டென்சர்ஃப்ளோவை நேரடியாகப் பயன்படுத்துவதை விட முதலில் கெராஸ் மாடலைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது, Keras மற்றும் TensorFlow இரண்டும் பிரபலமான கட்டமைப்புகள் ஆகும், அவை பலவிதமான செயல்பாடுகள் மற்றும் திறன்களை வழங்குகின்றன. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான நூலகமாக இருந்தாலும், கெராஸ் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. சில சந்தர்ப்பங்களில், அது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், மதிப்பீட்டாளர்களுடன் கெராஸை அளவிடுகிறது
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?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைதான் மற்றும் பைடார்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றலில், தரவு மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது, கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டைச் செயலாக்குவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம். இந்த வழக்கில், உள்ளீடு நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொன்றும் வெளியீட்டைக் குறிக்கும் வெப்ப வரைபடத்தைச் சேமிக்கும்.
வெளியீட்டு சேனல்கள் என்ன?
அவுட்புட் சேனல்கள், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) ஒரு உள்ளீட்டுப் படத்திலிருந்து கற்று பிரித்தெடுக்கக்கூடிய தனித்துவமான அம்சங்கள் அல்லது வடிவங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கும். Python மற்றும் PyTorch உடன் ஆழ்ந்த கற்றல் சூழலில், வெளியீடு சேனல்கள் பயிற்சி convnets ஒரு அடிப்படை கருத்து உள்ளது. CNN ஐ திறம்பட வடிவமைக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் வெளியீட்டு சேனல்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது
உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கையின் பொருள் என்ன (nn.Conv1d இன் 2வது அளவுரு)?
PyTorch இல் உள்ள nn.Conv2d செயல்பாட்டின் முதல் அளவுருவான உள்ளீட்டு சேனல்களின் எண்ணிக்கை, உள்ளீட்டு படத்தில் உள்ள அம்ச வரைபடங்கள் அல்லது சேனல்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. இது படத்தின் "வண்ண" மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையுடன் நேரடியாக தொடர்புடையது அல்ல, மாறாக தனித்துவமான அம்சங்கள் அல்லது வடிவங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது.
அதிகப்படியான பொருத்தம் எப்போது நிகழ்கிறது?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல் களத்தில், குறிப்பாக இந்த துறையின் அடித்தளமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அதிகப்படியான பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. மிகை பொருத்துதல் என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பில் ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி மிகவும் சிறப்பாகப் பயிற்றுவிக்கப்படும் போது எழும் ஒரு நிகழ்வு ஆகும்
ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது என்றால் என்ன? எந்த வகையான கற்றல்: ஆழமான, குழுமம், பரிமாற்றம் சிறந்தது? கற்றல் காலவரையின்றி திறமையானதா?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் ஒரு "மாடல்" பயிற்சி என்பது வடிவங்களை அடையாளம் காணவும் உள்ளீட்டுத் தரவின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்யவும் ஒரு அல்காரிதம் கற்பிக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. இந்த செயல்முறை இயந்திர கற்றலில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், அங்கு மாதிரியானது எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது மற்றும் பார்க்காத தரவுகளில் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய அதன் அறிவைப் பொதுமைப்படுத்துகிறது. அங்கு
PyTorch நியூரல் நெட்வொர்க் மாடலில் CPU மற்றும் GPU செயலாக்கத்திற்கான ஒரே குறியீட்டைக் கொண்டிருக்க முடியுமா?
பொதுவாக PyTorch இல் உள்ள நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியானது CPU மற்றும் GPU செயலாக்கத்திற்கு ஒரே குறியீட்டைக் கொண்டிருக்கலாம். PyTorch என்பது ஒரு பிரபலமான திறந்த மூல ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் திறமையான தளத்தை வழங்குகிறது. PyTorch இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று CPU க்கு இடையில் தடையின்றி மாறக்கூடிய திறன் ஆகும்
ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்ஸரியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஜிஏஎன்) ஜெனரேட்டர் மற்றும் பாரபட்சமான யோசனையை நம்பியிருக்கிறதா?
GAN கள் குறிப்பாக ஜெனரேட்டர் மற்றும் பாரபட்சம் செய்பவரின் கருத்தின் அடிப்படையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. GAN கள் இரண்டு முக்கிய கூறுகளைக் கொண்ட ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் ஒரு வகுப்பாகும்: ஒரு ஜெனரேட்டர் மற்றும் ஒரு பாகுபாடு. பயிற்சி தரவை ஒத்த செயற்கை தரவு மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு GAN இல் உள்ள ஜெனரேட்டர் பொறுப்பாகும். இது சீரற்ற சத்தத்தை எடுக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/ADL மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், மேம்பட்ட உற்பத்தி மாதிரிகள், நவீன மறைந்த மாறி மாதிரிகள்
DNN இல் அதிக முனைகளைச் சேர்ப்பதால் ஏற்படும் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் என்ன?
டீப் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (டிஎன்என்) அதிக முனைகளைச் சேர்ப்பது நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் இரண்டையும் கொண்டிருக்கலாம். இவற்றைப் புரிந்து கொள்வதற்கு, DNNகள் என்றால் என்ன, அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை தெளிவாகப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். டிஎன்என்கள் என்பது ஒரு வகையான செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு ஆகும், அவை அதன் அமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
மறைந்து வரும் சாய்வு பிரச்சனை என்றால் என்ன?
மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கல் என்பது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சியில் எழும் ஒரு சவாலாகும், குறிப்பாக சாய்வு அடிப்படையிலான தேர்வுமுறை வழிமுறைகளின் பின்னணியில். கற்றல் செயல்பாட்டின் போது ஆழமான நெட்வொர்க்கின் அடுக்குகள் மூலம் பின்னோக்கிப் பரவுவதால், அதிவேகமாக குறைந்து வரும் சாய்வுகளின் சிக்கலை இது குறிக்கிறது. இந்த நிகழ்வு குறிப்பிடத்தக்க வகையில் ஒன்றிணைவதைத் தடுக்கலாம்