ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உண்மையில் கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிடலாம். இந்த ஒப்பீட்டைப் புரிந்து கொள்ள, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைக் கருத்துக்கள் மற்றும் ஒரு மாதிரியில் அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் இருப்பதன் தாக்கங்களை நாம் ஆராய வேண்டும்.
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது மனித மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் ஒரு வகுப்பாகும். அவை அடுக்குகளாக ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகளைக் கொண்டிருக்கின்றன. ஒவ்வொரு முனையும் அது பெறும் உள்ளீட்டிற்கு மாற்றத்தைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் முடிவை அடுத்த அடுக்குக்கு அனுப்புகிறது. முனைகளுக்கு இடையிலான இணைப்புகளின் வலிமை அளவுருக்களால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது, இது எடைகள் மற்றும் சார்புகள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. இந்த அளவுருக்கள் பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது கற்றுக் கொள்ளப்படுகின்றன, அங்கு நெட்வொர்க் அதன் கணிப்புகளுக்கும் உண்மையான இலக்குகளுக்கும் இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க அவற்றைச் சரிசெய்கிறது.
ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கில் உள்ள அளவுருக்களின் மொத்த எண்ணிக்கை அதன் சிக்கலான தன்மை மற்றும் வெளிப்படுத்தும் சக்தியுடன் நேரடியாக தொடர்புடையது. ஒரு நிலையான ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கில், அளவுருக்களின் எண்ணிக்கை அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் ஒவ்வொரு அடுக்கின் அளவு ஆகியவற்றால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, 10 உள்ளீட்டு முனைகள், ஒவ்வொன்றும் 3 முனைகள் கொண்ட 100 மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் 1 வெளியீட்டு முனை கொண்ட பிணையமானது 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 அளவுருக்களைக் கொண்டிருக்கும்.
இப்போது, 30 பில்லியனுக்கு அருகில், விதிவிலக்காக அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் கொண்ட நரம்பியல் வலையமைப்பைக் கொண்ட ஒரு காட்சியைக் கருத்தில் கொள்வோம். அத்தகைய நெட்வொர்க் மிகவும் ஆழமாகவும் அகலமாகவும் இருக்கும், ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் மில்லியன் கணக்கான முனைகளைக் கொண்ட நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கலாம். அத்தகைய வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பது ஒரு மகத்தான பணியாகும், இதற்கு ஏராளமான தரவு, கணக்கீட்டு வளங்கள் மற்றும் நேரம் தேவைப்படுகிறது.
இவ்வளவு பெரிய எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் இருப்பது பல சவால்களுடன் வருகிறது. முக்கிய சிக்கல்களில் ஒன்று அதிகப்படியான பொருத்தம் ஆகும், அங்கு மாதிரியானது புதிய, காணப்படாத எடுத்துக்காட்டுகளுக்குப் பொதுமைப்படுத்துவதற்குப் பதிலாக பயிற்சித் தரவை மனப்பாடம் செய்ய கற்றுக்கொள்கிறது. L1 மற்றும் L2 முறைப்படுத்தல், கைவிடுதல் மற்றும் தொகுதி இயல்பாக்கம் போன்ற ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்கள் பொதுவாக இந்தப் பிரச்சனையைத் தீர்க்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
மேலும், 30 பில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்ட நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு, அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கவும், மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை உறுதிப்படுத்தவும் குறிப்பிடத்தக்க அளவு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவைப்படும். மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த தரவு பெருக்குதல் நுட்பங்கள், பரிமாற்ற கற்றல் மற்றும் குழுமப்படுத்துதல் ஆகியவையும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
நடைமுறையில், பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்கள் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பொதுவாக இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP), கணினி பார்வை மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற சிறப்புப் பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) மற்றும் Vision Transformers (ViTs) போன்ற மாதிரிகள், அந்தந்த களங்களில் குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளை அடைந்துள்ள பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்கள் கொண்ட அதிநவீன கட்டமைப்புகளுக்கு எடுத்துக்காட்டுகளாகும்.
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் வலையமைப்பை கோட்பாட்டளவில் கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியும் என்றாலும், பயிற்சி மற்றும் அத்தகைய மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதில் தொடர்புடைய நடைமுறை சவால்கள் குறிப்பிடத்தக்கவை. இந்த அளவிலான ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுடன் பணிபுரியும் போது மாதிரி கட்டமைப்பு, ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்கள், தரவு கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களை கவனமாகக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்.
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?
- இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
- PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
- 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