நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்றால் என்ன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்பது மனித மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு கணக்கீட்டு மாதிரி. இது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு அடிப்படை அங்கமாகும், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் துறையில். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் தரவுகளில் உள்ள உறவுகளை செயலாக்குவதற்கும் விளக்குவதற்கும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை கணிப்புகளைச் செய்ய, வடிவங்களை அடையாளம் காண மற்றும் தீர்க்க அனுமதிக்கிறது.
எந்த தரவு முறைக்கு எந்த அல்காரிதம் பொருத்தமானது?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், ஒரு குறிப்பிட்ட தரவு வடிவத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமான வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது துல்லியமான மற்றும் திறமையான முடிவுகளை அடைவதற்கு முக்கியமானது. குறிப்பிட்ட வகையான தரவு வடிவங்களைக் கையாள பல்வேறு வழிமுறைகள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் அவற்றின் பண்புகளைப் புரிந்துகொள்வது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை பெரிதும் மேம்படுத்தும். பல்வேறு அல்காரிதம்களை ஆராய்வோம்
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை வரையறுத்து பயிற்சி அளிப்பதாக ஆழ்ந்த கற்றல் விளக்க முடியுமா?
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை வரையறுத்து பயிற்சி அளிப்பதாக ஆழ்ந்த கற்றல் உண்மையில் விளக்கப்படுகிறது. ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைப் புலமாகும், இது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றும் அழைக்கப்படும் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் தரவுகளின் படிநிலைப் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்று, அவற்றைச் செயல்படுத்தும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
மாடல் அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருப்பதை எவ்வாறு அங்கீகரிப்பது?
ஒரு மாதிரி அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருக்கிறதா என்பதை அறிய, ஒருவர் மிகை பொருத்துதலின் கருத்தையும் இயந்திர கற்றலில் அதன் தாக்கங்களையும் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, புதிய, காணப்படாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. இந்த நிகழ்வு மாதிரியின் முன்கணிப்பு திறனுக்கு தீங்கு விளைவிக்கும் மற்றும் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்
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
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் அடிப்படை கருத்துக்கள். அவை மனித மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட சக்திவாய்ந்த மாதிரிகள், சிக்கலான தரவுகளிலிருந்து கற்று மற்றும் கணிப்புகளை உருவாக்கும் திறன் கொண்டவை. நரம்பியல் வலையமைப்பு என்பது ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட செயற்கை நியூரான்களைக் கொண்ட ஒரு கணக்கீட்டு மாதிரியாகும்.
AI அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் இயந்திரக் கற்றல் பற்றிய சில இலக்கிய ஆதாரங்கள் யாவை?
AI அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் இயந்திரக் கற்றல் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், ஏனெனில் இது கணினிகள் வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும் மேம்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது. AI அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் இயந்திரக் கற்றல் பற்றிய விரிவான புரிதலைப் பெற, தொடர்புடைய இலக்கிய ஆதாரங்களை ஆராய்வது அவசியம். இந்த பதிலில், இலக்கியங்களின் விரிவான பட்டியலை வழங்குகிறேன்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
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
ஆழ்ந்த கற்றலில் சகாப்தங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றலில் சகாப்தங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம், மாதிரிக்கு பயிற்சி தரவை மீண்டும் வழங்குவதன் மூலம் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதாகும். ஒரு சகாப்தம் முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பின் மூலம் ஒரு முழுமையான பாஸ் என வரையறுக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு சகாப்தத்தின் போதும், வெளியீட்டை கணிப்பதில் செய்யும் பிழையின் அடிப்படையில் மாதிரி அதன் உள் அளவுருக்களை மேம்படுத்துகிறது.