இயந்திர கற்றலில் மேம்படுத்தல்களை நாம் ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?
இயந்திர கற்றலில் மேம்படுத்தல்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் அவை மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவுகின்றன, இறுதியில் மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகள் மற்றும் வேகமான பயிற்சி நேரங்களுக்கு வழிவகுக்கும். செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள் அதிநவீன முடிவுகளை அடைவதற்கு அவசியம். விண்ணப்பிப்பதற்கான முக்கிய காரணங்களில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/ADL மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், உகப்பாக்கம், இயந்திர கற்றலுக்கான உகப்பாக்கம்
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
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் முதலில் எதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டது?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) முதலில் கணினி பார்வை துறையில் படத்தை அடையாளம் காணும் நோக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்டது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் ஒரு சிறப்பு வகை செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், அவை காட்சி தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். CNNகளின் வளர்ச்சியானது துல்லியமாக உருவாக்கக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்க வேண்டியதன் அவசியத்தால் உந்தப்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/ADL மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், மேம்பட்ட கணினி பார்வை, பட அங்கீகாரத்திற்கான மாற்று நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், கன்வல்யூஷனல் சீக்வென்ஸ் டு சீக்வென்ஸ் மாடல்களில் பயன்படுத்தப்படுவது போல், காலப்போக்கில் வளைவுகளை இணைத்து, வரிசையான தரவைக் கையாள முடியுமா?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) கணினி பார்வைத் துறையில் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கும் திறனுக்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இருப்பினும், அவற்றின் பயன்பாடு பட செயலாக்கத்திற்கு மட்டும் மட்டுப்படுத்தப்படவில்லை. சமீபத்திய ஆண்டுகளில், உரை அல்லது நேரத் தொடர் தரவு போன்ற தொடர்ச்சியான தரவுகளைக் கையாளுவதற்கு CNNகளின் பயன்பாட்டை ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஆராய்ந்தனர். ஒன்று
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