ਪਹਿਲਾਂ ਕੇਰਾਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ
ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟੌਰਚ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਹੀਟਮੈਪ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ
ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਕੀ ਹਨ?
ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਮੇਲਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹਨ। CNN ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ (nn.Conv1d ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ)?
ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜੋ ਕਿ PyTorch ਵਿੱਚ nn.Conv2d ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ, ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਦੇ "ਰੰਗ" ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਕਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹਨ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/ADL ਐਡਵਾਂਸਡ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਨਿ Neਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੁਨਿਆਦ
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਡੂੰਘੀ, ਜੋੜੀ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ? ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਅਣਮਿੱਥੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਮਾਡਲ" ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਥੇ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ PyTorch ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ CPU ਅਤੇ GPU ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕੋ ਕੋਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ PyTorch ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ CPU ਅਤੇ GPU ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਕੋਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। PyTorch ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। PyTorch ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ CPU ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ
ਕੀ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GANs) ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੇ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ?
GAN ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭੇਦਭਾਵ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। GAN ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ। ਇੱਕ GAN ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਰੌਲਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ
DNN ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਨੋਡ ਜੋੜਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ?
ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਨੋਡਸ ਜੋੜਨ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੋਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, DNN ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। DNN ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ?
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੂੰਘੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ