ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਰਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਹਨ
ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਅਯਾਮਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, CNNs ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ। ਪੂਲਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ CNN ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ
ਸਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਤਲ ਕਰਨਾ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਪੂਲਿੰਗ ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਪੂਲਿੰਗ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। CNN ਵਿੱਚ, ਪੂਲਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਦੋ ਗੁਣਾ ਹੈ:
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿਚ ਕਨਵੋਲਿalਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਕਾਨਵੋਲਿਸ਼ਨਲ ਨਿ .ਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬੇਸਿਕਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਬੇਲੋੜੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਬੇਲੋੜੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸਿਧਾਂਤਕ ਮੁੱਲ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸਲੀ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਇਸਦੇ ਗੁਆਂਢੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ KNN ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਪੇਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲਸ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਪੇਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲੇਸ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਕੀ ਹਨ। ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਹਰੇਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਲਈ ਟੂਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਸਕਿਟ-ਲਰਨ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਸਿਰਫ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਹ ਵਾਧੂ ਕਾਰਜ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀਆਂ ਸਮੁੱਚੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ