நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) என்பது கூகிள் உருவாக்கிய இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது நிலையான அம்ச உள்ளீடுகளுடன் கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகளைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த கட்டமைப்பானது, மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் வகையில், தரவு உள்ளார்ந்த கட்டமைப்பைக் கொண்டிருக்கும் சூழ்நிலைகளில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் பல படங்களைக் கொண்டிருக்கும் சூழலில், படங்களுக்கிடையேயான உறவுகளை பயிற்சி செயல்பாட்டில் இணைப்பதன் மூலம் கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்த NSL ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
இந்தச் சூழ்நிலையில் NSLஐப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு வழி, வரைபட ஒழுங்குமுறையைப் பயன்படுத்துவதாகும். வரைபட ஒழுங்குமுறை என்பது ஒரு வரைபடத்தை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது, அங்கு முனைகள் தரவு புள்ளிகளைக் குறிக்கின்றன (இந்த விஷயத்தில் பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் படங்கள்) மற்றும் விளிம்புகள் தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த உறவுகளை படங்களுக்கிடையே உள்ள ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் வரையறுக்கலாம், அதாவது பார்வைக்கு ஒத்த படங்கள் வரைபடத்தில் ஒரு விளிம்பால் இணைக்கப்படுகின்றன. இந்த வரைபடக் கட்டமைப்பை பயிற்சிச் செயல்பாட்டில் இணைப்பதன் மூலம், படங்களுக்கிடையேயான உறவுகளை மதிக்கும் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மாதிரியை NSL ஊக்குவிக்கிறது, இது மேம்பட்ட பொதுமைப்படுத்தல் மற்றும் வலிமைக்கு வழிவகுக்கிறது.
NSL ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை கிராஃப் ரெகுலரைசேஷன் மூலம் பயிற்றுவிக்கும் போது, மாதிரியானது படங்களின் மூல பிக்சல் மதிப்புகளிலிருந்து மட்டுமல்லாமல் வரைபடத்தில் குறியிடப்பட்ட உறவுகளிலிருந்தும் கற்றுக்கொள்கிறது. தனிப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளுக்கு அப்பால் தரவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைப் பிடிக்கக் கற்றுக்கொள்வதால், இது மாதிரியானது, பார்க்காத தரவை சிறப்பாகப் பொதுமைப்படுத்த உதவும். பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் படங்களின் சூழலில், மாதிரியானது ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கும் குறிப்பிட்ட அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்கிறது, ஆனால் வரைபடத்தில் உள்ள உறவுகளின் அடிப்படையில் இரண்டு வகுப்புகளுக்கு இடையிலான ஒற்றுமைகள் மற்றும் வேறுபாடுகளைப் பிடிக்கிறது.
ஏற்கனவே உள்ள படங்களின் அடிப்படையில் NSL புதிய படங்களை உருவாக்க முடியுமா என்ற கேள்விக்கு பதிலளிக்க, NSL தானே புதிய படங்களை உருவாக்கவில்லை என்பதை தெளிவுபடுத்துவது அவசியம். அதற்கு பதிலாக, கற்றல் செயல்பாட்டில் வரைபட உறவுகள் போன்ற கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகளை இணைப்பதன் மூலம் நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்த NSL பயன்படுத்தப்படுகிறது. NSL இன் குறிக்கோள், புதிய தரவுப் புள்ளிகளை உருவாக்குவதற்குப் பதிலாக, அது வழங்கப்பட்ட தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் மாதிரியின் திறனை மேம்படுத்துவதாகும்.
தரவுகளின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைப் பிடிக்க வரைபட ஒழுங்குபடுத்தலை இணைப்பதன் மூலம் பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் படங்கள் போன்ற கட்டமைக்கப்பட்ட உறவுகளைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க NSL பயன்படுத்தப்படலாம். இது தரவின் மூல அம்சங்களுடன் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம் மேம்பட்ட மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலுக்கு வழிவகுக்கும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம் (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)