பொருளடக்கம்[மறை][காட்டு]
சமீபத்திய ஆண்டுகளில், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பிரபலமடைந்துள்ளன, ஏனெனில் அவை பரந்த அளவிலான பணிகளில் மிகச் சிறந்தவை என்பதைக் காட்டுகின்றன.
அவை படம் மற்றும் ஆடியோ அங்கீகாரம், இயல்பான மொழி செயலாக்கம் மற்றும் கோ மற்றும் செஸ் போன்ற சிக்கலான கேம்களை விளையாடுவதற்கும் சிறந்த தேர்வாகக் காட்டப்பட்டுள்ளன.
இந்த இடுகையில், ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான முழு செயல்முறையிலும் நான் உங்களை அழைத்துச் செல்கிறேன். நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான அனைத்து வழிமுறைகளையும் நான் குறிப்பிட்டு விளக்குகிறேன்.
நான் படிகளுக்குச் செல்லும்போது, ஒரு நடைமுறை உதாரணமும் இருப்பதை உறுதிப்படுத்த ஒரு எளிய உதாரணத்தைச் சேர்க்க விரும்புகிறேன்.
எனவே, வாருங்கள், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை எவ்வாறு செயலாக்குவது என்பதைக் கற்றுக்கொள்வோம்
எளிமையாக ஆரம்பித்து என்னவென்று கேட்போம் நரம்பியல் வலையமைப்புகள் முதல் இடத்தில்.
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன?
நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையின் செயல்பாட்டை உருவகப்படுத்தும் கணினி மென்பொருள் ஆகும். பெரிய அளவிலான தரவு மற்றும் ஸ்பாட் பேட்டர்ன்களில் இருந்து அவர்கள் கற்றுக்கொள்ளலாம், அதை மக்கள் கண்டறிய கடினமாகக் காணலாம்.
படம் மற்றும் ஆடியோ அறிதல், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் முன்கணிப்பு மாதிரியாக்கம் போன்ற பணிகளில் பன்முகத் திறன் கொண்டதால், சமீபத்திய ஆண்டுகளில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பிரபலமடைந்துள்ளன.
ஒட்டுமொத்தமாக, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு ஒரு வலுவான கருவியாகும், மேலும் பரந்த அளவிலான வேலைகளை நாம் அணுகும் விதத்தை மாற்றுவதற்கான வாய்ப்பு உள்ளது.
அவர்களைப் பற்றி நாம் ஏன் தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்?
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் அவை கணினி பார்வை, பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளில் கண்டுபிடிப்புகளுக்கு வழிவகுத்தன.
எடுத்துக்காட்டாக, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், சுய-ஓட்டுநர் கார்கள், தானியங்கி மொழிபெயர்ப்பு சேவைகள் மற்றும் மருத்துவ நோயறிதல் ஆகியவற்றில் சமீபத்திய வளர்ச்சிகளின் மையத்தில் உள்ளன.
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு வடிவமைப்பது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது புதிய மற்றும் கண்டுபிடிப்பு பயன்பாடுகளை உருவாக்க உதவுகிறது. மேலும், ஒருவேளை, இது எதிர்காலத்தில் இன்னும் பெரிய கண்டுபிடிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
பயிற்சி பற்றிய குறிப்பு
நான் மேலே கூறியது போல், ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான வழிமுறைகளை ஒரு எடுத்துக்காட்டு மூலம் விளக்க விரும்புகிறேன். இதைச் செய்ய, நாம் MNIST தரவுத்தொகுப்பைப் பற்றி பேச வேண்டும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் தொடங்க விரும்பும் ஆரம்பநிலைக்கு இது ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும்.
MNIST என்பது மாற்றியமைக்கப்பட்ட தேசிய தரநிலைகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப நிறுவனத்தைக் குறிக்கும் சுருக்கமாகும். இது கையால் எழுதப்பட்ட இலக்க தரவுத்தொகுப்பாகும், இது பொதுவாக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், குறிப்பாக நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பயிற்சி மற்றும் சோதனைக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
சேகரிப்பில் 70,000 முதல் 0 வரையிலான கையால் எழுதப்பட்ட எண்களின் 9 கிரேஸ்கேல் புகைப்படங்கள் உள்ளன.
MNIST தரவுத்தொகுப்பு ஒரு பிரபலமான அளவுகோலாகும் பட வகைப்பாடு பணிகள். கற்பித்தல் மற்றும் கற்றல் ஆகியவற்றிற்கு இது அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஏனெனில் இது கச்சிதமானது மற்றும் கையாள எளிதானது, ஆனால் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு பதிலளிக்க கடினமான சவாலாக உள்ளது.
MNIST தரவுத்தொகுப்பு TensorFlow, Keras மற்றும் PyTorch உட்பட பல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகள் மற்றும் நூலகங்களால் ஆதரிக்கப்படுகிறது.
MNIST தரவுத்தொகுப்பைப் பற்றி இப்போது எங்களுக்குத் தெரியும், நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான எங்கள் படிகளுடன் தொடங்குவோம்.
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான அடிப்படை படிகள்
தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்யவும்
முதலில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கத் தொடங்கும் போது, மாதிரியை வடிவமைக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் தேவையான கருவிகளை வைத்திருப்பது மிகவும் முக்கியமானது. நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குவதற்கான ஆரம்ப கட்டம், TensorFlow, Keras மற்றும் NumPy போன்ற தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வதாகும்.
இந்த நூலகங்கள் நரம்பியல் வலையமைப்பின் வளர்ச்சிக்கான கட்டுமானத் தொகுதிகளாகச் செயல்படுகின்றன மற்றும் முக்கியமான திறன்களை வழங்குகின்றன. இந்த நூலகங்களின் கலவையானது அதிநவீன நரம்பியல் வலையமைப்பு வடிவமைப்புகளையும் வேகமான பயிற்சியையும் உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
எங்கள் உதாரணத்தைத் தொடங்க; TensorFlow, Keras மற்றும் NumPy உள்ளிட்ட தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வோம். TensorFlow ஒரு ஓப்பன் சோர்ஸ் மெஷின் லேர்னிங் ஃப்ரேம்வொர்க் ஆகும், கெராஸ் ஒரு உயர்-நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க் API ஆகும், மேலும் NumPy என்பது ஒரு எண்ணியல் கம்ப்யூட்டிங் பைதான் லைப்ரரி ஆகும்.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றவும்
தரவுத்தொகுப்பு இப்போது ஏற்றப்பட வேண்டும். தரவுத்தொகுப்பு என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயிற்சியளிக்கப்படும் தரவுகளின் தொகுப்பாகும். இது புகைப்படங்கள், ஆடியோ மற்றும் உரை உட்பட எந்த வகையான தரவாகவும் இருக்கலாம்.
தரவுத்தொகுப்பை இரண்டு பகுதிகளாகப் பிரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது: ஒன்று நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மற்றொன்று பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் சரியான தன்மையை மதிப்பிடுவதற்கும். டேட்டாசெட்டை இறக்குமதி செய்ய TensorFlow, Keras மற்றும் PyTorch உட்பட பல நூலகங்கள் பயன்படுத்தப்படலாம்.
எங்கள் உதாரணத்திற்கு, MNIST தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுவதற்கு Keras ஐயும் பயன்படுத்துகிறோம். தரவுத்தொகுப்பில் 60,000 பயிற்சி புகைப்படங்களும் 10,000 சோதனைப் படங்களும் உள்ளன.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்கவும்
நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதில் தரவு முன் செயலாக்கம் ஒரு முக்கியமான கட்டமாகும். இது நரம்பியல் வலையமைப்பில் தரவை வழங்குவதற்கு முன் தயார் செய்து சுத்தம் செய்வதை உள்ளடக்குகிறது.
பிக்சல் மதிப்புகளை அளவிடுதல், தரவை இயல்பாக்குதல் மற்றும் லேபிள்களை ஒரு-சூடான குறியாக்கத்திற்கு மாற்றுதல் ஆகியவை முன் செயலாக்க நடைமுறைகளுக்கு எடுத்துக்காட்டுகள். இந்த செயல்முறைகள் நரம்பியல் வலையமைப்பை மிகவும் திறம்பட மற்றும் துல்லியமாக கற்க உதவுகிறது.
தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது அதிகப்படியான பொருத்துதலைக் குறைக்கவும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவும்.
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன், நீங்கள் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்க வேண்டும். லேபிள்களை ஒரு சூடான குறியாக்கத்திற்கு மாற்றுவது மற்றும் பிக்சல் மதிப்புகளை 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் அளவிடுவது ஆகியவை இதில் அடங்கும்.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)
மாதிரியை வரையறுக்கவும்
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை வரையறுக்கும் செயல்முறையானது அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை, ஒரு அடுக்குக்கு நியூரான்களின் எண்ணிக்கை, செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் பிணைய வகை (ஃபீட்ஃபார்வர்டு, ரீகரெண்ட் அல்லது கன்வல்யூஷனல்) போன்ற அதன் கட்டமைப்பை நிறுவுவதை உள்ளடக்குகிறது.
நீங்கள் பயன்படுத்தும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் வடிவமைப்பு நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் சிக்கலின் வகையால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட நரம்பியல் வலையமைப்பு வடிவமைப்பு, நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் கற்றலை மிகவும் திறமையாகவும் துல்லியமாகவும் மாற்ற உதவுகிறது.
இந்த கட்டத்தில் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியை விவரிக்க வேண்டிய நேரம் இது. இந்த எடுத்துக்காட்டுக்கு, இரண்டு மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளைக் கொண்ட எளிய மாதிரியைப் பயன்படுத்தவும், ஒவ்வொன்றும் 128 நியூரான்கள் மற்றும் 10 நியூரான்களைக் கொண்ட சாஃப்ட்மேக்ஸ் வெளியீட்டு அடுக்கு.
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
மாதிரியை தொகுக்கவும்
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் தொகுப்பின் போது இழப்பு செயல்பாடு, உகப்பாக்கி மற்றும் அளவீடுகள் குறிப்பிடப்பட வேண்டும். நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டை சரியாக கணிக்கும் திறன் இழப்பு செயல்பாட்டின் மூலம் அளவிடப்படுகிறது.
பயிற்சியின் போது நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் துல்லியத்தை அதிகரிக்க, உகப்பாக்கி அதன் எடையை மாற்றியமைக்கிறது. பயிற்சியின் போது நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறன் அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி அளவிடப்படுகிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் மாதிரி உருவாக்கப்பட வேண்டும்.
எங்கள் எடுத்துக்காட்டில், இப்போது நாம் மாதிரியை உருவாக்க வேண்டும்.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும்
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் மூலம் தயாரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பை அனுப்பும் போது, நெட்வொர்க்கின் எடையை மாற்றியமைத்து, இழப்புச் செயல்பாட்டைக் குறைப்பது நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவித்தல் எனப்படும்.
பயிற்சியின் போது நரம்பியல் வலையமைப்பை அதன் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும், அதிகப் பொருத்தத்தைத் தடுக்கவும் சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது. பயிற்சி செயல்முறைக்கு சிறிது நேரம் ஆகலாம், எனவே நரம்பியல் வலையமைப்பு பொருத்தமற்றதாக இருப்பதைத் தடுக்க சரியான முறையில் பயிற்சியளிக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்துவது முக்கியம்.
பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்தி, இப்போது மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க முடியும். இதைச் செய்ய, நாம் தொகுதி அளவு (மாடல் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கை) மற்றும் சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை (முழு தரவுத்தொகுப்பில் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படும் எண்ணிக்கை) ஆகியவற்றை வரையறுக்க வேண்டும்.
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
மாதிரியை மதிப்பீடு செய்தல்
சோதனை தரவுத்தொகுப்பில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனைச் சோதிப்பது அதை மதிப்பிடும் செயல்முறையாகும். இந்த கட்டத்தில், பயிற்சியளிக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க் சோதனை தரவுத்தொகுப்பை செயலாக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் துல்லியம் மதிப்பீடு செய்யப்படுகிறது.
புத்தம் புதிய, முயற்சிக்கப்படாத தரவுகளிலிருந்து சரியான முடிவை ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் எவ்வளவு திறம்பட கணிக்க முடியும் என்பது அதன் துல்லியத்தின் அளவீடு ஆகும். மாதிரியை பகுப்பாய்வு செய்வது, நரம்பியல் நெட்வொர்க் எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்க உதவுவதோடு, அதை இன்னும் சிறப்பாகச் செய்வதற்கான வழிகளையும் பரிந்துரைக்கலாம்.
பயிற்சிக்குப் பிறகு சோதனைத் தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரியின் செயல்திறனை நாம் இறுதியாக மதிப்பிடலாம்.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
அவ்வளவுதான்! MNIST தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள இலக்கங்களைக் கண்டறிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தோம்.
தரவைத் தயாரிப்பதில் இருந்து பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது வரை, ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பது பல செயல்முறைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த அறிவுறுத்தல்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறம்பட உருவாக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் புதியவர்களுக்கு உதவுகின்றன.
பல்வேறு சிக்கல்களைச் சமாளிக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்த விரும்பும் தொடக்கநிலையாளர்கள் இந்த வழிமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம் அவ்வாறு செய்யலாம்.
உதாரணத்தை காட்சிப்படுத்துதல்
இந்த எடுத்துக்காட்டில் நாம் என்ன செய்தோம் என்பதை நன்றாகப் புரிந்துகொள்ள முயற்சிப்போம்.
பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து புகைப்படங்களின் சீரற்ற தேர்வைத் திட்டமிட இந்த குறியீடு துணுக்கில் Matplotlib தொகுப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது. முதலில், நாங்கள் Matplotlib இன் “pyplot” தொகுதியை இறக்குமதி செய்கிறோம் மற்றும் அதை “plt” என்று மாற்றுகிறோம். பின்னர், 10 முதல் 10 அங்குலங்களின் மொத்த பரிமாணத்துடன், 5 வரிசைகள் மற்றும் 5 நெடுவரிசைகளின் துணைப்பகுதிகளுடன் ஒரு உருவத்தை உருவாக்குகிறோம்.
பின்னர், துணைப் பகுதிகளை மீண்டும் செய்ய ஒரு for loop ஐப் பயன்படுத்துகிறோம், ஒவ்வொன்றிலும் உள்ள பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் இருந்து ஒரு படத்தைக் காண்பிக்கிறோம். படத்தைக் காட்ட, "சிம்ஷோ" செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது, புகைப்படங்களை கிரேஸ்கேலில் காட்ட "cmap" விருப்பம் 'கிரே' என அமைக்கப்பட்டுள்ளது. ஒவ்வொரு துணைக் கதையின் தலைப்பும் சேகரிப்பில் உள்ள தொடர்புடைய படத்தின் லேபிளுக்கு அமைக்கப்பட்டுள்ளது.
இறுதியாக, படத்தில் திட்டமிடப்பட்ட படங்களைக் காண்பிக்க "ஷோ" செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறோம். இந்தச் செயல்பாடு தரவுத்தொகுப்பில் இருந்து புகைப்படங்களின் மாதிரியை பார்வைக்கு மதிப்பீடு செய்ய அனுமதிக்கிறது, இது தரவைப் பற்றிய நமது புரிதலுக்கும் சாத்தியமான கவலைகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் உதவுகிறது.
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot a random sample of images
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(train_images[i], cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {train_labels[i].argmax()}")
ax.axis('off')
plt.show()
முக்கியமான நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரிகள்
- Feedforward Neural Networks (FFNN): ஒரு எளிய வகை நரம்பியல் நெட்வொர்க், இதில் உள்ளீடு லேயரில் இருந்து வெளியீடு லேயருக்கு ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் வழியாக தகவல் ஒரே வழியில் பயணிக்கும்.
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNN): படம் கண்டறிதல் மற்றும் செயலாக்கத்தில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க். CNN கள் தானாகவே படங்களிலிருந்து அம்சங்களை அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுக்கும் நோக்கம் கொண்டது.
- தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNN): படம் கண்டறிதல் மற்றும் செயலாக்கத்தில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க். CNN கள் தானாகவே படங்களிலிருந்து அம்சங்களை அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுக்கும் நோக்கம் கொண்டது.
- நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (LSTM) நெட்வொர்க்குகள்: நிலையான RNNகளில் சாய்வு மறைந்து போகும் சிக்கலைச் சமாளிக்க உருவாக்கப்பட்ட RNN இன் வடிவம். தொடர்ச்சியான தரவுகளில் நீண்ட கால சார்புகளை LSTMகள் மூலம் சிறப்பாகப் பிடிக்க முடியும்.
- ஆட்டோஎன்கோடர்கள்: மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் நரம்பியல் வலையமைப்பு, இதில் நெட்வொர்க் அதன் உள்ளீட்டுத் தரவை அதன் வெளியீட்டு அடுக்கில் மீண்டும் உருவாக்க கற்றுக்கொடுக்கிறது. தரவு சுருக்கம், ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் மற்றும் படத்தை நீக்குதல் ஆகிய அனைத்தும் ஆட்டோஎன்கோடர்கள் மூலம் நிறைவேற்றப்படலாம்.
- ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்ஸரியல் நெட்வொர்க்குகள் (GAN): ஒரு ஜெனரேட்டிவ் நியூரல் நெட்வொர்க் என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் ஒரு வடிவமாகும், இது பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புடன் ஒப்பிடக்கூடிய புதிய தரவை உருவாக்க கற்பிக்கப்படுகிறது. GANகள் இரண்டு நெட்வொர்க்குகளால் ஆனவை: புதிய தரவை உருவாக்கும் ஜெனரேட்டர் நெட்வொர்க் மற்றும் உருவாக்கப்பட்ட தரவின் தரத்தை மதிப்பிடும் பாரபட்சமான நெட்வொர்க்.
ரேப்-அப், உங்கள் அடுத்த படிகள் என்னவாக இருக்க வேண்டும்?
நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதைப் பற்றி மேலும் அறிய பல ஆன்லைன் ஆதாரங்கள் மற்றும் படிப்புகளை ஆராயுங்கள். திட்டங்கள் அல்லது எடுத்துக்காட்டுகளில் வேலை செய்வது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சிறந்த பிடியைப் பெறுவதற்கான ஒரு முறையாகும்.
பைனரி வகைப்பாடு சிக்கல்கள் அல்லது பட வகைப்பாடு பணிகள் போன்ற எளிதான எடுத்துக்காட்டுகளுடன் தொடங்கவும், பின்னர் இயல்பான மொழி செயலாக்கம் போன்ற கடினமான பணிகளுக்குச் செல்லவும் வலுவூட்டல் கற்றல்.
திட்டங்களில் பணிபுரிவது உண்மையான அனுபவத்தைப் பெறவும் உங்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயிற்சி திறன்களை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.
நீங்கள் ஆன்லைன் இயந்திர கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் குழுக்கள் மற்றும் மன்றங்களில் மற்ற கற்றவர்கள் மற்றும் நிபுணர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளவும், உங்கள் வேலையைப் பகிர்ந்து கொள்ளவும், கருத்துகள் மற்றும் உதவியைப் பெறவும் சேரலாம்.
LSRS மோன்ராட்-க்ரோன்
⁶ĵபிழைக் குறைப்புக்கான பைதான் நிரலைப் பார்க்க விரும்பியிருப்பார். அடுத்த அடுக்குக்கு எடை மாற்றத்திற்கான சிறப்பு தேர்வு முனைகள்