విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
భవిష్యత్తు ఇక్కడ ఉంది. మరియు, ఈ భవిష్యత్తులో యంత్రాలు ప్రజలు చేసే విధంగానే తమ చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచాన్ని గ్రహిస్తాయి. కంప్యూటర్లు ఆటోమొబైల్లను నడపగలవు, వ్యాధులను నిర్ధారించగలవు మరియు భవిష్యత్తును ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలవు.
ఇది సైన్స్ ఫిక్షన్ లాగా అనిపించవచ్చు, కానీ లోతైన అభ్యాస నమూనాలు దీనిని నిజం చేస్తున్నాయి.
ఈ అధునాతన అల్గారిథమ్లు రహస్యాలను వెల్లడిస్తున్నాయి కృత్రిమ మేధస్సు, కంప్యూటర్లు స్వీయ-నేర్చుకోవడానికి మరియు అభివృద్ధి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ పోస్ట్లో, మేము లోతైన అభ్యాస నమూనాల రంగాన్ని పరిశీలిస్తాము.
మరియు, మన జీవితాలను విప్లవాత్మకంగా మార్చడానికి వారికి ఉన్న అపారమైన సామర్థ్యాన్ని మేము పరిశీలిస్తాము. మానవాళి భవిష్యత్తును మార్చే అత్యాధునిక సాంకేతికత గురించి తెలుసుకోవడానికి సిద్ధపడండి.
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ అంటే ఖచ్చితంగా ఏమిటి?
మీరు ఎప్పుడైనా రెండు చిత్రాల మధ్య తేడాలను గుర్తించే గేమ్ ఆడారా?
అయితే ఇది సరదాగా ఉంటుంది, ఇది కఠినంగా కూడా ఉంటుంది, సరియైనదా? ప్రతిసారీ ఆ గేమ్ని ఆడటానికి మరియు గెలవడానికి కంప్యూటర్కు నేర్పించగలగడం గురించి ఆలోచించండి. డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ దానిని సాధిస్తాయి!
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లు సూపర్-స్మార్ట్ మెషీన్ల మాదిరిగానే ఉంటాయి, ఇవి పెద్ద సంఖ్యలో చిత్రాలను పరిశీలించగలవు మరియు వాటికి ఉమ్మడిగా ఉన్న వాటిని గుర్తించగలవు. వారు చిత్రాలను విడదీయడం మరియు ఒక్కొక్కటిగా అధ్యయనం చేయడం ద్వారా దీనిని సాధిస్తారు.
నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు వారు ఇంతకు ముందెన్నడూ చూడని తాజా చిత్రాల గురించి అంచనా వేయడానికి వారు నేర్చుకున్న వాటిని వర్తింపజేస్తారు.
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లు కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు, ఇవి భారీ డేటాసెట్ల నుండి సంక్లిష్టమైన నమూనాలు మరియు లక్షణాలను నేర్చుకోగలవు మరియు సంగ్రహించగలవు. ఈ నమూనాలు అనేక లేయర్ల లింక్డ్ నోడ్లు లేదా న్యూరాన్లతో రూపొందించబడ్డాయి, ఇవి అవుట్పుట్ను రూపొందించడానికి ఇన్కమింగ్ డేటాను విశ్లేషించి, మారుస్తాయి.
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లు ప్రత్యేకించి ఇమేజ్ ఐడెంటిఫికేషన్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు రోబోటిక్స్ వంటి గొప్ప ఖచ్చితత్వం మరియు ఖచ్చితత్వం అవసరమయ్యే ఉద్యోగాలకు బాగా సరిపోతాయి.
సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ల నుండి మెడికల్ డయాగ్నస్టిక్స్, రికమండర్ సిస్టమ్స్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్.
లోతైన అభ్యాస నమూనాలో డేటా ప్రవాహాన్ని వివరించడానికి విజువలైజేషన్ యొక్క సరళీకృత వెర్షన్ ఇక్కడ ఉంది.
ఇన్పుట్ డేటా మోడల్ ఇన్పుట్ లేయర్లోకి ప్రవహిస్తుంది, ఇది అవుట్పుట్ ప్రిడిక్షన్ను అందించే ముందు అనేక దాచిన లేయర్ల ద్వారా డేటాను పంపుతుంది.
ప్రతి దాచిన పొర ఇన్పుట్ డేటాను తదుపరి లేయర్కు పంపే ముందు దానిపై గణిత కార్యకలాపాల శ్రేణిని నిర్వహిస్తుంది, ఇది తుది అంచనాను అందిస్తుంది.
ఇప్పుడు, లోతైన అభ్యాస నమూనాలు ఏమిటి మరియు వాటిని మన జీవితంలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చో చూద్దాం.
1. కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు)
CNNలు ఒక లోతైన అభ్యాస నమూనా, ఇది కంప్యూటర్ దృష్టి ప్రాంతాన్ని మార్చింది. చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి, వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు చిత్రాలను విభజించడానికి CNNలు ఉపయోగించబడతాయి. మానవ విజువల్ కార్టెక్స్ యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు CNNల రూపకల్పనకు తెలియజేసింది.
వారు ఎలా పని చేస్తారు?
CNN అనేక కన్వల్యూషనల్ లేయర్లు, పూలింగ్ లేయర్లు మరియు పూర్తిగా లింక్డ్ లేయర్లతో రూపొందించబడింది. ఇన్పుట్ అనేది ఒక చిత్రం, మరియు అవుట్పుట్ అనేది చిత్రం యొక్క క్లాస్ లేబుల్ యొక్క అంచనా.
CNN యొక్క కన్వల్యూషనల్ లేయర్లు ఇన్పుట్ పిక్చర్ మరియు ఫిల్టర్ల సెట్ మధ్య డాట్ ఉత్పత్తిని ప్రదర్శించడం ద్వారా ఫీచర్ మ్యాప్ను రూపొందిస్తాయి. పూలింగ్ లేయర్లు ఫీచర్ మ్యాప్ని తగ్గించడం ద్వారా దాని పరిమాణాన్ని తగ్గిస్తాయి.
చివరగా, చిత్రం యొక్క క్లాస్ లేబుల్ను అంచనా వేయడానికి ఫీచర్ మ్యాప్ పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ల ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది.
CNNలు ఎందుకు ముఖ్యమైనవి?
CNNలు చాలా అవసరం, ఎందుకంటే వ్యక్తులు గమనించడానికి కష్టంగా ఉన్న చిత్రాలలో నమూనాలు మరియు లక్షణాలను గుర్తించడం నేర్చుకోవచ్చు. పెద్ద డేటాసెట్లను ఉపయోగించి అంచులు, మూలలు మరియు అల్లికల వంటి లక్షణాలను గుర్తించడానికి CNNలకు నేర్పించవచ్చు. ఈ లక్షణాలను నేర్చుకున్న తర్వాత, తాజా ఫోటోలలోని వస్తువులను గుర్తించడానికి CNN వాటిని ఉపయోగించవచ్చు. CNNలు వివిధ రకాల ఇమేజ్ ఐడెంటిఫికేషన్ అప్లికేషన్లలో అత్యాధునిక పనితీరును ప్రదర్శించాయి.
మేము CNNలను ఎక్కడ ఉపయోగిస్తాము
హెల్త్కేర్, ఆటో పరిశ్రమ మరియు రిటైల్ మాత్రమే CNNలను ఉపయోగించే కొన్ని రంగాలు. ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమలో, అవి అనారోగ్య నిర్ధారణ, మందుల అభివృద్ధి మరియు వైద్య చిత్ర విశ్లేషణకు ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి.
ఆటోమొబైల్ రంగంలో, వారు లేన్ డిటెక్షన్లో సహాయం చేస్తారు, వస్తువు గుర్తింపు, మరియు స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్. దృశ్య శోధన, చిత్రం-ఆధారిత ఉత్పత్తి సిఫార్సు మరియు జాబితా నియంత్రణ కోసం రిటైల్లో కూడా ఇవి బాగా ఉపయోగించబడతాయి.
ఉదాహరణకి; Google వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో CNNలను ఉపయోగిస్తుంది గూగుల్ లెన్స్, బాగా నచ్చిన చిత్ర గుర్తింపు సాధనం. ఫోటోగ్రాఫ్లను మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు వినియోగదారులకు సమాచారాన్ని అందించడానికి ప్రోగ్రామ్ CNNలను ఉపయోగిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, Google లెన్స్, చిత్రంలో ఉన్న విషయాలను గుర్తించి, వాటి గురించిన పుష్పం రకం వంటి వివరాలను అందించగలదు.
ఇది చిత్రం నుండి సేకరించిన వచనాన్ని బహుళ భాషల్లోకి అనువదించవచ్చు. వస్తువులను ఖచ్చితంగా గుర్తించడంలో మరియు ఫోటోల నుండి లక్షణాలను సంగ్రహించడంలో CNNల సహాయం కారణంగా Google Lens వినియోగదారులకు ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని అందించగలదు.
2. లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్వర్క్లు
సాధారణ పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (RNNలు) లోపాలను పరిష్కరించడానికి లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్వర్క్లు సృష్టించబడ్డాయి. ఎల్ఎస్టిఎమ్ నెట్వర్క్లు ఎప్పటికప్పుడు డేటా సీక్వెన్స్ల ప్రాసెసింగ్ను డిమాండ్ చేసే పనులకు అనువైనవి.
అవి నిర్దిష్ట మెమరీ సెల్ మరియు మూడు గేటింగ్ మెకానిజమ్లను ఉపయోగించడం ద్వారా పనిచేస్తాయి.
అవి సెల్లోకి మరియు బయటికి సమాచార ప్రవాహాన్ని నియంత్రిస్తాయి. ఇన్పుట్ గేట్, ఫర్గేట్ గేట్ మరియు అవుట్పుట్ గేట్ అనేవి మూడు గేట్లు.
ఇన్పుట్ గేట్ మెమరీ సెల్లోకి డేటా ప్రవాహాన్ని నియంత్రిస్తుంది, మర్చిపోయే గేట్ సెల్ నుండి డేటాను తొలగించడాన్ని నియంత్రిస్తుంది మరియు అవుట్పుట్ గేట్ సెల్ నుండి డేటా ప్రవాహాన్ని నియంత్రిస్తుంది.
వాటి ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
LSTM నెట్వర్క్లు ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే అవి దీర్ఘకాలిక సంబంధాలతో డేటా సీక్వెన్స్లను విజయవంతంగా సూచించగలవు మరియు అంచనా వేయగలవు. వారు మునుపటి ఇన్పుట్ల గురించి సమాచారాన్ని రికార్డ్ చేయవచ్చు మరియు అలాగే ఉంచుకోవచ్చు, భవిష్యత్తులో ఇన్పుట్ల గురించి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
స్పీచ్ రికగ్నిషన్, హ్యాండ్ రైటింగ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు పిక్చర్ క్యాప్షనింగ్ వంటివి LSTM నెట్వర్క్లను ఉపయోగించుకున్న కొన్ని అప్లికేషన్లు.
LSTM నెట్వర్క్లను మనం ఎక్కడ ఉపయోగిస్తాము?
అనేక సాఫ్ట్వేర్ మరియు సాంకేతిక అప్లికేషన్లు LSTM నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తాయి, వీటిలో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్లు, సహజ భాషల ప్రాసెసింగ్ సాధనాలు ఉన్నాయి సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, యంత్ర అనువాద వ్యవస్థలు మరియు టెక్స్ట్ మరియు పిక్చర్ జెనరేటింగ్ సిస్టమ్స్.
సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు మరియు రోబోట్ల సృష్టిలో, అలాగే ఫైనాన్స్ పరిశ్రమలో మోసాన్ని గుర్తించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి కూడా ఇవి ఉపయోగించబడ్డాయి. స్టాక్ మార్కెట్ కదలికలు.
3. ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్లు (GANలు)
GAN లు a లోతైన అభ్యాసం ఇచ్చిన డేటాసెట్కు సమానమైన కొత్త డేటా నమూనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే సాంకేతికత. GANలు రెండింటితో రూపొందించబడ్డాయి నరాల నెట్వర్క్: కొత్త నమూనాలను ఉత్పత్తి చేయడం నేర్చుకునేది మరియు నిజమైన మరియు ఉత్పత్తి చేయబడిన నమూనాల మధ్య తేడాను గుర్తించడం నేర్చుకునేది.
ఇదే విధమైన విధానంలో, జనరేటర్ అసలు వాటి నుండి వేరు చేయలేని నమూనాలను రూపొందించే వరకు ఈ రెండు నెట్వర్క్లు కలిసి శిక్షణ పొందుతాయి.
మేము GANలను ఎందుకు ఉపయోగిస్తాము
అధిక-నాణ్యతను ఉత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యం కారణంగా GANలు ముఖ్యమైనవి సింథటిక్ డేటా ఇది పిక్చర్ మరియు వీడియో ప్రొడక్షన్, టెక్స్ట్ జనరేషన్ మరియు మ్యూజిక్ జనరేషన్తో సహా వివిధ రకాల అప్లికేషన్ల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
GANలు డేటా బలోపేతానికి కూడా ఉపయోగించబడ్డాయి, ఇది తరం సింథటిక్ డేటా వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాకు అనుబంధంగా మరియు యంత్ర అభ్యాస నమూనాల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి.
ఇంకా, నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు ట్రయల్స్ను అనుకరించడానికి ఉపయోగించే సింథటిక్ డేటాను సృష్టించడం ద్వారా, GANలు ఔషధం మరియు ఔషధాల అభివృద్ధి వంటి రంగాలను మార్చగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
GANల అప్లికేషన్లు
GANలు డేటాసెట్లను సప్లిమెంట్ చేయగలవు, కొత్త చిత్రాలు లేదా చలనచిత్రాలను సృష్టించగలవు మరియు శాస్త్రీయ అనుకరణల కోసం సింథటిక్ డేటాను కూడా రూపొందించగలవు. ఇంకా, GAN లు వినోదం నుండి వైద్యం వరకు వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో ఉపాధి పొందగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
వయస్సు మరియు వీడియోలు. NVIDIA యొక్క StyleGAN2, ఉదాహరణకు, ప్రముఖులు మరియు కళాకృతుల యొక్క అధిక-నాణ్యత ఫోటోగ్రాఫ్లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడింది.
4. డీప్ బిలీఫ్ నెట్వర్క్లు (DBNలు)
డీప్ బిలీఫ్ నెట్వర్క్లు (DBNలు). కృత్రిమ మేధస్సు డేటాలో నమూనాలను గుర్తించడం నేర్చుకోగల వ్యవస్థలు. వారు డేటాను చిన్న మరియు చిన్న భాగాలుగా విభజించి, ప్రతి స్థాయిలో దాని గురించి మరింత క్షుణ్ణంగా గ్రహించడం ద్వారా దీనిని సాధిస్తారు.
DBNలు డేటా ఏమిటో తెలియజేయకుండానే దాని నుండి నేర్చుకోవచ్చు (దీనిని "పర్యవేక్షించని అభ్యాసం" అని సూచిస్తారు). ఒక వ్యక్తి గుర్తించడానికి కష్టంగా లేదా అసాధ్యమని భావించే డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడానికి ఇది వాటిని చాలా విలువైనదిగా చేస్తుంది.
DBNలను ఏది ముఖ్యమైనదిగా చేస్తుంది?
క్రమానుగత డేటా ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకునే సామర్థ్యం కారణంగా DBNలు ముఖ్యమైనవి. వర్గీకరణ, క్రమరాహిత్య గుర్తింపు మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు వంటి వివిధ రకాల అప్లికేషన్ల కోసం ఈ ప్రాతినిధ్యాలు ఉపయోగించబడతాయి.
పర్యవేక్షించబడని ప్రీ-ట్రైనింగ్ను చేపట్టే DBNల సామర్థ్యం, ఇది కనిష్ట లేబుల్ డేటాతో లోతైన అభ్యాస నమూనాల పనితీరును పెంచుతుంది, ఇది ఒక ముఖ్యమైన ప్రయోజనం.
DBNల అప్లికేషన్లు ఏమిటి?
అత్యంత ముఖ్యమైన అప్లికేషన్లలో ఒకటి వస్తువు గుర్తింపు, ఇందులో విమానాలు, పక్షులు మరియు మానవులు వంటి కొన్ని రకాల వస్తువులను గుర్తించడానికి DBNలు ఉపయోగించబడతాయి. ఇమేజ్ జనరేషన్ మరియు క్లాసిఫికేషన్, ఫిల్మ్లలో మోషన్ డిటెక్షన్ మరియు వాయిస్ ప్రాసెసింగ్ కోసం సహజ భాషా గ్రహణశక్తి కోసం కూడా ఇవి ఉపయోగించబడతాయి.
ఇంకా, DBNలు సాధారణంగా మానవ భంగిమలను అంచనా వేయడానికి డేటాసెట్లలో ఉపయోగించబడతాయి. ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు బ్యాంకింగ్ మరియు సాంకేతికతతో సహా అనేక రకాల పరిశ్రమలకు DBNలు గొప్ప సాధనం.
5. డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ నెట్వర్క్లు (DRLలు)
డీప్ ఉపబల అభ్యాసం నెట్వర్క్లు (DRLలు) డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లతో అనుసంధానం చేస్తాయి, ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా ఏజెంట్లు సంక్లిష్ట వాతావరణంలో నేర్చుకునేందుకు వీలు కల్పిస్తాయి.
ఏజెంట్లకు వారి పరిసరాలతో పరస్పర చర్య చేయడం ద్వారా మరియు వారి తప్పుల నుండి నేర్చుకోవడం ద్వారా రివార్డ్ సిగ్నల్ను ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయాలో నేర్పడానికి DRLలు ఉపయోగించబడతాయి.
వాటిని గుర్తించదగినదిగా చేయడం ఏమిటి?
గేమింగ్, రోబోటిక్స్ మరియు అటానమస్ డ్రైవింగ్తో సహా వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో అవి సమర్థవంతంగా ఉపయోగించబడ్డాయి. DRLలు ముఖ్యమైనవి ఎందుకంటే అవి ముడి ఇంద్రియ ఇన్పుట్ నుండి నేరుగా నేర్చుకోగలవు, పర్యావరణంతో వారి పరస్పర చర్యల ఆధారంగా ఏజెంట్లు నిర్ణయాలు తీసుకునేలా అనుమతిస్తాయి.
ముఖ్యమైన అప్లికేషన్లు
DRLలు వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులలో ఉపయోగించబడతాయి ఎందుకంటే అవి క్లిష్టమైన సమస్యలను నిర్వహించగలవు.
OpenAI యొక్క జిమ్తో సహా అనేక ప్రముఖ సాఫ్ట్వేర్ మరియు టెక్ ప్లాట్ఫారమ్లలో DRLలు చేర్చబడ్డాయి, యూనిటీ యొక్క ML- ఏజెంట్లు, మరియు Google యొక్క DeepMind ల్యాబ్. ఆల్ఫాగో, Google ద్వారా నిర్మించబడింది DeepMind, ఉదాహరణకు, ప్రపంచ ఛాంపియన్ స్థాయిలో గో బోర్డ్ గేమ్ ఆడేందుకు DRLని ఉపయోగిస్తుంది.
DRL యొక్క మరొక ఉపయోగం రోబోటిక్స్లో ఉంది, ఇక్కడ వస్తువులను పట్టుకోవడం లేదా బ్లాక్లను పేర్చడం వంటి పనులను అమలు చేయడానికి రోబోటిక్ చేతుల కదలికలను నియంత్రించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. DRLలు చాలా ఉపయోగాలున్నాయి మరియు వాటి కోసం ఉపయోగకరమైన సాధనం తెలుసుకోవడానికి శిక్షణ ఏజెంట్లు మరియు సంక్లిష్టమైన సెట్టింగ్లలో నిర్ణయాలు తీసుకోండి.
6. ఆటోఎన్కోడర్లు
ఆటోఎన్కోడర్లు ఒక ఆసక్తికరమైన రకం నాడీ నెట్వర్క్ అది పండితులు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తల ఆసక్తిని ఆకర్షించింది. డేటాను కుదించడం మరియు పునరుద్ధరించడం ఎలాగో తెలుసుకోవడానికి అవి ప్రాథమికంగా రూపొందించబడ్డాయి.
ఇన్పుట్ డేటా ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్ల కంటే తక్కువ నోడ్లతో బాటిల్నెక్ లేయర్గా కుదించబడే వరకు డేటా యొక్క డైమెన్షియాలిటీని క్రమంగా తగ్గించే లేయర్ల వరుస ద్వారా అందించబడుతుంది.
ఈ కంప్రెస్డ్ రిప్రజెంటేషన్, డేటా యొక్క పరిమాణాన్ని క్రమంగా దాని అసలు ఆకృతికి పెంచే లేయర్ల క్రమాన్ని ఉపయోగించి అసలైన ఇన్పుట్ డేటాను మళ్లీ సృష్టించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
ఆటోఎన్కోడర్లు కీలకమైన భాగం లోతైన అభ్యాసం ఎందుకంటే అవి ఫీచర్ వెలికితీత మరియు డేటా తగ్గింపును సాధ్యం చేస్తాయి.
వారు ఇన్కమింగ్ డేటాలోని కీలక అంశాలను గుర్తించి, వాటిని కంప్రెస్డ్ రూపంలోకి అనువదించగలరు, తర్వాత వర్గీకరణ, సమూహీకరణ లేదా కొత్త డేటాను సృష్టించడం వంటి ఇతర పనులకు వర్తించవచ్చు.
మేము ఆటోఎన్కోడర్లను ఎక్కడ ఉపయోగిస్తాము?
అసాధారణ గుర్తింపు, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు కంప్యూటర్ దృష్టి ఆటోఎన్కోడర్లు ఉపయోగించే కొన్ని విభాగాలు మాత్రమే. ఆటోఎన్కోడర్లు, ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ కంప్రెషన్, ఇమేజ్ డీనోయిజింగ్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్లో పిక్చర్ సింథసిస్ కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో టెక్స్ట్ క్రియేషన్, టెక్స్ట్ వర్గీకరణ మరియు టెక్స్ట్ సారాంశం వంటి పనులలో మేము ఆటోఎన్కోడర్లను ఉపయోగించవచ్చు. ఇది క్రమరాహిత్య గుర్తింపులో కట్టుబాటు నుండి వైదొలిగే డేటాలో క్రమరహిత కార్యాచరణను గుర్తించగలదు.
7. గుళిక నెట్వర్క్లు
క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు అనేది కొత్త లోతైన అభ్యాస నిర్మాణం, ఇది కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు (CNNs) ప్రత్యామ్నాయంగా అభివృద్ధి చేయబడింది.
క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు క్యాప్సూల్స్ అని పిలువబడే మెదడు యూనిట్లను సమూహపరచడం అనే భావనపై ఆధారపడి ఉంటాయి, ఇవి చిత్రంలో ఒక నిర్దిష్ట వస్తువు ఉనికిని గుర్తించడానికి మరియు వాటి అవుట్పుట్ వెక్టర్లలోకి ఓరియెంటేషన్ మరియు పొజిషన్ వంటి దాని లక్షణాలను ఎన్కోడ్ చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తాయి. క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు కాబట్టి ప్రాదేశిక పరస్పర చర్యలు మరియు దృక్పథ హెచ్చుతగ్గులను CNNల కంటే మెరుగ్గా నిర్వహించగలవు.
మేము CNN కంటే క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లను ఎందుకు ఎంచుకుంటాము?
క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే అవి చిత్రంలో అంశాల మధ్య క్రమానుగత సంబంధాలను సంగ్రహించడంలో CNN యొక్క ఇబ్బందులను అధిగమించాయి. CNNలు వివిధ పరిమాణాలలో ఉన్న వస్తువులను గుర్తించగలవు, అయితే ఈ అంశాలు ఒకదానితో ఒకటి ఎలా కనెక్ట్ అవుతాయి అనే విషయాన్ని గ్రహించడానికి కష్టపడతాయి.
మరోవైపు, క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు, వస్తువులను మరియు వాటి ముక్కలను గుర్తించడం నేర్చుకోగలవు, అలాగే అవి ఒక ఇమేజ్లో ప్రాదేశికంగా ఎలా ఉంచబడ్డాయి, వాటిని కంప్యూటర్ విజన్ అప్లికేషన్లకు ఆచరణీయమైన పోటీదారుగా మారుస్తుంది.
దరఖాస్తుల ప్రాంతాలు
క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు ఇప్పటికే ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు పిక్చర్ సెగ్మెంటేషన్తో సహా వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో మంచి ఫలితాలను ప్రదర్శించాయి.
అవి వైద్య ఫోటోలలోని అంశాలను వేరు చేయడానికి, చలనచిత్రాలలో వ్యక్తులను గుర్తించడానికి మరియు 3D చిత్రాల నుండి 2D నమూనాలను రూపొందించడానికి కూడా ఉపయోగించబడ్డాయి.
వాటి పనితీరును పెంచడానికి, క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్లు (GANలు) మరియు వేరియేషనల్ ఆటోఎన్కోడర్లు (VAEలు) వంటి ఇతర లోతైన అభ్యాస నిర్మాణాలతో మిళితం చేయబడ్డాయి. లోతైన అభ్యాస శాస్త్రం అభివృద్ధి చెందుతున్నందున క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు కంప్యూటర్ విజన్ టెక్నాలజీలను మెరుగుపరచడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయని అంచనా వేయబడింది.
ఉదాహరణకి; నిబాబెల్ న్యూరోఇమేజింగ్ ఫైల్ రకాలను చదవడానికి మరియు వ్రాయడానికి బాగా తెలిసిన పైథాన్ సాధనం. ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ కోసం, ఇది క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తుంది.
8. శ్రద్ధ-ఆధారిత నమూనాలు
అటెన్షన్-బేస్డ్ మోడల్స్ అని పిలువబడే డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్, అటెన్షన్ మెకానిజమ్స్ అని కూడా పిలుస్తారు, వీటి యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు. ఈ నమూనాలు ఇన్కమింగ్ డేటా యొక్క నిర్దిష్ట లక్షణాలపై దృష్టి కేంద్రీకరించడం ద్వారా పని చేస్తాయి, ఫలితంగా మరింత సమర్థవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్ జరుగుతుంది.
మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ మరియు సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ వంటి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ టాస్క్లలో, శ్రద్ధ పద్ధతులు చాలా విజయవంతమయ్యాయి.
వారి ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
శ్రద్ధ-ఆధారిత నమూనాలు ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే అవి సంక్లిష్టమైన డేటా యొక్క మరింత ప్రభావవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్ను ప్రారంభిస్తాయి.
సాంప్రదాయ నాడీ నెట్వర్క్లు అన్ని ఇన్పుట్ డేటాను సమానంగా ముఖ్యమైనదిగా అంచనా వేయండి, ఫలితంగా ప్రాసెసింగ్ నెమ్మదిగా ఉంటుంది మరియు ఖచ్చితత్వం తగ్గుతుంది. అటెన్షన్ ప్రాసెస్లు ఇన్పుట్ డేటా యొక్క కీలకమైన అంశాలపై దృష్టి పెడతాయి, వేగవంతమైన మరియు మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను అనుమతిస్తుంది.
వినియోగ ప్రాంతాలు
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, అటెన్షన్ మెకానిజమ్లు సహజ భాష ప్రాసెసింగ్, పిక్చర్ మరియు ఆడియో రికగ్నిషన్ మరియు డ్రైవర్లెస్ వాహనాలతో సహా విస్తృత శ్రేణి అప్లికేషన్లను కలిగి ఉన్నాయి.
అటెన్షన్ మెథడ్స్, ఉదాహరణకు, సందర్భానికి అవసరమైన కొన్ని పదాలు లేదా పదబంధాలపై దృష్టి పెట్టడానికి సిస్టమ్ను అనుమతించడం ద్వారా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో యంత్ర అనువాదాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
స్వయంప్రతిపత్తమైన కార్లలోని అటెన్షన్ మెథడ్స్ సిస్టమ్కి దాని పరిసరాల్లోని కొన్ని అంశాలు లేదా సవాళ్లపై దృష్టి పెట్టడంలో సహాయపడటానికి ఉపయోగించబడతాయి.
9. ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు
ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు డేటా సీక్వెన్స్లను పరిశీలించి మరియు ఉత్పత్తి చేసే లోతైన అభ్యాస నమూనాలు. అవి ఇన్పుట్ సీక్వెన్స్ను ఒక సమయంలో ఒక మూలకాన్ని ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా మరియు అదే లేదా విభిన్న పొడవుల అవుట్పుట్ క్రమాన్ని ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా పనిచేస్తాయి.
ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు, స్టాండర్డ్ సీక్వెన్స్-టు-సీక్వెన్స్ మోడల్ల వలె కాకుండా, పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లను (RNNs) ఉపయోగించి సీక్వెన్స్లను ప్రాసెస్ చేయవు. బదులుగా, వారు సీక్వెన్స్ ముక్కల మధ్య లింక్లను తెలుసుకోవడానికి స్వీయ-శ్రద్ధ ప్రక్రియలను ఉపయోగిస్తారు.
ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్ల ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ ఉద్యోగాలలో మెరుగైన పనితీరు కారణంగా ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు ఇటీవలి సంవత్సరాలలో ప్రజాదరణ పొందాయి.
భాషా అనువాదం, వచన సారాంశం మరియు సంభాషణ ఉత్పత్తి వంటి వచన-సృష్టి పనులకు అవి ప్రత్యేకంగా సరిపోతాయి.
ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు RNN-ఆధారిత మోడల్ల కంటే గణనపరంగా చాలా సమర్థవంతంగా పనిచేస్తాయి, వాటిని పెద్ద-స్థాయి అప్లికేషన్లకు ప్రాధాన్యత ఎంపికగా మారుస్తుంది.
మీరు ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లను ఎక్కడ కనుగొనగలరు?
ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు విస్తృతమైన అప్లికేషన్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ముఖ్యంగా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్.
GPT (జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్) సిరీస్ అనేది ఒక ప్రముఖ ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత మోడల్, ఇది భాషా అనువాదం, వచన సారాంశం మరియు చాట్బాట్ ఉత్పత్తి వంటి పనుల కోసం ఉపయోగించబడింది.
BERT (ట్రాన్స్ఫార్మర్ల నుండి ద్విదిశాత్మక ఎన్కోడర్ రిప్రజెంటేషన్స్) అనేది మరొక సాధారణ ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత మోడల్, ఇది ప్రశ్న సమాధానాలు మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ వంటి సహజ భాషా గ్రహణ అనువర్తనాల కోసం ఉపయోగించబడింది.
రెండు GPT మరియు BERTతో సృష్టించబడ్డాయి పైటోర్చ్, ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడంలో ప్రసిద్ధి చెందిన ఓపెన్ సోర్స్ డీప్-లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్.
10. పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు (RBMలు)
పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు (RBMలు) అనేది ఒక విధమైన పర్యవేక్షణ లేని నాడీ నెట్వర్క్, ఇవి ఉత్పాదక పద్ధతిలో నేర్చుకుంటాయి. హై-డైమెన్షనల్ డేటా నుండి అవసరమైన లక్షణాలను నేర్చుకునే మరియు సంగ్రహించే వారి సామర్థ్యం కారణంగా, వారు మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ రంగాలలో విస్తృతంగా పని చేస్తున్నారు.
RBMలు కనిపించే మరియు దాచబడిన రెండు పొరలతో రూపొందించబడ్డాయి, ప్రతి పొర బరువున్న అంచులతో అనుసంధానించబడిన న్యూరాన్ల సమూహాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఇన్పుట్ డేటాను వివరించే సంభావ్యత పంపిణీని తెలుసుకోవడానికి RBMలు రూపొందించబడ్డాయి.
పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు ఏమిటి?
RBMలు ఉత్పాదక అభ్యాస వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. RBMలలో, కనిపించే లేయర్ ఇన్పుట్ డేటాను ప్రతిబింబిస్తుంది, అయితే పూడ్చిన లేయర్ ఇన్పుట్ డేటా లక్షణాలను ఎన్కోడ్ చేస్తుంది. కనిపించే మరియు దాగి ఉన్న పొరల బరువులు వాటి లింక్ యొక్క బలాన్ని చూపుతాయి.
కాంట్రాస్టివ్ డైవర్జెన్స్ అని పిలువబడే సాంకేతికతను ఉపయోగించి శిక్షణ సమయంలో RBMలు పొరల మధ్య బరువులు మరియు పక్షపాతాలను సర్దుబాటు చేస్తాయి. కాంట్రాస్టివ్ డైవర్జెన్స్ అనేది మోడల్ అంచనా సంభావ్యతను పెంచే పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస వ్యూహం.
పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాల యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
RBMలు ముఖ్యమైనవి యంత్ర అభ్యాసం మరియు లోతైన అభ్యాసం ఎందుకంటే వారు పెద్ద మొత్తంలో డేటా నుండి సంబంధిత లక్షణాలను నేర్చుకోవచ్చు మరియు సంగ్రహించగలరు.
అవి పిక్చర్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్కు చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి మరియు వారు సిఫార్సు చేసే సిస్టమ్లు, అనోమలీ డిటెక్షన్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ వంటి అనేక రకాల అప్లికేషన్లలో ఉపయోగించబడ్డారు. RBMలు విస్తారమైన డేటాసెట్లలో నమూనాలను కనుగొనగలవు, ఫలితంగా ఉన్నతమైన అంచనాలు మరియు అంతర్దృష్టులు లభిస్తాయి.
నియంత్రిత బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలను ఎక్కడ ఉపయోగించవచ్చు?
RBMల కోసం అప్లికేషన్లలో డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్, అనోమలీ డిటెక్షన్ మరియు రికమండేషన్ సిస్టమ్లు ఉన్నాయి. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు కోసం RBMలు ప్రత్యేకంగా సహాయపడతాయి టాపిక్ మోడలింగ్ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సందర్భంలో.
డీప్ బిలీఫ్ నెట్వర్క్లు, వాయిస్ మరియు పిక్చర్ రికగ్నిషన్ కోసం ఉపయోగించే ఒక రకమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్, RBMలను కూడా ఉపయోగిస్తాయి. డీప్ బిలీఫ్ నెట్వర్క్ టూల్బాక్స్, TensorFlowమరియు థియానో RBMలను ఉపయోగించే సాఫ్ట్వేర్ లేదా సాంకేతికతకు కొన్ని ప్రత్యేక ఉదాహరణలు.
సర్ప్ అప్ చేయండి
స్పీచ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్తో సహా పలు రకాల పరిశ్రమల్లో డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ మరింత కీలకంగా మారుతున్నాయి.
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) మరియు పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు) అత్యంత వాగ్దానాన్ని ప్రదర్శించాయి మరియు అనేక అప్లికేషన్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, అయినప్పటికీ, అన్ని డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లు వాటి ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు కలిగి ఉన్నాయి.
అయినప్పటికీ, పరిశోధకులు ఇప్పటికీ పరిమిత బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు (RBMలు) మరియు ఇతర రకాల డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లను పరిశీలిస్తున్నారు ఎందుకంటే వాటికి కూడా ప్రత్యేక ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి.
కొత్త మరియు సృజనాత్మక నమూనాలు సృష్టించబడతాయని అంచనా వేయబడింది, ఎందుకంటే లోతైన అభ్యాసం యొక్క ప్రాంతం కష్టతరమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ముందుకు సాగుతుంది
సమాధానం ఇవ్వూ