కొన్నేళ్లుగా, డీప్ లెర్నింగ్ అనేది టెక్లో ముఖ్యాంశాలుగా నిలుస్తోంది. మరియు, ఎందుకు అర్థం చేసుకోవడం సులభం.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఈ శాఖ ఆరోగ్య సంరక్షణ నుండి బ్యాంకింగ్ వరకు రవాణా వరకు రంగాలను మారుస్తుంది, ఇది గతంలో ఊహించలేని పురోగతిని అనుమతిస్తుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది భారీ డేటా వాల్యూమ్ల నుండి సంక్లిష్టమైన నమూనాలను సంగ్రహించడం మరియు అంచనా వేయడం నేర్చుకునే అధునాతన అల్గారిథమ్ల సెట్పై నిర్మించబడింది.
మేము ఈ పోస్ట్లో ఉత్తమమైన 15 లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్లను పరిశీలిస్తాము, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల నుండి ఉత్పాదక ప్రతికూల నెట్వర్క్ల నుండి లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ నెట్వర్క్ల వరకు.
ఈ పోస్ట్ మీరు అవునా కాదా అనే దాని గురించి ముఖ్యమైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది అనుభవశూన్యుడు లేదా లోతైన అభ్యాసంలో నిపుణుడు.
1. ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు
ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు మారాయి కంప్యూటర్ దృష్టి మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) అప్లికేషన్లు. వారు ఇన్కమింగ్ డేటాను విశ్లేషిస్తారు మరియు సుదూర సంబంధాలను సంగ్రహించడానికి శ్రద్ధ ప్రక్రియలను ఉపయోగిస్తారు. ఇది వాటిని సంప్రదాయ సీక్వెన్స్-టు-సీక్వెన్స్ మోడల్ల కంటే వేగంగా చేస్తుంది.
ట్రాన్స్ఫార్మర్ నెట్వర్క్లు మొదటగా వాస్వానీ మరియు ఇతరులచే "అటెన్షన్ ఈజ్ ఆల్ యు నీడ్" ప్రచురణలో వివరించబడ్డాయి.
అవి ఎన్కోడర్ మరియు డీకోడర్ (2017)ని కలిగి ఉంటాయి. ట్రాన్స్ఫార్మర్ మోడల్ వివిధ రకాల NLP అప్లికేషన్లలో పనితీరును ప్రదర్శించింది సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, టెక్స్ట్ వర్గీకరణ మరియు యంత్ర అనువాదం.
ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత నమూనాలను అప్లికేషన్ల కోసం కంప్యూటర్ విజన్లో కూడా ఉపయోగించవచ్చు. వారు ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మరియు ఇమేజ్ క్యాప్షనింగ్ చేయగలరు.
2. లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ నెట్వర్క్లు (LSTMలు)
లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ నెట్వర్క్లు (LSTMలు) ఒక రూపం నాడీ నెట్వర్క్ ముఖ్యంగా సీక్వెన్షియల్ ఇన్పుట్ని నిర్వహించడానికి నిర్మించబడింది. వారు "దీర్ఘ స్వల్పకాలిక" అని పిలుస్తారు, ఎందుకంటే వారు చాలా కాలం క్రితం నుండి జ్ఞానాన్ని గుర్తుకు తెచ్చుకుంటారు, అదే సమయంలో అనవసరమైన సమాచారాన్ని కూడా మర్చిపోతారు.
LSTMలు నెట్వర్క్ లోపల సమాచార ప్రవాహాన్ని నియంత్రించే కొన్ని "గేట్ల" ద్వారా పనిచేస్తాయి. సమాచారం ముఖ్యమైనదిగా నిర్ణయించబడిందా లేదా అనేదానిపై ఆధారపడి, ఈ గేట్లు దానిని అనుమతించవచ్చు లేదా నిరోధించవచ్చు.
ఈ సాంకేతికత LSTMలను గత కాలపు దశల నుండి సమాచారాన్ని రీకాల్ చేయడానికి లేదా మరచిపోయేలా చేస్తుంది, ఇది స్పీచ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు టైమ్ సిరీస్ ప్రిడిక్షన్ వంటి పనులకు కీలకం.
మీరు మూల్యాంకనం లేదా అంచనా వేయవలసిన సీక్వెన్షియల్ డేటాను కలిగి ఉన్న ఏ సందర్భంలోనైనా LSTMలు చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి. మాట్లాడే పదాలను టెక్స్ట్గా మార్చడానికి లేదా ఇన్లో వాయిస్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్వేర్లో తరచుగా ఉపయోగించబడతాయి స్టాక్ మార్కెట్ మునుపటి డేటా ఆధారంగా భవిష్యత్ ధరలను అంచనా వేయడానికి విశ్లేషణ.
3. స్వీయ ఆర్గనైజింగ్ మ్యాప్స్ (SOMలు)
SOM లు ఒక విధమైన కృత్రిమమైనవి నేర్చుకోగల న్యూరల్ నెట్వర్క్ మరియు తక్కువ డైమెన్షనల్ వాతావరణంలో సంక్లిష్టమైన డేటాను సూచిస్తుంది. ఈ పద్ధతి హై-డైమెన్షనల్ ఇన్పుట్ డేటాను టూ-డైమెన్షనల్ గ్రిడ్గా మార్చడం ద్వారా పనిచేస్తుంది, ప్రతి యూనిట్ లేదా న్యూరాన్ ఇన్పుట్ స్థలంలో వేరే భాగాన్ని సూచిస్తాయి.
న్యూరాన్లు ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడి, టోపోలాజికల్ నిర్మాణాన్ని సృష్టిస్తాయి, అవి ఇన్పుట్ డేటాను తెలుసుకోవడానికి మరియు సర్దుబాటు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. కాబట్టి, SOM అనేది పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
అల్గోరిథం అవసరం లేదు లేబుల్ చేయబడిన డేటా నుండి నేర్చుకోవడానికి. బదులుగా, ఇది వేరియబుల్స్ మధ్య నమూనాలు మరియు సహసంబంధాలను కనుగొనడానికి ఇన్పుట్ డేటా యొక్క గణాంక లక్షణాలను ఉపయోగిస్తుంది.
శిక్షణ దశలో, న్యూరాన్లు ఇన్పుట్ డేటా యొక్క ఉత్తమ సూచనగా పోటీపడతాయి. మరియు, వారు అర్ధవంతమైన నిర్మాణంగా స్వీయ-వ్యవస్థీకరణను కలిగి ఉంటారు. SOMలు ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్, డేటా మైనింగ్ మరియు ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్తో సహా అనేక రకాల అప్లికేషన్లను కలిగి ఉన్నాయి.
వాటికి ఉపయోగపడతాయి సంక్లిష్టమైన డేటాను దృశ్యమానం చేయడం, సంబంధిత డేటా పాయింట్లను క్లస్టరింగ్ చేయడం మరియు అసాధారణతలు లేదా అవుట్లయర్లను గుర్తించడం.
4. డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్
డీప్ ఉపబల అభ్యాసం రివార్డ్ సిస్టమ్ ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా ఏజెంట్కు శిక్షణనిచ్చే యంత్ర అభ్యాసం. ఏజెంట్ని దాని పరిసరాలతో పరస్పర చర్య చేయడానికి మరియు ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా నేర్చుకునేలా చేయడం ద్వారా ఇది పనిచేస్తుంది.
ఏజెంట్ చేసే ప్రతి చర్యకు రివార్డ్ ఇవ్వబడుతుంది మరియు కాలక్రమేణా దాని ప్రయోజనాలను ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయాలో తెలుసుకోవడం దీని ఉద్దేశ్యం. ఏజెంట్లకు గేమ్లు ఆడటం, ఆటోమొబైల్లు నడపడం మరియు రోబోట్లను నిర్వహించడం వంటివి నేర్పడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.
Q-లెర్నింగ్ అనేది బాగా తెలిసిన డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ పద్ధతి. ఇది ఒక నిర్దిష్ట స్థితిలో నిర్దిష్ట చర్య యొక్క విలువను అంచనా వేయడం ద్వారా మరియు ఏజెంట్ పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు ఆ అంచనాను నవీకరించడం ద్వారా పనిచేస్తుంది.
ఏ చర్య అత్యధిక రివార్డ్కు దారితీస్తుందో నిర్ణయించడానికి ఏజెంట్ ఈ అంచనాలను ఉపయోగిస్తాడు. అటారీ గేమ్లు ఆడేందుకు ఏజెంట్లకు అవగాహన కల్పించడానికి, అలాగే డేటా సెంటర్లలో శక్తి వినియోగాన్ని మెరుగుపరచడానికి Q-లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడింది.
డీప్ క్యూ-నెట్వర్క్లు మరొక ప్రసిద్ధ డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మెథడ్ (DQN). DQNలు Q-లెర్నింగ్ మాదిరిగానే ఉంటాయి, అవి టేబుల్ కంటే లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించి చర్య విలువలను అంచనా వేస్తాయి.
ఇది అనేక ప్రత్యామ్నాయ చర్యలతో భారీ, సంక్లిష్టమైన సెట్టింగ్లతో వ్యవహరించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది. గో మరియు డోటా 2 వంటి గేమ్లు ఆడేందుకు ఏజెంట్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, అలాగే నడవడం నేర్చుకునే రోబోట్లను రూపొందించడానికి DQNలు ఉపయోగించబడ్డాయి.
5. పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు)
RNNలు ఒక విధమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇవి అంతర్గత స్థితిని ఉంచుతూ సీక్వెన్షియల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయగలవు. ఒక వ్యక్తి పుస్తకాన్ని చదివినట్లుగా పరిగణించండి, ఇక్కడ ప్రతి పదం దాని ముందు వచ్చిన వాటికి సంబంధించి జీర్ణమవుతుంది.
అందువల్ల RNNలు ప్రసంగ గుర్తింపు, భాష అనువాదం మరియు పదబంధంలోని తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేయడం వంటి పనులకు అనువైనవి.
RNNలు ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లను ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రతిసారీ దశ యొక్క అవుట్పుట్ను తదుపరి దశ యొక్క ఇన్పుట్కు కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా పని చేస్తాయి. భవిష్యత్ సమయ దశల కోసం దాని అంచనాలను తెలియజేయడానికి ముందస్తు సమయ దశ సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకోవడానికి ఇది నెట్వర్క్ను అనుమతిస్తుంది. దురదృష్టవశాత్తూ, RNNలు వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ సమస్యకు గురయ్యే అవకాశం ఉందని దీని అర్థం, ఇందులో శిక్షణ కోసం ఉపయోగించే గ్రేడియంట్లు చాలా చిన్నవిగా మారతాయి మరియు నెట్వర్క్ దీర్ఘకాలిక సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి కష్టపడుతుంది.
ఈ స్పష్టమైన అవరోధం ఉన్నప్పటికీ, RNNలు విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాల్లో వినియోగాన్ని కనుగొన్నాయి. ఈ అప్లికేషన్లలో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు మ్యూజిక్ ప్రొడక్షన్ కూడా ఉన్నాయి.
Google అనువాదం, ఉదాహరణకు, భాషల్లోకి అనువదించడానికి RNN-ఆధారిత సిస్టమ్ను ఉపయోగిస్తుంది, అయితే Siri, వర్చువల్ అసిస్టెంట్, వాయిస్ని గుర్తించడానికి RNN-ఆధారిత సిస్టమ్ను ఉపయోగిస్తుంది. RNNలు స్టాక్ ధరలను అంచనా వేయడానికి మరియు వాస్తవిక టెక్స్ట్ మరియు గ్రాఫిక్లను రూపొందించడానికి కూడా ఉపయోగించబడ్డాయి.
6. గుళిక నెట్వర్క్లు
క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు అనేది కొత్త తరహా న్యూరల్ నెట్వర్క్ డిజైన్, ఇది డేటాలోని నమూనాలు మరియు సహసంబంధాలను మరింత ప్రభావవంతంగా గుర్తించగలదు. వారు న్యూరాన్లను ఇన్పుట్లోని కొన్ని అంశాలను ఎన్కోడ్ చేసే "క్యాప్సూల్స్"గా నిర్వహిస్తారు.
ఈ విధంగా వారు మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను చేయవచ్చు. క్యాప్సూల్ల యొక్క అనేక లేయర్లను ఉపయోగించడం ద్వారా క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు ఇన్పుట్ డేటా నుండి క్రమక్రమంగా సంక్లిష్టమైన లక్షణాలను సంగ్రహిస్తాయి.
క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్ల సాంకేతికత అందించిన ఇన్పుట్ యొక్క క్రమానుగత ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది. వారు క్యాప్సూల్స్ మధ్య కమ్యూనికేట్ చేయడం ద్వారా చిత్రం లోపల ఉన్న అంశాల మధ్య ప్రాదేశిక కనెక్షన్లను సరిగ్గా ఎన్కోడ్ చేయగలరు.
ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్, పిక్చర్ సెగ్మెంటేషన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ అన్నీ క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్ల అప్లికేషన్లు.
క్యాప్సూల్ నెట్వర్క్లు ఉపయోగించుకునే అవకాశం ఉంది అటానమస్ డ్రైవింగ్ సాంకేతికతలు. ఆటోమొబైల్స్, వ్యక్తులు మరియు ట్రాఫిక్ చిహ్నాలు వంటి అంశాలను గుర్తించడంలో మరియు వాటి మధ్య తేడాను గుర్తించడంలో వారు సిస్టమ్కు సహాయం చేస్తారు. ఈ వ్యవస్థలు వాటి వాతావరణంలో వస్తువుల ప్రవర్తన గురించి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలు వేయడం ద్వారా ఘర్షణలను నివారించవచ్చు.
7. వేరియేషనల్ ఆటోఎన్కోడర్లు (VAEలు)
VAEలు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం కోసం ఉపయోగించే లోతైన అభ్యాస సాధనం యొక్క ఒక రూపం. డేటాను తక్కువ డైమెన్షనల్ స్పేస్లోకి ఎన్కోడ్ చేసి, ఆపై దానిని తిరిగి అసలు ఫార్మాట్లోకి డీకోడ్ చేయడం ద్వారా, వారు డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడం నేర్చుకోవచ్చు.
వారు కుందేలును టోపీగా మార్చే మాంత్రికుడిలా ఉన్నారు, ఆపై తిరిగి కుందేలులా ఉంటారు! వాస్తవిక దృశ్యాలు లేదా సంగీతాన్ని రూపొందించడానికి VAEలు ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి. మరియు, అసలు డేటాతో పోల్చదగిన కొత్త డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు.
VAEలు రహస్య కోడ్బ్రేకర్ని పోలి ఉంటాయి. వారు అంతర్లీనాన్ని కనుగొనగలరు డేటా నిర్మాణం ఒక పజిల్ ఎలా విచ్ఛిన్నం చేయబడిందో, దానిని సరళమైన బిట్లుగా విభజించడం ద్వారా. వారు భాగాలను క్రమబద్ధీకరించిన తర్వాత అసలైనదిగా కనిపించే కొత్త డేటాను రూపొందించడానికి ఆ సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు.
ఇది అపారమైన ఫైల్లను కుదించడానికి లేదా నిర్దిష్ట శైలిలో తాజా గ్రాఫిక్స్ లేదా సంగీతాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది. VAEలు వార్తా కథనాలు లేదా సంగీత సాహిత్యం వంటి తాజా కంటెంట్ను కూడా ఉత్పత్తి చేయగలవు.
8. ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్లు (GANలు)
GANలు (జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్లు) అనేది లోతైన అభ్యాస వ్యవస్థ యొక్క ఒక రూపం, ఇది అసలైన డేటాను పోలి ఉండే కొత్త డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అవి రెండు నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా పనిచేస్తాయి: జనరేటర్ మరియు డిస్క్రిమినేటర్ నెట్వర్క్.
జనరేటర్ అసలైన దానితో పోల్చదగిన కొత్త డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
మరియు, వివక్షత అసలు మరియు సృష్టించిన డేటా మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. రెండు నెట్వర్క్లు సమష్టిగా శిక్షణ పొందాయి, జనరేటర్ వివక్షను మోసగించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది మరియు వివక్షత అసలు డేటాను సరిగ్గా గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
GANలను ఫోర్జర్ మరియు డిటెక్టివ్ల మధ్య క్రాస్గా పరిగణించండి. జెనరేటర్ ఒక ఫోర్జర్ లాగానే పనిచేస్తుంది, అసలైన దానిని పోలి ఉండే కొత్త కళాకృతిని ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
వివక్షత ఒక డిటెక్టివ్గా వ్యవహరిస్తుంది, నిజమైన కళాకృతి మరియు ఫోర్జరీ మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. రెండు నెట్వర్క్లు సమష్టిగా శిక్షణ పొందాయి, జనరేటర్ ఆమోదయోగ్యమైన నకిలీలను తయారు చేయడంలో మెరుగుపడుతుంది మరియు వివక్షత వాటిని గుర్తించడంలో మెరుగుపడుతుంది.
GANలు మానవులు లేదా జంతువుల వాస్తవిక చిత్రాలను రూపొందించడం నుండి కొత్త సంగీతం లేదా రచనలను సృష్టించడం వరకు అనేక ఉపయోగాలు కలిగి ఉన్నాయి. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి పెద్ద డేటాసెట్ను రూపొందించడానికి ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటాను నిజమైన డేటాతో కలపడం వంటి డేటా బలోపేతానికి కూడా వీటిని ఉపయోగించవచ్చు.
9. డీప్ Q-నెట్వర్క్లు (DQNలు)
డీప్ Q-నెట్వర్క్లు (DQNలు) అనేది ఒక విధమైన నిర్ణయం తీసుకునే ఉపబల అభ్యాస అల్గోరిథం. వారు ఒక నిర్దిష్ట స్థితిలో నిర్దిష్ట చర్యను చేయడం కోసం ఆశించిన ప్రతిఫలాన్ని అంచనా వేసే Q-ఫంక్షన్ను నేర్చుకోవడం ద్వారా పని చేస్తారు.
Q-ఫంక్షన్ ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా బోధించబడుతుంది, అల్గోరిథం వివిధ చర్యలను ప్రయత్నిస్తుంది మరియు ఫలితాల నుండి నేర్చుకుంటుంది.
a లాగా పరిగణించండి వీడియో గేమ్ పాత్ర వివిధ చర్యలతో ప్రయోగాలు చేయడం మరియు విజయానికి దారితీసే వాటిని కనుగొనడం! DQNలు లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించి Q-ఫంక్షన్కు శిక్షణ ఇస్తాయి, కష్టమైన నిర్ణయం తీసుకునే పనుల కోసం వాటిని ప్రభావవంతమైన సాధనాలుగా చేస్తాయి.
వారు గో మరియు చెస్ వంటి ఆటలలో, అలాగే రోబోటిక్స్ మరియు సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ ఆటోమొబైల్స్లో మానవ ఛాంపియన్లను కూడా ఓడించారు. కాబట్టి, మొత్తం మీద, DQNలు కాలక్రమేణా వారి నిర్ణయాత్మక నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచడానికి అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడం ద్వారా పని చేస్తాయి.
10. రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్వర్క్లు (RBFNలు)
రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్వర్క్లు (RBFNలు) అనేది ఒక విధమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇది ఫంక్షన్లను అంచనా వేయడానికి మరియు వర్గీకరణ పనులను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ల సేకరణను ఉపయోగించి ఇన్పుట్ డేటాను అధిక-డైమెన్షనల్ స్పేస్గా మార్చడం ద్వారా అవి పనిచేస్తాయి.
నెట్వర్క్ యొక్క అవుట్పుట్ అనేది బేస్ ఫంక్షన్ల యొక్క లీనియర్ కలయిక, మరియు ప్రతి రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ ఇన్పుట్ స్పేస్లో సెంటర్ పాయింట్ను సూచిస్తుంది.
సంక్లిష్టమైన ఇన్పుట్-అవుట్పుట్ పరస్పర చర్యలతో RBFNలు ప్రత్యేకించి ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి మరియు పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంతో సహా అనేక రకాల సాంకేతికతలను ఉపయోగించి వాటిని బోధించవచ్చు. అవి ఆర్థిక అంచనాల నుండి చిత్రం మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు వరకు వైద్య విశ్లేషణల వరకు దేనికైనా ఉపయోగించబడ్డాయి.
RBFNలను GPS సిస్టమ్గా పరిగణించండి, ఇది సవాలు చేసే భూభాగాన్ని కనుగొనడానికి యాంకర్ పాయింట్ల శ్రేణిని ఉపయోగిస్తుంది. నెట్వర్క్ యొక్క అవుట్పుట్ అనేది యాంకర్ పాయింట్ల కలయిక, ఇది రేడియల్ బేస్ ఫంక్షన్ల కోసం నిలుస్తుంది.
మేము సంక్లిష్టమైన సమాచారాన్ని బ్రౌజ్ చేయవచ్చు మరియు RBFNలను ఉపయోగించడం ద్వారా దృశ్యం ఎలా మారుతుందనే దాని గురించి ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించవచ్చు.
11. మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్స్ (MLPలు)
వర్గీకరణ మరియు తిరోగమనం వంటి పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పనుల కోసం మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్ (MLP) అని పిలువబడే న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క సాధారణ రూపం ఉపయోగించబడుతుంది. అవి అనేక పొరల లింక్డ్ నోడ్లు లేదా న్యూరాన్లను పేర్చడం ద్వారా పనిచేస్తాయి, ప్రతి లేయర్ ఇన్కమింగ్ డేటాను నాన్లీనియర్గా మారుస్తుంది.
MLPలో, ప్రతి న్యూరాన్ క్రింది పొరలోని న్యూరాన్ల నుండి ఇన్పుట్ను పొందుతుంది మరియు పై పొరలోని న్యూరాన్లకు సిగ్నల్ను పంపుతుంది. ప్రతి న్యూరాన్ యొక్క అవుట్పుట్ ఒక యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి నిర్ణయించబడుతుంది, ఇది నెట్వర్క్కు నాన్లీనియారిటీని ఇస్తుంది.
ఇన్పుట్ డేటా యొక్క అధునాతన ప్రాతినిధ్యాలను వారు నేర్చుకోగలుగుతారు, ఎందుకంటే అవి అనేక దాచిన లేయర్లను కలిగి ఉంటాయి.
సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, మోసాన్ని గుర్తించడం మరియు వాయిస్ మరియు పిక్చర్ రికగ్నిషన్ వంటి అనేక రకాల పనులకు MLPలు వర్తింపజేయబడ్డాయి. MLPలను క్లిష్టమైన కేసును ఛేదించడానికి కలిసి పని చేసే పరిశోధకుల సమూహంతో పోల్చవచ్చు.
కలిసి, వారు ప్రతి ఒక్కటి ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నప్పటికీ వాస్తవాలను కలపవచ్చు మరియు నేరాన్ని పరిష్కరించవచ్చు.
12. కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు)
చిత్రాలు మరియు వీడియోలు న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క రూపమైన కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను (CNNs) ఉపయోగించి ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. ఇన్పుట్ డేటా నుండి ముఖ్యమైన లక్షణాలను సంగ్రహించడానికి నేర్చుకోగల ఫిల్టర్లు లేదా కెర్నల్ల సమితిని ఉపయోగించడం ద్వారా అవి పనిచేస్తాయి.
ఫిల్టర్లు ఇన్పుట్ పిక్చర్పై గ్లైడ్ చేస్తాయి, ఇమేజ్కి సంబంధించిన ముఖ్యమైన అంశాలను క్యాప్చర్ చేసే ఫీచర్ మ్యాప్ను రూపొందించడానికి కన్వల్యూషన్లను అమలు చేస్తాయి.
CNNలు చిత్ర లక్షణాల యొక్క క్రమానుగత ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోగలవు కాబట్టి, అపారమైన విజువల్ డేటాతో కూడిన పరిస్థితులకు అవి ప్రత్యేకంగా సహాయపడతాయి. ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్, పిక్చర్ కేటగరైజేషన్ మరియు ఫేస్ డిటెక్షన్ వంటి అనేక అప్లికేషన్లు వాటిని ఉపయోగించుకున్నాయి.
కళాఖండాన్ని రూపొందించడానికి అనేక బ్రష్లను ఉపయోగించే చిత్రకారుడిగా CNNలను పరిగణించండి. ప్రతి బ్రష్ ఒక కెర్నల్, మరియు కళాకారుడు అనేక కెర్నల్లను కలపడం ద్వారా సంక్లిష్టమైన, వాస్తవిక చిత్రాన్ని నిర్మించవచ్చు. మేము ఫోటోల నుండి ముఖ్యమైన లక్షణాలను సంగ్రహించవచ్చు మరియు CNNలను ఉపయోగించడం ద్వారా చిత్రం యొక్క కంటెంట్లను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు.
13. డీప్ బిలీఫ్ నెట్వర్క్లు (DBNలు)
DBNలు అనేది నాడీ నెట్వర్క్ యొక్క ఒక రూపం, ఇది డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు మరియు ఫీచర్ లెర్నింగ్ వంటి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఇన్పుట్ డేటాను పునర్నిర్మించడాన్ని నేర్చుకునే సామర్థ్యం ఉన్న రెండు-లేయర్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అయిన రిస్ట్రిక్టెడ్ బోల్ట్జ్మాన్ మెషీన్స్ (RBMs) యొక్క అనేక లేయర్లను పేర్చడం ద్వారా అవి పనిచేస్తాయి.
అధిక డైమెన్షనల్ డేటా సమస్యలకు DBNలు చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే అవి ఇన్పుట్ యొక్క కాంపాక్ట్ మరియు సమర్థవంతమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని నేర్చుకోగలవు. అవి వాయిస్ రికగ్నిషన్ నుండి పిక్చర్ వర్గీకరణ వరకు డ్రగ్ డిస్కవరీ వరకు దేనికైనా ఉపయోగించబడ్డాయి.
ఉదాహరణకు, ఈస్ట్రోజెన్ రిసెప్టర్కు మందుల అభ్యర్థులకు గల అనుబంధాన్ని అంచనా వేయడానికి పరిశోధకులు DBNని ఉపయోగించారు. DBN రసాయన లక్షణాలు మరియు బైండింగ్ అనుబంధాల సేకరణపై శిక్షణ పొందింది మరియు ఇది నవల ఔషధ అభ్యర్థుల యొక్క బైండింగ్ అనుబంధాన్ని ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలిగింది.
ఇది డ్రగ్ డెవలప్మెంట్ మరియు ఇతర హై-డైమెన్షనల్ డేటా అప్లికేషన్లలో DBNల వినియోగాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది.
14. ఆటోఎన్కోడర్లు
ఆటోఎన్కోడర్లు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పనుల కోసం ఉపయోగించబడే న్యూరల్ నెట్వర్క్లు. అవి ఇన్పుట్ డేటాను పునర్నిర్మించడానికి ఉద్దేశించబడ్డాయి, దీని అర్థం వారు సమాచారాన్ని కాంపాక్ట్ ప్రాతినిధ్యంగా ఎన్కోడ్ చేయడం నేర్చుకుంటారు మరియు దానిని తిరిగి అసలు ఇన్పుట్లోకి డీకోడ్ చేస్తారు.
ఆటోఎన్కోడర్లు డేటా కంప్రెషన్, నాయిస్ రిమూవల్ మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ కోసం చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి. వాటిని ఫీచర్ లెర్నింగ్ కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చు, ఇక్కడ ఆటోఎన్కోడర్ యొక్క కాంపాక్ట్ ప్రాతినిధ్యం పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పనికి అందించబడుతుంది.
ఆటోఎన్కోడర్లను తరగతిలో నోట్స్ తీసుకునే విద్యార్థులుగా పరిగణించండి. విద్యార్థి ఉపన్యాసాన్ని వింటాడు మరియు అత్యంత సంబంధిత అంశాలను సంక్షిప్తంగా మరియు సమర్ధవంతంగా వ్రాస్తాడు.
తరువాత, విద్యార్థి తమ నోట్స్ని ఉపయోగించి పాఠాన్ని చదువుకోవచ్చు మరియు గుర్తుంచుకోవచ్చు. ఒక ఆటోఎన్కోడర్, మరోవైపు, ఇన్పుట్ డేటాను ఒక కాంపాక్ట్ ప్రాతినిధ్యంగా ఎన్కోడ్ చేస్తుంది, తదనంతరం క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడం లేదా డేటా కుదింపు వంటి వివిధ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
15. పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు (RBMలు)
RBMలు (పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు) అనేది పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పనుల కోసం ఉపయోగించే ఒక విధమైన ఉత్పాదక నాడీ నెట్వర్క్. అవి కనిపించే పొర మరియు దాచిన పొరతో రూపొందించబడ్డాయి, ప్రతి పొరలో న్యూరాన్లు ఉంటాయి, అవి ఒకే పొరలో ఉండవు.
RBMలు కాంట్రాస్టివ్ డైవర్జెన్స్ అని పిలువబడే సాంకేతికతను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతాయి, ఇది శిక్షణ డేటా యొక్క సంభావ్యతను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కనిపించే మరియు దాచిన లేయర్ల మధ్య బరువులను మారుస్తుంది. నేర్చుకున్న పంపిణీ నుండి నమూనా ద్వారా శిక్షణ పొందిన తర్వాత RBMలు తాజా డేటాను సృష్టించవచ్చు.
ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్, సహకార ఫిల్టరింగ్ మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ అన్నీ RBMలను ఉపయోగించిన అప్లికేషన్లు. వినియోగదారు ప్రవర్తన నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా తగిన సిఫార్సులను రూపొందించడానికి వారు సిఫార్సు వ్యవస్థలలో కూడా ఉపయోగించబడ్డారు.
హై-డైమెన్షనల్ డేటా యొక్క కాంపాక్ట్ మరియు సమర్థవంతమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని రూపొందించడానికి ఫీచర్ లెర్నింగ్లో RBMలు కూడా ఉపయోగించబడ్డాయి.
వ్రాప్-అప్ మరియు హోరిజోన్లో ఆశాజనకమైన అభివృద్ధి
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (సిఎన్ఎన్లు) మరియు రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (ఆర్ఎన్ఎన్లు) వంటి లోతైన అభ్యాస పద్ధతులు అత్యంత అధునాతన కృత్రిమ మేధస్సు విధానాలలో ఉన్నాయి. CNNలు చిత్రం మరియు ఆడియో గుర్తింపును మార్చాయి, అయితే RNNలు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు సీక్వెన్షియల్ డేటా విశ్లేషణలో గణనీయంగా అభివృద్ధి చెందాయి.
ఈ విధానాల పరిణామంలో తదుపరి దశ వాటి సామర్థ్యం మరియు స్కేలబిలిటీని మెరుగుపరచడం, పెద్ద మరియు మరింత సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్లను విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, అలాగే వాటి వివరణ మరియు తక్కువ లేబుల్ డేటా నుండి నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థిక మరియు స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థల వంటి రంగాలలో పురోగతిని అనుమతించే అవకాశం ఉంది.
సమాధానం ఇవ్వూ