విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
- 1. డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- 2. మెషిన్ లెర్నింగ్ నుండి డీప్ లెర్నింగ్ని ఏది వేరు చేస్తుంది?
- 3. న్యూరల్ నెట్వర్క్ల గురించి మీ ప్రస్తుత అవగాహన ఏమిటి?
- 4. సరిగ్గా గ్రహణశక్తి అంటే ఏమిటి?
- 5. డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
- 6. మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్ (MLP) అంటే ఏమిటి?
- 7. న్యూరల్ నెట్వర్క్లో యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు ఏ ప్రయోజనం కోసం ప్లే చేస్తాయి?
- 8. గ్రేడియంట్ డీసెంట్ అంటే ఖచ్చితంగా ఏమిటి?
- 9. ఖర్చు ఫంక్షన్ ఖచ్చితంగా ఏమిటి?
- 10. లోతైన నెట్వర్క్లు నిస్సారమైన వాటిని ఎలా అధిగమించగలవు?
- 11. ఫార్వార్డ్ ప్రచారం గురించి వివరించండి.
- 12. బ్యాక్ప్రొపగేషన్ అంటే ఏమిటి?
- 13. లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, మీరు గ్రేడియంట్ క్లిప్పింగ్ను ఎలా అర్థం చేసుకుంటారు?
- 14. సాఫ్ట్మ్యాక్స్ మరియు ReLU ఫంక్షన్లు అంటే ఏమిటి?
- 15. న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను 0కి సెట్ చేసిన అన్ని బరువులతో శిక్షణ పొందవచ్చా?
- 16. బ్యాచ్ మరియు పునరావృతం నుండి యుగాన్ని ఏది వేరు చేస్తుంది?
- 17. బ్యాచ్ సాధారణీకరణ మరియు డ్రాప్అవుట్ అంటే ఏమిటి?
- 18. బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ డీసెంట్ నుండి యాదృచ్ఛిక గ్రేడియంట్ డీసెంట్ను ఏది వేరు చేస్తుంది?
- 19. న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో నాన్-లీనియారిటీలను చేర్చడం ఎందుకు కీలకం?
- 20. లోతైన అభ్యాసంలో టెన్సర్ అంటే ఏమిటి?
- 21. డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ కోసం మీరు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ని ఎలా ఎంచుకుంటారు?
- 22. మీరు CNN అంటే ఏమిటి?
- 23. అనేక CNN లేయర్లు ఏమిటి?
- 24. అతిగా మరియు తక్కువ ఫిట్టింగ్ యొక్క ప్రభావాలు ఏమిటి మరియు మీరు వాటిని ఎలా నివారించవచ్చు?
- 25. లోతైన అభ్యాసంలో, RNN అంటే ఏమిటి?
- 26. ఆడమ్ ఆప్టిమైజర్ను వివరించండి
- 27. డీప్ ఆటోఎన్కోడర్లు: అవి ఏమిటి?
- 28. టెన్సర్ ఫ్లోలో టెన్సర్ అంటే ఏమిటి?
- 29. గణన గ్రాఫ్ యొక్క వివరణ
- 30. ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్లు (GANలు): అవి ఏమిటి?
- 31. మీరు ఆర్కిటెక్చర్ని డిజైన్ చేస్తున్నప్పుడు న్యూరల్ నెట్వర్క్లో చేర్చడానికి న్యూరాన్లు మరియు దాచిన లేయర్ల సంఖ్యను ఎలా ఎంచుకుంటారు?
- 32. డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ద్వారా ఎలాంటి న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఉపయోగించబడతాయి?
- ముగింపు
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది సరికొత్త ఆలోచన కాదు. ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు డీప్ లెర్నింగ్ అని పిలువబడే మెషిన్ లెర్నింగ్ సబ్సెట్కు ఏకైక పునాదిగా పనిచేస్తాయి.
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మానవ మెదడును అనుకరించడం, న్యూరల్ నెట్వర్క్ల మాదిరిగానే, అవి మానవ మెదడును అనుకరించడానికి సృష్టించబడ్డాయి.
ఇది కొంతకాలంగా ఉంది. ఈ రోజుల్లో, మన దగ్గర ఇప్పుడు ఉన్నంత ప్రాసెసింగ్ పవర్ లేదా డేటా లేనందున అందరూ దీని గురించి మాట్లాడుకుంటున్నారు.
గత 20 సంవత్సరాలుగా, ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యంలో నాటకీయ పెరుగుదల ఫలితంగా లోతైన అభ్యాసం మరియు యంత్ర అభ్యాసం ఉద్భవించాయి.
మీ డ్రీమ్ జాబ్ కోసం వెతుకుతున్నప్పుడు మీరు ఎదుర్కొనే ఏవైనా విచారణల కోసం సిద్ధం కావడానికి మీకు సహాయం చేయడానికి, ఈ పోస్ట్ సాధారణ నుండి సంక్లిష్టమైన వరకు అనేక లోతైన అభ్యాస ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నల ద్వారా మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది.
1. డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మీరు హాజరవుతున్నట్లయితే a లోతైన అభ్యాసం ఇంటర్వ్యూలో, లోతైన అభ్యాసం అంటే ఏమిటో మీరు నిస్సందేహంగా అర్థం చేసుకుంటారు. అయితే, ఇంటర్వ్యూయర్, ఈ ప్రశ్నకు ప్రతిస్పందనగా ఒక వివరణతో పాటు వివరణాత్మక ప్రతిస్పందనను అందించాలని మీరు ఎదురు చూస్తున్నారు.
శిక్షణ ఇవ్వడానికి నరాల నెట్వర్క్ లోతైన అభ్యాసం కోసం, గణనీయమైన మొత్తంలో వ్యవస్థీకృత లేదా నిర్మాణాత్మక డేటా తప్పనిసరిగా ఉపయోగించబడాలి. దాచిన నమూనాలు మరియు లక్షణాలను కనుగొనడానికి, ఇది సంక్లిష్టమైన విధానాలను చేస్తుంది (ఉదాహరణకు, కుక్క నుండి పిల్లి యొక్క చిత్రాన్ని వేరు చేయడం).
2. మెషిన్ లెర్నింగ్ నుండి డీప్ లెర్నింగ్ని ఏది వేరు చేస్తుంది?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అని పిలువబడే కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క శాఖగా, మేము డేటా మరియు స్టాటిస్టికల్ మరియు అల్గారిథమిక్ పద్ధతులను ఉపయోగించి కంప్యూటర్లకు శిక్షణ ఇస్తాము, తద్వారా అవి కాలక్రమేణా మెరుగవుతాయి.
ఒక అంశంగా యంత్ర అభ్యాసం, లోతైన అభ్యాసం మానవ మెదడులో కనిపించే న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణాన్ని అనుకరిస్తుంది.
3. న్యూరల్ నెట్వర్క్ల గురించి మీ ప్రస్తుత అవగాహన ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అని పిలువబడే కృత్రిమ వ్యవస్థలు మానవ శరీరంలో కనిపించే ఆర్గానిక్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను చాలా దగ్గరగా పోలి ఉంటాయి.
ఎలా పోలి ఉండే సాంకేతికతను ఉపయోగించడం మానవ మెదడు విధులు, న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది ఒక డేటాలోని అంతర్లీన సహసంబంధాలను గుర్తించే లక్ష్యంతో ఉండే అల్గారిథమ్ల సమాహారం.
ఈ వ్యవస్థలు ఏదైనా విధి-నిర్దిష్ట నియమాలను అనుసరించడం ద్వారా కాకుండా డేటాసెట్లు మరియు ఉదాహరణల పరిధికి తమను తాము బహిర్గతం చేయడం ద్వారా విధి-నిర్దిష్ట జ్ఞానాన్ని పొందుతాయి.
ఆలోచన ఏమిటంటే, ఈ డేటాసెట్ల గురించి ముందుగా ప్రోగ్రామ్ చేసిన అవగాహనకు బదులుగా, సిస్టమ్ తనకు అందించబడిన డేటా నుండి ప్రత్యేక లక్షణాలను నేర్చుకుంటుంది.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో సాధారణంగా ఉపయోగించే మూడు నెట్వర్క్ లేయర్లు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:
- ఇన్పుట్ లేయర్
- దాచిన పొర
- అవుట్పుట్ లేయర్
4. సరిగ్గా గ్రహణశక్తి అంటే ఏమిటి?
మానవ మెదడులో కనుగొనబడిన జీవసంబంధమైన న్యూరాన్ ఒక గ్రహణశక్తితో పోల్చదగినది. పెర్సెప్ట్రాన్ ద్వారా బహుళ ఇన్పుట్లు స్వీకరించబడతాయి, ఇది అనేక పరివర్తనలు మరియు విధులను నిర్వహిస్తుంది మరియు అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
బైనరీ వర్గీకరణలో పర్సెప్ట్రాన్ అని పిలువబడే సరళ నమూనా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది వివిధ రకాల ఇన్పుట్లతో న్యూరాన్ను అనుకరిస్తుంది, ఒక్కొక్కటి ఒక్కో బరువుతో ఉంటుంది.
న్యూరాన్ ఈ వెయిటెడ్ ఇన్పుట్లను ఉపయోగించి ఒక ఫంక్షన్ను లెక్కిస్తుంది మరియు ఫలితాలను అందిస్తుంది.
5. డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్ల (DNN) మధ్య అనేక పొరలతో కూడిన కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ (ANN).
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు డీప్ ఆర్కిటెక్చర్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు. "డీప్" అనే పదం ఒకే పొరలో అనేక స్థాయిలు మరియు యూనిట్లతో కూడిన ఫంక్షన్లను సూచిస్తుంది. ఎక్కువ స్థాయిల నమూనాలను సంగ్రహించడానికి మరింత పెద్ద లేయర్లను జోడించడం ద్వారా మరింత ఖచ్చితమైన నమూనాలను సృష్టించవచ్చు.
6. మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్ (MLP) అంటే ఏమిటి?
ఇన్పుట్, దాచిన మరియు అవుట్పుట్ లేయర్లు న్యూరల్ నెట్వర్క్ల మాదిరిగానే MLPలలో ఉంటాయి. ఇది ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ దాచిన లేయర్లతో ఒకే-లేయర్ పర్సెప్ట్రాన్తో సమానంగా నిర్మించబడింది.
సింగిల్ లేయర్ పర్సెప్ట్రాన్ యొక్క బైనరీ అవుట్పుట్ లీనియర్ సెపరబుల్ క్లాస్లను (0,1) మాత్రమే వర్గీకరిస్తుంది, అయితే MLP నాన్ లీనియర్ క్లాస్లను వర్గీకరించగలదు.
7. న్యూరల్ నెట్వర్క్లో యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు ఏ ప్రయోజనం కోసం ప్లే చేస్తాయి?
ఒక ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఒక న్యూరాన్ అత్యంత ప్రాథమిక స్థాయిలో సక్రియం చేయాలా వద్దా అని నిర్ణయిస్తుంది. ఏదైనా యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఇన్పుట్ల వెయిటెడ్ మొత్తాన్ని ప్లస్ బయాస్ని ఇన్పుట్గా ఆమోదించగలదు. యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లలో స్టెప్ ఫంక్షన్, సిగ్మోయిడ్, ReLU, టాన్ మరియు సాఫ్ట్మాక్స్ ఉన్నాయి.
8. గ్రేడియంట్ డీసెంట్ అంటే ఖచ్చితంగా ఏమిటి?
ఖర్చు ఫంక్షన్ లేదా ఎర్రర్ను తగ్గించడానికి ఉత్తమమైన విధానం గ్రేడియంట్ డిసెంట్. ఫంక్షన్ యొక్క స్థానిక-గ్లోబల్ మినిమాను కనుగొనడం లక్ష్యం. లోపాన్ని తగ్గించడానికి మోడల్ అనుసరించాల్సిన మార్గాన్ని ఇది నిర్దేశిస్తుంది.
9. ఖర్చు ఫంక్షన్ ఖచ్చితంగా ఏమిటి?
మీ మోడల్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో అంచనా వేయడానికి ఖర్చు ఫంక్షన్ మెట్రిక్; దీనిని కొన్నిసార్లు "నష్టం" లేదా "లోపం" అని పిలుస్తారు. బ్యాక్ప్రొపగేషన్ సమయంలో, అవుట్పుట్ లేయర్ యొక్క లోపాన్ని లెక్కించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ ద్వారా దానిని వెనుకకు నెట్టడం ద్వారా న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క శిక్షణ ప్రక్రియలను మరింత ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి మేము ఆ సరికాని దోహదపడతాము.
10. లోతైన నెట్వర్క్లు నిస్సారమైన వాటిని ఎలా అధిగమించగలవు?
ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్లకు అదనంగా దాచబడిన లేయర్లు న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు జోడించబడతాయి. ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్ల మధ్య, నిస్సార న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఒకే దాచిన పొరను ఉపయోగిస్తాయి, అయితే డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అనేక స్థాయిలను ఉపయోగిస్తాయి.
నిస్సార నెట్వర్క్కు ఏదైనా ఫంక్షన్కి సరిపోయేలా చేయడానికి అనేక పారామితులు అవసరం. డీప్ నెట్వర్క్లు అనేక లేయర్లను కలిగి ఉన్నందున తక్కువ సంఖ్యలో పారామితులతో కూడా ఫంక్షన్లకు బాగా సరిపోతాయి.
స్పీచ్ లేదా పిక్చర్ రికగ్నిషన్ కోసం ఏదైనా రకమైన డేటా మోడలింగ్తో పని చేయడంలో వాటి బహుముఖ ప్రజ్ఞ కారణంగా డీప్ నెట్వర్క్లు ఇప్పుడు ప్రాధాన్యతనిస్తున్నాయి.
11. ఫార్వార్డ్ ప్రచారం గురించి వివరించండి.
ఫార్వార్డింగ్ ప్రచారం అని పిలువబడే ప్రక్రియలో ఇన్పుట్లు బరువులతో కలిసి ఖననం చేయబడిన పొరకు ప్రసారం చేయబడతాయి.
ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్ యొక్క అవుట్పుట్ కింది లేయర్కి వెళ్లడానికి ముందు ప్రతి పాతిపెట్టిన లేయర్లో గణించబడుతుంది.
ప్రక్రియ ఇన్పుట్ లేయర్లో మొదలై అంతిమ అవుట్పుట్ లేయర్కి పురోగమిస్తుంది, తద్వారా ఫార్వర్డ్ ప్రొపగేషన్ అని పేరు.
12. బ్యాక్ప్రొపగేషన్ అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లో బరువులు మరియు పక్షపాతాలు సర్దుబాటు చేయబడినప్పుడు, విలువ ఎలా మారుతుందో మొదట గమనించడం ద్వారా ఖర్చు పనితీరును తగ్గించడానికి బ్యాక్ప్రొపగేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది.
ప్రతి దాచిన లేయర్ వద్ద గ్రేడియంట్ను అర్థం చేసుకోవడం వల్ల ఈ మార్పును గణించడం సులభం అవుతుంది.
బ్యాక్ప్రొపగేషన్ అని పిలువబడే ప్రక్రియ, అవుట్పుట్ లేయర్లో ప్రారంభమవుతుంది మరియు ఇన్పుట్ లేయర్లకు వెనుకకు కదులుతుంది.
13. లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, మీరు గ్రేడియంట్ క్లిప్పింగ్ను ఎలా అర్థం చేసుకుంటారు?
గ్రేడియంట్ క్లిప్పింగ్ అనేది బ్యాక్ప్రొపగేషన్ సమయంలో ఉత్పన్నమయ్యే ప్రవణతలను పేలడం సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఒక పద్ధతి (ఈ పరిస్థితిలో ముఖ్యమైన తప్పు ప్రవణతలు కాలక్రమేణా పేరుకుపోతాయి, ఇది శిక్షణ సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ బరువులకు గణనీయమైన సర్దుబాట్లకు దారితీస్తుంది).
ప్రవణతలు పేలడం అనేది శిక్షణ సమయంలో గ్రేడియంట్లు చాలా పెద్దగా ఉన్నప్పుడు తలెత్తే సమస్య, ఇది మోడల్ను అస్థిరంగా చేస్తుంది. గ్రేడియంట్ ఆశించిన పరిధిని దాటితే, గ్రేడియంట్ విలువలు మూలకం వారీగా ముందుగా నిర్వచించబడిన కనిష్ట లేదా గరిష్ట విలువకు నెట్టబడతాయి.
గ్రేడియంట్ క్లిప్పింగ్ శిక్షణ సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క సంఖ్యా స్థిరత్వాన్ని పెంచుతుంది, అయితే ఇది మోడల్ పనితీరుపై తక్కువ ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
14. సాఫ్ట్మ్యాక్స్ మరియు ReLU ఫంక్షన్లు అంటే ఏమిటి?
Softmax అనే యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ 0 మరియు 1 మధ్యలో అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ప్రతి అవుట్పుట్ మొత్తం అవుట్పుట్ల మొత్తం ఒకటిగా ఉండేలా విభజించబడింది. అవుట్పుట్ లేయర్ల కోసం, సాఫ్ట్మాక్స్ తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది.
రెక్టిఫైడ్ లీనియర్ యూనిట్, కొన్నిసార్లు ReLU అని పిలుస్తారు, ఇది ఎక్కువగా ఉపయోగించే యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్. X పాజిటివ్ అయితే, అది Xని అవుట్పుట్ చేస్తుంది, లేకపోతే అది సున్నాలను అందిస్తుంది. ReLU క్రమం తప్పకుండా పాతిపెట్టిన పొరలకు వర్తించబడుతుంది.
15. న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను 0కి సెట్ చేసిన అన్ని బరువులతో శిక్షణ పొందవచ్చా?
న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఇచ్చిన పనిని పూర్తి చేయడం ఎప్పటికీ నేర్చుకోదు, కాబట్టి అన్ని బరువులను 0కి ప్రారంభించడం ద్వారా మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యం కాదు.
అన్ని బరువులు సున్నాకి ప్రారంభించబడితే, W [1]లోని ప్రతి బరువుకు ఉత్పన్నాలు ఒకే విధంగా ఉంటాయి, దీని ఫలితంగా న్యూరాన్లు అదే లక్షణాలను పునరావృతంగా నేర్చుకుంటాయి.
బరువులను 0కి ప్రారంభించడం మాత్రమే కాదు, ఏ విధమైన స్థిరాంకం అయినా సబ్పార్ ఫలితానికి దారితీసే అవకాశం ఉంది.
16. బ్యాచ్ మరియు పునరావృతం నుండి యుగాన్ని ఏది వేరు చేస్తుంది?
ప్రాసెసింగ్ డేటాసెట్ల యొక్క వివిధ రూపాలు మరియు గ్రేడియంట్ డీసెంట్ టెక్నిక్లలో బ్యాచ్, పునరావృతం మరియు యుగం ఉన్నాయి. ఎపోచ్ అనేది ముందుకు మరియు వెనుకకు పూర్తి డేటాసెట్తో ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ ద్వారా ఒకసారి ఉంటుంది.
నమ్మదగిన ఫలితాలను అందించడం కోసం, డేటాసెట్ ఒకే ప్రయత్నంలో పాస్ చేయడానికి చాలా పెద్దదిగా ఉన్నందున తరచుగా అనేకసార్లు పంపబడుతుంది.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ ద్వారా తక్కువ మొత్తంలో డేటాను పదేపదే అమలు చేసే ఈ అభ్యాసాన్ని పునరుక్తిగా సూచిస్తారు. డేటా సెట్ విజయవంతంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లను దాటుతుందని హామీ ఇవ్వడానికి, దానిని బ్యాచింగ్ అని పిలువబడే అనేక బ్యాచ్లు లేదా ఉపసమితులుగా విభజించవచ్చు.
డేటా సేకరణ పరిమాణంపై ఆధారపడి, మూడు పద్ధతులు-యుగం, పునరావృతం మరియు బ్యాచ్ పరిమాణం-ముఖ్యంగా ఉపయోగించే మార్గాలు గ్రేడియంట్ డీసెంట్ అల్గోరిథం.
17. బ్యాచ్ సాధారణీకరణ మరియు డ్రాప్అవుట్ అంటే ఏమిటి?
డ్రాప్అవుట్ యాదృచ్ఛికంగా కనిపించే మరియు దాచిన నెట్వర్క్ యూనిట్లను (సాధారణంగా 20 శాతం నోడ్లను పడిపోతుంది) తొలగించడం ద్వారా డేటా ఓవర్ఫిట్ను నిరోధిస్తుంది. ఇది నెట్వర్క్ను కలిపేందుకు అవసరమైన పునరావృతాల సంఖ్యను రెట్టింపు చేస్తుంది.
ప్రతి లేయర్లోని ఇన్పుట్లను సాధారణీకరించడం ద్వారా సున్నా యొక్క సగటు అవుట్పుట్ యాక్టివేషన్ మరియు ఒక ప్రామాణిక విచలనం, బ్యాచ్ సాధారణీకరణ అనేది నాడీ నెట్వర్క్ల పనితీరు మరియు స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఒక వ్యూహం.
18. బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ డీసెంట్ నుండి యాదృచ్ఛిక గ్రేడియంట్ డీసెంట్ను ఏది వేరు చేస్తుంది?
బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ డీసెంట్:
- బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ కోసం గ్రేడియంట్ను నిర్మించడానికి పూర్తి డేటాసెట్ ఉపయోగించబడుతుంది.
- అపారమైన డేటా మరియు నెమ్మదిగా అప్డేట్ అవుతున్న బరువులు కలయికను కష్టతరం చేస్తాయి.
యాదృచ్ఛిక గ్రేడియంట్ డీసెంట్:
- యాదృచ్ఛిక ప్రవణత ప్రవణతను గణించడానికి ఒకే నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది.
- తరచుగా బరువు మార్పుల కారణంగా, ఇది బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ కంటే చాలా త్వరగా కలుస్తుంది.
19. న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో నాన్-లీనియారిటీలను చేర్చడం ఎందుకు కీలకం?
ఎన్ని లేయర్లు ఉన్నప్పటికీ, నాన్-లీనియారిటీలు లేనప్పుడు న్యూరల్ నెట్వర్క్ పర్సెప్ట్రాన్ లాగా ప్రవర్తిస్తుంది, అవుట్పుట్ ఇన్పుట్పై సరళంగా ఆధారపడి ఉంటుంది.
మరో విధంగా చెప్పాలంటే, n లేయర్లు మరియు m హిడెన్ యూనిట్లు మరియు లీనియర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లతో కూడిన న్యూరల్ నెట్వర్క్ దాచిన లేయర్లు లేని లీనియర్ న్యూరల్ నెట్వర్క్కు సమానం మరియు లీనియర్ సెపరేషన్ బార్డర్లను మాత్రమే గుర్తించే సామర్థ్యంతో ఉంటుంది.
నాన్-లీనియారిటీలు లేకుండా, ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించలేకపోతుంది మరియు ఇన్పుట్ను ఖచ్చితంగా వర్గీకరించదు.
20. లోతైన అభ్యాసంలో టెన్సర్ అంటే ఏమిటి?
టెన్సర్ అని పిలువబడే బహుమితీయ శ్రేణి మాత్రికలు మరియు వెక్టర్ల సాధారణీకరణగా పనిచేస్తుంది. లోతైన అభ్యాసానికి ఇది కీలకమైన డేటా నిర్మాణం. టెన్సర్లను సూచించడానికి ప్రాథమిక డేటా రకాల N-డైమెన్షనల్ శ్రేణులు ఉపయోగించబడతాయి.
టెన్సర్లోని ప్రతి భాగం ఒకే రకమైన డేటా రకాన్ని కలిగి ఉంటుంది మరియు ఈ డేటా రకం ఎల్లప్పుడూ తెలుసు. ఆకారపు ముక్క మాత్రమే-అంటే, ఎన్ని కొలతలు ఉన్నాయి మరియు ప్రతి ఒక్కటి ఎంత పెద్దది-తెలిసే అవకాశం ఉంది.
ఇన్పుట్లు కూడా పూర్తిగా తెలిసిన సందర్భాల్లో, మెజారిటీ కార్యకలాపాలు పూర్తిగా తెలిసిన టెన్సర్లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి; ఇతర సందర్భాల్లో, గ్రాఫ్ ఎగ్జిక్యూషన్ సమయంలో మాత్రమే టెన్సర్ రూపాన్ని ఏర్పాటు చేయవచ్చు.
21. డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ కోసం మీరు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ని ఎలా ఎంచుకుంటారు?
- ఊహించిన ఫలితం వాస్తవమైనదైతే లీనియర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అర్ధమే.
- అంచనా వేయవలసిన అవుట్పుట్ బైనరీ క్లాస్ సంభావ్యత అయితే సిగ్మోయిడ్ ఫంక్షన్ని ఉపయోగించాలి.
- ప్రొజెక్ట్ చేయబడిన అవుట్పుట్లో రెండు వర్గీకరణలు ఉంటే Tanh ఫంక్షన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
- గణన సౌలభ్యం కారణంగా, ReLU ఫంక్షన్ విస్తృత శ్రేణి పరిస్థితులలో వర్తిస్తుంది.
22. మీరు CNN అంటే ఏమిటి?
విజువల్ ఇమేజరీని మూల్యాంకనం చేయడంలో ప్రత్యేకత కలిగిన డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN, లేదా ConvNet) ఉన్నాయి. ఇక్కడ, వెక్టర్ ఇన్పుట్ను సూచించే న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో కాకుండా, ఇన్పుట్ బహుళ-ఛానెల్ చిత్రం.
చాలా తక్కువ ప్రీప్రాసెసింగ్ అవసరమయ్యే CNNల ద్వారా మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్లు ప్రత్యేక పద్ధతిలో ఉపయోగించబడతాయి.
23. అనేక CNN లేయర్లు ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ లేయర్: మెయిన్ లేయర్ కన్వల్యూషనల్ లేయర్, ఇందులో వివిధ రకాల నేర్చుకోదగిన ఫిల్టర్లు మరియు రిసెప్టివ్ ఫీల్డ్ ఉన్నాయి. ఈ ప్రారంభ పొర ఇన్పుట్ డేటాను తీసుకుంటుంది మరియు దాని లక్షణాలను సంగ్రహిస్తుంది.
ReLU లేయర్: నెట్వర్క్లను నాన్-లీనియర్గా చేయడం ద్వారా, ఈ లేయర్ ప్రతికూల పిక్సెల్లను సున్నాగా మారుస్తుంది.
పూలింగ్ లేయర్: ప్రాసెసింగ్ మరియు నెట్వర్క్ సెట్టింగ్లను కనిష్టీకరించడం ద్వారా, పూలింగ్ లేయర్ ప్రాతినిథ్యం యొక్క ప్రాదేశిక పరిమాణాన్ని క్రమంగా తగ్గిస్తుంది. మాక్స్ పూలింగ్ అనేది పూలింగ్లో ఎక్కువగా ఉపయోగించే పద్ధతి.
24. అతిగా మరియు తక్కువ ఫిట్టింగ్ యొక్క ప్రభావాలు ఏమిటి మరియు మీరు వాటిని ఎలా నివారించవచ్చు?
మోడల్ యొక్క తాజా డేటా వినియోగాన్ని ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేసే స్థాయికి శిక్షణ డేటాలోని చిక్కులు మరియు శబ్దాన్ని మోడల్ నేర్చుకున్నప్పుడు దీనిని ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అంటారు.
లక్ష్య విధిని నేర్చుకునేటప్పుడు మరింత అనువర్తన యోగ్యమైన నాన్లీనియర్ మోడల్లతో ఇది జరిగే అవకాశం ఉంది. ఆటోమొబైల్స్ మరియు ట్రక్కులను గుర్తించడానికి ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది, కానీ అది నిర్దిష్ట పెట్టె రూపంలో ఉన్న వాహనాలను మాత్రమే గుర్తించగలదు.
ఇది ఒక రకమైన ట్రక్కుపై మాత్రమే శిక్షణ పొందినందున, అది ఫ్లాట్బెడ్ ట్రక్కును గుర్తించలేకపోవచ్చు. శిక్షణ డేటాపై, మోడల్ బాగా పనిచేస్తుంది, కానీ వాస్తవ ప్రపంచంలో కాదు.
అండర్-ఫిట్ చేయబడిన మోడల్ అనేది డేటాపై తగినంతగా శిక్షణ పొందని లేదా కొత్త సమాచారాన్ని సాధారణీకరించే సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. మోడల్ తగినంత లేదా సరికాని డేటాతో శిక్షణ పొందుతున్నప్పుడు ఇది తరచుగా జరుగుతుంది.
ఖచ్చితత్వం మరియు పనితీరు రెండూ అండర్ ఫిట్టింగ్ ద్వారా రాజీపడతాయి.
మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి డేటాను తిరిగి నమూనా చేయడం (K-ఫోల్డ్ క్రాస్-వాలిడేషన్) మరియు మోడల్ను అంచనా వేయడానికి ధ్రువీకరణ డేటాసెట్ను ఉపయోగించడం అనేది ఓవర్ఫిట్ మరియు అండర్ఫిట్టింగ్ను నివారించడానికి రెండు మార్గాలు.
25. లోతైన అభ్యాసంలో, RNN అంటే ఏమిటి?
పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు), సాధారణ రకాలైన కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు, RNN అనే సంక్షిప్తీకరణ ద్వారా వెళ్తాయి. ఇతర విషయాలతోపాటు జన్యువులు, చేతివ్రాత, వచనం మరియు డేటా సీక్వెన్స్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి వారు ఉపయోగించబడ్డారు. అవసరమైన శిక్షణ కోసం, RNNలు బ్యాక్ప్రొపగేషన్ను ఉపయోగిస్తాయి.
26. ఆడమ్ ఆప్టిమైజర్ను వివరించండి
ఆడమ్ ఆప్టిమైజర్, అడాప్టివ్ మొమెంటం అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది చిన్న ప్రవణతలతో ధ్వనించే పరిస్థితులను నిర్వహించడానికి అభివృద్ధి చేయబడిన ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్.
శీఘ్ర కలయిక కోసం ప్రతి-పారామితి నవీకరణలను అందించడంతో పాటు, ఆడమ్ ఆప్టిమైజర్ మొమెంటం ద్వారా కన్వర్జెన్స్ను మెరుగుపరుస్తుంది, మోడల్ సాడిల్ పాయింట్లో చిక్కుకోకుండా చూసుకుంటుంది.
27. డీప్ ఆటోఎన్కోడర్లు: అవి ఏమిటి?
డీప్ ఆటోఎన్కోడర్ అనేది నెట్వర్క్లోని సగం ఎన్కోడింగ్ కోసం నాలుగు లేదా ఐదు నిస్సార పొరలను మరియు డీకోడింగ్ సగం కోసం నాలుగు లేదా ఐదు లేయర్లను కలిగి ఉండే రెండు సుష్టాత్మక లోతైన నమ్మక నెట్వర్క్లకు సామూహిక పేరు.
ఈ పొరలు లోతైన విశ్వాస నెట్వర్క్ల పునాదిని ఏర్పరుస్తాయి మరియు బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలచే నిర్బంధించబడ్డాయి. ప్రతి RBM తర్వాత, డీప్ ఆటోఎన్కోడర్ MNIST డేటాసెట్కు బైనరీ మార్పులను వర్తింపజేస్తుంది.
RBM కంటే గాస్సియన్ సరిదిద్దబడిన పరివర్తనలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడే ఇతర డేటాసెట్లలో కూడా వాటిని ఉపయోగించవచ్చు.
28. టెన్సర్ ఫ్లోలో టెన్సర్ అంటే ఏమిటి?
ఇది తరచుగా అడిగే మరొక లోతైన అభ్యాస ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్న. టెన్సర్ అనేది గణిత శాస్త్ర భావన, ఇది అధిక డైమెన్షనల్ శ్రేణుల వలె కనిపిస్తుంది.
టెన్సర్లు అనేవి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు ఇన్పుట్గా అందించబడిన ఈ డేటా శ్రేణులు మరియు వివిధ కొలతలు మరియు ర్యాంకింగ్లను కలిగి ఉంటాయి.
29. గణన గ్రాఫ్ యొక్క వివరణ
TensorFlow యొక్క పునాది గణన గ్రాఫ్ యొక్క నిర్మాణం. ప్రతి నోడ్ నోడ్ల నెట్వర్క్లో పనిచేస్తుంది, ఇక్కడ నోడ్లు గణిత కార్యకలాపాలను మరియు టెన్సర్ల కోసం అంచులను సూచిస్తాయి.
డేటా గ్రాఫ్ ఆకారంలో ప్రవహిస్తుంది కాబట్టి దీనిని కొన్నిసార్లు "డేటాఫ్లో గ్రాఫ్"గా సూచిస్తారు.
30. ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్లు (GANలు): అవి ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్లో, ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి ఉత్పాదక మోడలింగ్ సాధించబడుతుంది. ఇది ఇన్పుట్ డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా ఫలితాన్ని ఉత్పత్తి చేసే పర్యవేక్షించబడని ఉద్యోగం.
జనరేటర్ ఉత్పత్తి చేసిన సందర్భాలను వర్గీకరించడానికి వివక్షత ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే కొత్త ఉదాహరణలను రూపొందించడానికి జనరేటర్ ఉపయోగించబడుతుంది.
31. మీరు ఆర్కిటెక్చర్ని డిజైన్ చేస్తున్నప్పుడు న్యూరల్ నెట్వర్క్లో చేర్చడానికి న్యూరాన్లు మరియు దాచిన లేయర్ల సంఖ్యను ఎలా ఎంచుకుంటారు?
వ్యాపార సవాలు కారణంగా, న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణాన్ని నిర్మించడానికి అవసరమైన న్యూరాన్లు మరియు దాచిన లేయర్ల ఖచ్చితమైన సంఖ్య ఏ కఠినమైన మరియు వేగవంతమైన నియమాల ద్వారా నిర్ణయించబడదు.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లో, దాచిన పొర పరిమాణం ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్ల పరిమాణానికి మధ్యలో ఎక్కడో పడాలి.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ డిజైన్ను రూపొందించడంలో ఒక ప్రారంభాన్ని కొన్ని సరళమైన పద్ధతుల్లో సాధించవచ్చు, అయితే:
సారూప్య వాస్తవ-ప్రపంచ సెట్టింగ్లలోని నాడీ నెట్వర్క్లతో ముందస్తు అనుభవం ఆధారంగా ఏదైనా నిర్దిష్ట డేటాసెట్కు ఏది ఉత్తమంగా పని చేస్తుందో చూడటానికి కొన్ని ప్రాథమిక క్రమబద్ధమైన పరీక్షలతో ప్రారంభించడం అనేది ప్రతి ప్రత్యేకమైన వాస్తవ-ప్రపంచ ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ సవాలును పరిష్కరించడానికి ఉత్తమ మార్గం.
నెట్వర్క్ కాన్ఫిగరేషన్ను సమస్య డొమైన్ గురించి ఒకరికి ఉన్న జ్ఞానం మరియు ముందస్తు న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనుభవం ఆధారంగా ఎంచుకోవచ్చు. న్యూరల్ నెట్వర్క్ సెటప్ను అంచనా వేసేటప్పుడు, సంబంధిత సమస్యలపై ఉపయోగించే లేయర్లు మరియు న్యూరాన్ల సంఖ్య ప్రారంభించడానికి మంచి ప్రదేశం.
సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ డిజైన్తో ప్రారంభించి, అంచనా వేసిన అవుట్పుట్ మరియు ఖచ్చితత్వం ఆధారంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్ సంక్లిష్టతను క్రమంగా పెంచాలి.
32. డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ద్వారా ఎలాంటి న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఉపయోగించబడతాయి?
- రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అని పిలువబడే మెషీన్ లెర్నింగ్ నమూనాలో, ప్రత్యక్ష విషయాల మాదిరిగానే సంచిత రివార్డ్ ఆలోచనను పెంచడానికి మోడల్ పనిచేస్తుంది.
- గేమ్లు మరియు సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ వాహనాలు రెండూ సంబంధిత సమస్యలుగా వర్ణించబడ్డాయి ఉపబల అభ్యాసం.
- ప్రాతినిధ్యం వహించాల్సిన సమస్య ఆట అయితే స్క్రీన్ ఇన్పుట్గా ఉపయోగించబడుతుంది. తదుపరి దశల కోసం అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి, అల్గోరిథం పిక్సెల్లను ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు వాటిని అనేక పొరల కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల ద్వారా ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
- మోడల్ చర్యల ఫలితాలు, అనుకూలమైనవి లేదా చెడ్డవి, ఉపబలంగా పనిచేస్తాయి.
ముగింపు
డీప్ లెర్నింగ్ సంవత్సరాలుగా జనాదరణ పొందింది, వాస్తవంగా ప్రతి పరిశ్రమ ప్రాంతంలో అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి.
డీప్ లెర్నింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ విధానాలను ఉపయోగించి మానవ ప్రవర్తనను ప్రతిబింబించే నమూనాలను రూపొందించగల సమర్థ నిపుణుల కోసం కంపెనీలు ఎక్కువగా వెతుకుతున్నాయి.
తమ నైపుణ్యాన్ని పెంచుకునే అభ్యర్థులు మరియు ఈ అత్యాధునిక సాంకేతికతలపై తమ పరిజ్ఞానాన్ని కొనసాగించే అభ్యర్థులు ఆకర్షణీయమైన వేతనంతో విస్తృత శ్రేణి ఉద్యోగ అవకాశాలను పొందవచ్చు.
చాలా తరచుగా అభ్యర్థించే లోతైన అభ్యాస ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలకు ఎలా ప్రతిస్పందించాలనే దానిపై మీకు బలమైన అవగాహన ఉన్నందున మీరు ఇప్పుడు ఇంటర్వ్యూలతో ప్రారంభించవచ్చు. మీ లక్ష్యాల ఆధారంగా తదుపరి దశను తీసుకోండి.
Hashdork's సందర్శించండి ఇంటర్వ్యూ సిరీస్ ఇంటర్వ్యూలకు సిద్ధం కావడానికి.
సమాధానం ఇవ్వూ