும் பொறிமுறையானது ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும், இது மாதிரியானது கணிப்புகளை உருவாக்கும் போது மிக முக்கியமான உள்ளீட்டுத் தரவுகளில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
உள்ளீட்டுத் தரவை எடைபோடுவதன் மூலம் இது நிறைவேற்றப்படுகிறது, இதனால் மாதிரியானது சில உள்ளீட்டு பண்புகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது. இதன் விளைவாக, மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க உள்ளீட்டு மாறிகளை மட்டுமே கருத்தில் கொண்டு மாதிரி மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்க முடியும்.
இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்ற இயற்கையான மொழி செயலாக்கப் பணிகளில் கவனம் செலுத்தும் பொறிமுறையானது பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அங்கு மாதிரியானது உள்ளீட்டு சொற்றொடரின் பல்வேறு பிரிவுகளுக்கு கவனம் செலுத்த வேண்டும், அதன் அர்த்தத்தை முழுமையாகப் புரிந்துகொண்டு பொருத்தமான மொழிபெயர்ப்பை வழங்க வேண்டும்.
இது மற்றவற்றிலும் பயன்படுத்தப்படலாம் ஆழமான கற்றல் படத்தை அறிதல் போன்ற பயன்பாடுகள், மேலும் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்க ஒரு படத்தில் உள்ள சில பொருள்கள் அல்லது குணாதிசயங்களுக்கு கவனம் செலுத்த மாடல் கற்றுக்கொள்ள முடியும்.
அட்டென்ஷன் மெக்கானிசம் எப்படி வேலை செய்கிறது?
கவனம் பொறிமுறை என்பது பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் உள்ளீட்டு குணாதிசயங்களை எடைபோடுவதற்கு, மாதிரியை செயலாக்கும் போது உள்ளீட்டின் மிக அவசியமான பகுதிகளில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது. அசல் வடிவத்தின் அசல் வடிவத்தின் அசல் வடிவம்.
கவனம் செலுத்தும் செயல்முறை எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதற்கான எடுத்துக்காட்டு: ஆங்கில சொற்றொடர்களை பிரெஞ்சு மொழியாக மாற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியை நீங்கள் உருவாக்குகிறீர்கள் என்று வைத்துக்கொள்வோம். மாதிரி ஒரு ஆங்கில உரையை உள்ளீடாக எடுத்து ஒரு பிரெஞ்சு மொழிபெயர்ப்பை வெளியிடுகிறது.
உள்ளீடு சொற்றொடரை நிலையான-நீள திசையன்களின் வரிசையில் முதலில் குறியாக்கம் செய்வதன் மூலம் மாடல் இதைச் செய்கிறது ("அம்சங்கள்" அல்லது "உட்பொதிப்புகள்" என்றும் அழைக்கப்படுகிறது). ஃபிரெஞ்சு வார்த்தைகளின் வரிசையை உருவாக்கும் டிகோடரைப் பயன்படுத்தி பிரெஞ்சு மொழிபெயர்ப்பை உருவாக்க மாதிரியானது இந்த திசையன்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
டிகோடிங் செயல்பாட்டின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் வெளியீட்டு வரிசையில் தற்போதைய வார்த்தையை உருவாக்குவதற்கு முக்கியமான உள்ளீட்டு சொற்றொடரின் துல்லியமான கூறுகளில் கவனம் செலுத்துவதற்கு கவனம் செலுத்தும் பொறிமுறையானது மாதிரியை செயல்படுத்துகிறது.
எடுத்துக்காட்டாக, டிகோடர் ஆங்கில சொற்றொடரின் முதல் சில சொற்களில் கவனம் செலுத்தி, அது முதல் பிரெஞ்சு வார்த்தையை உருவாக்க முயற்சிக்கும்போது சரியான மொழிபெயர்ப்பைத் தேர்ந்தெடுக்க உதவுகிறது.
டிகோடர் ஆங்கில சொற்றொடரின் பல்வேறு பிரிவுகளுக்கு கவனம் செலுத்தும் அதே வேளையில், பிரெஞ்சு மொழிபெயர்ப்பின் மீதமுள்ள பகுதிகளை அது மிகவும் துல்லியமான மொழிபெயர்ப்பை அடைய உதவுகிறது.
கவனம் செலுத்தும் பொறிமுறைகளுடன் கூடிய ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள், உள்ளீட்டின் மிக முக்கியமான கூறுகளை செயலாக்கும் போது கவனம் செலுத்த முடியும், இது மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்க மாதிரிக்கு உதவும்.
இது ஒரு சக்திவாய்ந்த முறையாகும், இது படத் தலைப்பு, பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு உள்ளிட்ட பல்வேறு பயன்பாடுகளில் விரிவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
பல்வேறு வகையான கவனம் பொறிமுறை
ஒரு குறிப்பிட்ட கவனம் பொறிமுறை அல்லது மாதிரி பயன்படுத்தப்படும் அமைப்பைப் பொறுத்து கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் வேறுபடுகின்றன. மாதிரி கவனம் செலுத்தும் மற்றும் கவனம் செலுத்தும் உள்ளீட்டு வரிசையின் பகுதிகள் அல்லது பொருத்தமான பிரிவுகள் வேறுபாட்டின் பிற புள்ளிகள்.
பின்வருபவை சில வகையான கவன பொறிமுறைகள்:
பொதுவான கவனம்
பொதுவான கவனம் என்பது ஒரு வகை நரம்பு நெட்வொர்க் ஒரு மாதிரியானது அதன் உள்ளீட்டின் வெவ்வேறு பகுதிகளில் கவனம் செலுத்துவதைத் தேர்ந்தெடுக்க அனுமதிக்கும் வடிவமைப்பு, மக்கள் தங்கள் சுற்றுப்புறங்களில் உள்ள வெவ்வேறு பொருட்களைப் போலவே.
இது படத்தை அடையாளம் காணுதல், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்றவற்றுக்கு உதவும். ஒரு பொதுவான கவன மாதிரியில் உள்ள பிணையம், கொடுக்கப்பட்ட பணிக்கு எந்த உள்ளீட்டின் பகுதிகள் மிகவும் பொருத்தமானது என்பதை தானாகவே தேர்ந்தெடுக்க கற்றுக்கொள்கிறது மற்றும் அதன் கணினி வளங்களை அந்த பகுதிகளில் குவிக்கிறது.
இது மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் பல்வேறு வேலைகளில் சிறப்பாக செயல்பட அனுமதிக்கும்.
சுய கவனம்
சுய-கவனம் சில நேரங்களில் உள்-கவனம் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு வகையான கவன பொறிமுறையாகும். மேற்பார்வை அல்லது வெளிப்புற உள்ளீடுகள் தேவையில்லாமல் அதன் உள்ளீட்டின் பல்வேறு அம்சங்களில் இயற்கையாக கவனம் செலுத்த ஒரு மாதிரியை இது செயல்படுத்துகிறது.
இயற்கையான மொழி செயலாக்கம் போன்ற பணிகளுக்கு, துல்லியமான முடிவுகளை உருவாக்க, ஒரு சொற்றொடரில் உள்ள பல்வேறு சொற்களுக்கு இடையிலான இணைப்புகளை மாதிரி புரிந்து கொள்ள முடியும், இது உதவியாக இருக்கும்.
சுய கவனத்தில், மாதிரியானது ஒவ்வொரு ஜோடி உள்ளீட்டு திசையன்களும் ஒன்றுக்கொன்று எவ்வளவு ஒத்திருக்கிறது என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது, பின்னர் இந்த ஒற்றுமை மதிப்பெண்களின் அடிப்படையில் வெளியீட்டிற்கு ஒவ்வொரு உள்ளீட்டு திசையன்களின் பங்களிப்புகளையும் எடைபோடுகிறது.
வெளிப்புறக் கண்காணிப்பு தேவையில்லாமல் மிகவும் பொருத்தமான உள்ளீட்டின் பகுதிகளில் தானாகவே கவனம் செலுத்த இது மாதிரியை செயல்படுத்துகிறது.
பல தலை கவனம்
மல்டி-ஹெட் அட்டென்ஷன் என்பது சில நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாடல்களில் பயன்படுத்தப்படும் கவன பொறிமுறையாகும். பல "தலைகள்" அல்லது கவனம் செயல்முறைகளைப் பயன்படுத்தி, மாதிரியானது அதன் தகவலின் பல அம்சங்களில் ஒரே நேரத்தில் கவனம் செலுத்த உதவுகிறது.
ஒரு சொற்றொடரில் உள்ள பல்வேறு சொற்களுக்கு இடையே உள்ள இணைப்புகளை மாதிரி புரிந்து கொள்ள வேண்டிய இயற்கை மொழி செயலாக்கம் போன்ற பணிகளுக்கு இது நன்மை பயக்கும்.
மல்டி-ஹெட் அட்டென்ஷன் மாடல் ஒவ்வொரு பிரதிநிதித்துவ இடத்திற்கும் ஒரு தனி கவன பொறிமுறையைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு உள்ளீட்டை பல வேறுபட்ட பிரதிநிதித்துவ இடைவெளிகளாக மாற்றுகிறது.
ஒவ்வொரு கவன பொறிமுறையின் வெளியீடுகளும் பின்னர் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன, இது மாதிரியானது பல கண்ணோட்டங்களில் இருந்து தகவலை செயலாக்க அனுமதிக்கிறது. இது பல்வேறு பணிகளில் செயல்திறனை அதிகரிக்கும் அதே வேளையில் மாடலை மேலும் மீள்தன்மையுடனும் திறமையாகவும் மாற்றும்.
நிஜ வாழ்க்கையில் கவனம் செலுத்தும் பொறிமுறை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
இயற்கையான மொழி செயலாக்கம், படத்தை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு உள்ளிட்ட நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளின் வரம்பில் கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
இயற்கையான மொழி செயலாக்கத்தில் கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் மாதிரியானது ஒரு சொற்றொடரில் உள்ள தனித்துவமான சொற்களில் கவனம் செலுத்தவும் அவற்றின் இணைப்புகளைப் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. மொழி பெயர்ப்பு, உரை சுருக்கம் போன்ற பணிகளுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும் உணர்வு பகுப்பாய்வு.
பட அங்கீகாரத்தில் கவனம் செலுத்தும் செயல்முறைகள் மாதிரியானது ஒரு படத்தில் உள்ள பல்வேறு உருப்படிகளில் கவனம் செலுத்தவும் அவற்றின் உறவுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படத் தலைப்புகள் போன்ற பணிகளுக்கு இது உதவும்.
இயந்திர மொழிபெயர்ப்பில் கவனம் செலுத்தும் முறைகள் மாதிரியானது உள்ளீட்டு வாக்கியத்தின் வெவ்வேறு பகுதிகளில் கவனம் செலுத்தவும், அசல் பொருளுடன் சரியாகப் பொருந்தக்கூடிய மொழிபெயர்க்கப்பட்ட வாக்கியத்தை உருவாக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
ஒட்டுமொத்தமாக, கவனம் செலுத்தும் பொறிமுறைகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரி செயல்திறனைப் பரந்த அளவிலான பணிகளில் அதிகரிக்கலாம் மற்றும் பல நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளின் முக்கிய அம்சமாகும்.
கவனம் பொறிமுறையின் நன்மைகள்
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளில் கவனத்தை ஈர்க்கும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதில் பல்வேறு நன்மைகள் உள்ளன. ஒரு முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், அவை பல்வேறு வேலைகளில் மாடலின் செயல்திறனை அதிகரிக்க முடியும்.
கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் மாதிரியானது உள்ளீட்டின் வெவ்வேறு பிரிவுகளில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கவனம் செலுத்த உதவுகிறது, இது உள்ளீட்டின் வெவ்வேறு அம்சங்களுக்கிடையேயான இணைப்புகளை நன்றாகப் புரிந்துகொள்ளவும் மேலும் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்கவும் உதவுகிறது.
இயற்கையான மொழி செயலாக்கம் மற்றும் படத்தை அடையாளம் காணுதல் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு மாதிரியானது உள்ளீட்டில் உள்ள தனித்துவமான சொற்கள் அல்லது பொருள்களுக்கு இடையேயான தொடர்பைப் புரிந்துகொள்ள வேண்டும்.
கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகளின் மற்றொரு நன்மை என்னவென்றால், அவை மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியும். கவனம் செலுத்தும் முறைகள், உள்ளீட்டின் மிகவும் பொருத்தமான பிட்களில் கவனம் செலுத்த அனுமதிப்பதன் மூலம், மாதிரியை இயக்க வேண்டிய கணக்கீட்டின் அளவைக் குறைக்கலாம், மேலும் இது மிகவும் திறமையாகவும் வேகமாகவும் இயங்கும்.
இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு அல்லது பட அங்கீகாரம் போன்ற கணிசமான அளவு உள்ளீட்டுத் தரவை மாதிரி செயலாக்க வேண்டிய பணிகளுக்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
இறுதியாக, கவனச் செயல்முறைகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளின் விளக்கம் மற்றும் புரிதலை மேம்படுத்தலாம்.
உள்ளீட்டின் பல்வேறு பகுதிகளில் கவனம் செலுத்துவதற்கு மாதிரியை இயக்கும் கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள், மாதிரி எவ்வாறு கணிப்புகளை உருவாக்குகிறது என்பதைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும், இது மாதிரியின் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
ஒட்டுமொத்தமாக, கவனம் செலுத்தும் பொறிமுறைகள் பல நன்மைகளைத் தரலாம் மற்றும் பல பயனுள்ள நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளின் இன்றியமையாத அங்கமாகும்.
கவனம் பொறிமுறையின் வரம்புகள்
கவனம் செலுத்தும் செயல்முறைகள் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளில் அவற்றின் பயன்பாடு பல வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது. அதன் முக்கிய குறைபாடுகளில் ஒன்று, அவர்கள் பயிற்சி பெற கடினமாக இருக்கலாம்.
உள்ளீட்டின் பல்வேறு பகுதிகளுக்கு இடையே உள்ள சிக்கலான தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு கவனம் செயல்முறைகளுக்கு அடிக்கடி மாதிரி தேவைப்படுகிறது, இது மாதிரி கற்றுக்கொள்வது கடினமாக இருக்கும்.
இது பயிற்சி கவனத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட மாதிரிகளை சவாலாக மாற்றலாம் மற்றும் சிக்கலான தேர்வுமுறை முறைகள் மற்றும் பிற உத்திகளைப் பயன்படுத்த வேண்டியிருக்கலாம்.
கவனம் செலுத்தும் செயல்முறைகளின் மற்றொரு குறைபாடு அவற்றின் கணக்கீட்டு சிக்கலானது. கவனம் செலுத்தும் முறைகளுக்கு தனித்துவமான உள்ளீட்டு உருப்படிகளுக்கு இடையிலான ஒற்றுமையைக் கணக்கிடுவதற்கு மாதிரி தேவைப்படுவதால், அவை கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமானதாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பெரிய உள்ளீடுகளுக்கு.
கவனத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட மாதிரிகள் மற்ற வகை மாடல்களைக் காட்டிலும் குறைவான செயல்திறன் மற்றும் மெதுவாக செயல்படலாம், இது குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளில் ஒரு குறைபாடாக இருக்கலாம்.
இறுதியாக, கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் புரிந்துகொள்வதற்கும் புரிந்துகொள்வதற்கும் சவாலாக இருக்கலாம். கவனத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட மாதிரியானது எவ்வாறு கணிப்புகளை உருவாக்குகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது கடினமாக இருக்கலாம், ஏனெனில் இது உள்ளீட்டின் வெவ்வேறு கூறுகளுக்கு இடையே சிக்கலான தொடர்புகளை உள்ளடக்கியது.
இது பிழைத்திருத்தம் மற்றும் இந்த மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவது கடினம், இது சில பயன்பாடுகளில் எதிர்மறையாக இருக்கலாம்.
ஒட்டுமொத்தமாக, கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டில் அவற்றைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு கவனிக்க வேண்டிய சில வரம்புகளும் உள்ளன.
தீர்மானம்
முடிவில், நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த முறையாக கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் உள்ளன.
அவை மாதிரிக்கு பல்வேறு உள்ளீட்டு கூறுகளில் கவனம் செலுத்தும் திறனை வழங்குகின்றன, இது மாதிரியானது உள்ளீட்டின் உட்கூறு கூறுகளுக்கு இடையேயான இணைப்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்குவதற்கும் உதவுகிறது.
இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, படத்தை அறிதல் மற்றும் இயற்கையான மொழி செயலாக்கம் உள்ளிட்ட பல பயன்பாடுகள், கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகளை பெரிதும் நம்பியுள்ளன.
இருப்பினும், பயிற்சியின் சிரமம், கணக்கீட்டு தீவிரம் மற்றும் விளக்கத்தின் சிரமம் போன்ற கவனம் செலுத்தும் செயல்முறைகளுக்கு சில வரம்புகள் உள்ளன.
ஒரு குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டில் கவனம் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா என்பதைக் கருத்தில் கொள்ளும்போது, இந்த கட்டுப்பாடுகள் கவனிக்கப்பட வேண்டும்.
ஒட்டுமொத்தமாக, பல்வேறு வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளின் செயல்திறனை அதிகரிக்கக்கூடிய ஆற்றலுடன், ஆழ்ந்த கற்றல் நிலப்பரப்பின் முக்கிய அங்கமாக கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள் உள்ளன.
ஒரு பதில் விடவும்