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
கூகிளின் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பானது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் (எ.கா. குறியீட்டை உள்ளமைவுடன் மாற்றுவது) சுருக்கத்தின் அளவை அதிகரிக்க முடியுமா?
கூகிள் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பானது, டெவலப்பர்களுக்கு மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களின் வளர்ச்சியில் சுருக்கத்தின் அளவை அதிகரிக்க உதவுகிறது, இது குறியீட்டை உள்ளமைவுடன் மாற்றுவதற்கு அனுமதிக்கிறது. இந்த அம்சம் உற்பத்தித்திறன் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்குகிறது, ஏனெனில் இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருந்தால், ஒருவருக்கு குறைவான மதிப்பீடு தேவை, அதாவது மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியை தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிப்பதன் மூலம் குறைக்க முடியும் என்பது சரியானதா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மதிப்பீட்டு செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தரவுத்தொகுப்பு அளவு மற்றும் மதிப்பீட்டுத் தேவைகளுக்கு இடையிலான உறவு சிக்கலானது மற்றும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. இருப்பினும், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிக்கும் போது, மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) மறைக்கப்பட்ட வாதமாக வழங்கப்பட்ட வரிசையை மாற்றுவதன் மூலம், தனித்தனி அடுக்குகளில் உள்ள அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் முனைகளின் எண்ணிக்கையை ஒருவர் எளிதாகக் கட்டுப்படுத்த முடியுமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (DNNகள்), ஒவ்வொரு அடுக்குக்குள்ளும் உள்ள அடுக்குகள் மற்றும் முனைகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்தும் திறன் மாதிரி கட்டமைப்பு தனிப்பயனாக்கலின் அடிப்படை அம்சமாகும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில் DNNகளுடன் பணிபுரியும் போது, மறைக்கப்பட்ட வாதமாக வழங்கப்படும் வரிசை முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது
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
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.
ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஏன் ஆழம் என்று அழைக்கப்படுகின்றன?
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்புகள் முனைகளின் எண்ணிக்கையைக் காட்டிலும் அவற்றின் பல அடுக்குகளின் காரணமாக "ஆழமான" என்று அழைக்கப்படுகின்றன. "ஆழமான" என்ற சொல் நெட்வொர்க்கின் ஆழத்தைக் குறிக்கிறது, இது அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு லேயரும் நியூரான்கள் என்றும் அழைக்கப்படும் கணுக்களின் தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது, அவை உள்ளீட்டில் கணக்கீடுகளைச் செய்கின்றன.
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
நேரியல் மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதில் உள்ள சில குறைபாடுகள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் பணிகளில் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் குறிப்பிடத்தக்க கவனத்தையும் பிரபலத்தையும் பெற்றுள்ளன. இருப்பினும், நேரியல் மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது அவை குறைபாடுகள் இல்லாமல் இல்லை என்பதை ஒப்புக்கொள்வது முக்கியம். இந்த பதிலில், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சில வரம்புகள் மற்றும் ஏன் நேரியல் என்பதை ஆராய்வோம்
- 1
- 2