ஆழ்ந்த கற்றல் துறை, குறிப்பாக கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்கள்), சமீபத்திய ஆண்டுகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைக் கண்டுள்ளது, இது பெரிய மற்றும் சிக்கலான நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகளின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுத்தது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் பட அங்கீகாரம், இயல்பான மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பிற களங்களில் சவாலான பணிகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய மாற்றத்தக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பற்றி விவாதிக்கும்போது, அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை, அளவுருக்கள், கணக்கீட்டுத் தேவைகள் மற்றும் நெட்வொர்க் வடிவமைக்கப்பட்ட குறிப்பிட்ட பயன்பாடு போன்ற பல்வேறு அம்சங்களைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்.
ஒரு பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க எடுத்துக்காட்டுகளில் ஒன்று VGG-16 மாதிரி ஆகும். ஆக்ஸ்போர்டு பல்கலைக்கழகத்தில் விஷுவல் ஜியோமெட்ரி குழுவால் உருவாக்கப்பட்ட VGG-16 நெட்வொர்க், 16 எடை அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது, இதில் 13 கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள் மற்றும் 3 முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் உள்ளன. இந்த நெட்வொர்க் அதன் எளிமை மற்றும் படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளில் செயல்திறனுக்காக பிரபலமடைந்தது. VGG-16 மாதிரியானது தோராயமாக 138 மில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது, இது அதன் வளர்ச்சியின் போது மிகப்பெரிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் ஒன்றாகும்.
மற்றொரு குறிப்பிடத்தக்க கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் ரெஸ்நெட் (எஞ்சிய நெட்வொர்க்) கட்டமைப்பு ஆகும். ரெஸ்நெட் மைக்ரோசாஃப்ட் ரிசர்ச் மூலம் 2015 இல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது மற்றும் அதன் ஆழமான கட்டமைப்பிற்கு பெயர் பெற்றது, சில பதிப்புகளில் 100 அடுக்குகள் உள்ளன. ResNet இன் முக்கிய கண்டுபிடிப்பு, எஞ்சிய தொகுதிகளின் பயன்பாடாகும், இது மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கலைத் தீர்ப்பதன் மூலம் மிக ஆழமான நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. உதாரணமாக, ResNet-152 மாதிரியானது 152 அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் சுமார் 60 மில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது, இது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அளவிடக்கூடிய தன்மையைக் காட்டுகிறது.
இயற்கையான மொழி செயலாக்கத்தில், BERT (இருதரப்பு குறியாக்க பிரதிநிதித்துவம் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள்) மாதிரி குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றமாக உள்ளது. BERT ஒரு பாரம்பரிய CNN அல்ல என்றாலும், இது ஒரு மின்மாற்றி அடிப்படையிலான மாதிரியாகும், இது NLP துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. மாடலின் சிறிய பதிப்பான BERT-base, 110 மில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது, BERT-லார்ஜ் 340 மில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது. BERT மாதிரிகளின் பெரிய அளவு சிக்கலான மொழியியல் வடிவங்களைப் பிடிக்கவும், பல்வேறு NLP பணிகளில் அதிநவீன செயல்திறனை அடையவும் உதவுகிறது.
மேலும், OpenAI ஆல் உருவாக்கப்பட்ட GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) மாதிரியானது ஆழ்ந்த கற்றலில் மற்றொரு மைல்கல்லைப் பிரதிபலிக்கிறது. GPT-3 என்பது 175 பில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்ட ஒரு மொழி மாதிரியாகும், இது இன்றுவரை உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் ஒன்றாகும். இந்த பாரிய அளவுகோல், GPT-3 மனிதனைப் போன்ற உரையை உருவாக்கவும், பரந்த அளவிலான மொழி தொடர்பான பணிகளைச் செய்யவும் அனுமதிக்கிறது, இது பெரிய அளவிலான ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் சக்தியை நிரூபிக்கிறது.
சவாலான பணிகளில் செயல்திறனை மேம்படுத்த புதிய கட்டமைப்புகள் மற்றும் வழிமுறைகளை ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஆராய்வதால், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் அளவு மற்றும் சிக்கலானது தொடர்ந்து அதிகரித்து வருவதைக் கவனிக்க வேண்டியது அவசியம். பெரிய நெட்வொர்க்குகள் பெரும்பாலும் பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கு கணிசமான கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் தேவைப்படும் போது, அவை கணினி பார்வை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் உள்ளிட்ட பல்வேறு களங்களில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைக் காட்டியுள்ளன.
பெரிய மாற்றத்தக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வளர்ச்சியானது ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் குறிப்பிடத்தக்க போக்கைக் குறிக்கிறது, இது சிக்கலான பணிகளுக்கு மிகவும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் அதிநவீன மாதிரிகளை உருவாக்க உதவுகிறது. VGG-16, ResNet, BERT மற்றும் GPT-3 போன்ற மாதிரிகள் வெவ்வேறு களங்களில் உள்ள பல்வேறு சவால்களைக் கையாள்வதில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அளவிடுதல் மற்றும் செயல்திறனை நிரூபிக்கின்றன.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் (சி.என்.என்):
- வெளியீட்டு சேனல்கள் என்ன?
- உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கையின் பொருள் என்ன (nn.Conv1d இன் 2வது அளவுரு)?
- பயிற்சியின் போது CNN இன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான சில பொதுவான நுட்பங்கள் யாவை?
- சிஎன்என் பயிற்சியில் தொகுதி அளவின் முக்கியத்துவம் என்ன? இது பயிற்சி செயல்முறையை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
- பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தொகுப்புகளாக தரவைப் பிரிப்பது ஏன் முக்கியம்? சரிபார்ப்புக்காக பொதுவாக எவ்வளவு தரவு ஒதுக்கப்படுகிறது?
- CNNக்கான பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது? சம்பந்தப்பட்ட படிகளை விளக்குங்கள்.
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சியில் ஆப்டிமைசர் மற்றும் இழப்பு செயல்பாட்டின் நோக்கம் என்ன?
- சிஎன்என் பயிற்சியின் போது வெவ்வேறு நிலைகளில் உள்ளீட்டுத் தரவின் வடிவத்தைக் கண்காணிப்பது ஏன் முக்கியம்?
- படங்களைத் தவிர வேறு தரவுகளுக்கு மாற்றும் அடுக்குகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா? ஒரு உதாரணம் கொடுங்கள்.
- CNN இல் உள்ள நேரியல் அடுக்குகளுக்கான சரியான அளவை எவ்வாறு தீர்மானிக்க முடியும்?
கன்வல்யூஷன் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (CNN) மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க