செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், வகைப்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பல போன்ற பணிகளுக்கான அடிப்படை கருவிகளாகும். ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டைப் பற்றி விவாதிக்கும் போது, வகுப்புகளுக்கு இடையே ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தின் கருத்தை புரிந்துகொள்வது முக்கியம். "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பிற்கு, வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்" என்ற கூற்று உண்மையில் உண்மைதான்.
ஒரு வகைப்பாடு பணியில், குறிப்பிட்ட பிரிவுகள் அல்லது வகுப்புகளுக்கு உள்ளீட்டு தரவு புள்ளிகளை ஒதுக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. பிணையம் உள்ளீட்டுத் தரவை ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களின் பல அடுக்குகள் மூலம் செயலாக்குகிறது, ஒவ்வொரு அடுக்கு உள்ளீட்டுத் தரவிற்கு மாற்றங்களின் தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. நரம்பியல் வலையமைப்பின் இறுதி அடுக்கு பொதுவாக வகைப்படுத்தல் பணியின் வெவ்வேறு வகுப்புகளுடன் தொடர்புடைய முனைகளைக் கொண்டுள்ளது.
நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி கட்டத்தில், கணிக்கப்பட்ட வெளியீடு மற்றும் பயிற்சித் தரவின் உண்மையான லேபிள்களுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க மாதிரி அதன் அளவுருக்களை சரிசெய்ய கற்றுக்கொள்கிறது. இந்த செயல்முறையானது இழப்புச் செயல்பாட்டை மேம்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது, இது முன்னறிவிக்கப்பட்ட வகுப்பு நிகழ்தகவுகள் மற்றும் உண்மையான வகுப்பு லேபிள்களுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாட்டைக் கணக்கிடுகிறது. பின்னிப்பிணைப்பு மற்றும் சாய்வு வம்சாவளி போன்ற முறைகள் மூலம் நெட்வொர்க்கின் அளவுருக்களை மீண்டும் மீண்டும் புதுப்பிப்பதன் மூலம், துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்கும் திறனை மாடல் படிப்படியாக மேம்படுத்துகிறது.
ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீடு பெரும்பாலும் வகுப்புகளில் நிகழ்தகவு விநியோகமாக குறிப்பிடப்படுகிறது. இதன் பொருள் ஒவ்வொரு உள்ளீட்டு தரவு புள்ளிக்கும், பிணையம் வகுப்பு நிகழ்தகவுகளின் தொகுப்பை உருவாக்குகிறது, இது ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கும் சொந்தமான உள்ளீட்டின் சாத்தியக்கூறுகளைக் குறிக்கிறது. நிகழ்தகவுகள் பொதுவாக ஒன்று வரையிலான தொகையாக இயல்பாக்கப்படுகின்றன, அவை சரியான நிகழ்தகவு விநியோகத்தை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகின்றன.
எடுத்துக்காட்டாக, "பூனை" மற்றும் "நாய்" ஆகிய வகுப்புகளாக இருக்கும் ஒரு எளிய பைனரி வகைப்பாடு பணியில், நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீடு [0.8, 0.2] ஆக இருக்கலாம், இது ஒரு பூனை மற்றும் உள்ளீடு என்பதில் மாடல் 80% நம்பிக்கையுடன் இருப்பதைக் குறிக்கிறது. 20% அது ஒரு நாய் என்று நம்புகிறார்கள். "கார்," "பஸ்," மற்றும் "சைக்கிள்" போன்ற வகுப்புகளுடன் கூடிய பல-வகுப்பு வகைப்பாடு சூழ்நிலையில், வெளியீடு [0.6, 0.3, 0.1] போன்று இருக்கும், இது ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கும் மாதிரியின் நிகழ்தகவுகளைக் காட்டுகிறது.
இந்த நிகழ்தகவு வெளியீடு பல காரணங்களுக்காக மதிப்புமிக்கது. முதலாவதாக, அதன் கணிப்புகளில் மாதிரியின் நம்பிக்கையின் அளவை இது வழங்குகிறது, பயனர்கள் வகைப்படுத்தல் முடிவுகளின் நம்பகத்தன்மையை மதிப்பிட அனுமதிக்கிறது. கூடுதலாக, மாதிரியின் நிச்சயமற்ற தன்மையின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்க நிகழ்தகவு விநியோகம் பயன்படுத்தப்படலாம், எடுத்துக்காட்டாக, கணிப்புகளை ஏற்றுக்கொள்வதற்கான வரம்பை அமைப்பதன் மூலம் அல்லது மூல வெளியீடுகளை நிகழ்தகவுகளாக மாற்றுவதற்கு softmax போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம்.
"ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பிற்கு, இதன் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகம் இருக்க வேண்டும்" என்ற கூற்று, வகைப்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதற்கான அடிப்படை அம்சத்தை துல்லியமாகப் பிடிக்கிறது. வகுப்புகளில் நிகழ்தகவு விநியோகங்களை உருவாக்குவதன் மூலம், இந்த நெட்வொர்க்குகள் மிகவும் நுணுக்கமான மற்றும் தகவல் தரும் கணிப்புகளை செயல்படுத்துகின்றன, அவை பரந்த அளவிலான நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானவை.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல்:
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வண்ணப் படங்களை ஒருவர் அடையாளம் காண விரும்பினால், சாம்பல் அளவிலான படங்களை மறுபரிசீலனை செய்யும் போது மற்றொரு பரிமாணத்தைச் சேர்க்க வேண்டுமா?
- செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரானை சுடுகிறதா இல்லையா?
- PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
- PyTorch ரன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் நடைமுறைப் பகுப்பாய்விற்கு ஒருவர் டென்சர் போர்டைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது matplotlib போதுமா?
- PyTorch ஐ GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
- ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எது?
- உள்ளீடு என்பது ViTPose இன் வெளியீடு மற்றும் ஒவ்வொரு நம்பி கோப்பின் வடிவமும் [1, 17, 64, 48] ஹீட்மேப்பைச் சேமிக்கும் நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலாக இருந்தால், உடலில் உள்ள 17 முக்கிய புள்ளிகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், எந்த அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தலாம்?
Python மற்றும் PyTorch மூலம் EITC/AI/DLPP ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க