ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ 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।
AI ਵਿੱਚ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਕੀ ਹਨ?
ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ। ਉਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਕੰਮਕਾਜ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀਆਂ ਸੰਘਣੀ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸੰਘਣੀ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ-ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ RNN ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਸੰਘਣੀ ਪਰਤ ਨੂੰ ਆਵਰਤੀ ਪਰਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ
ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਭਾਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਆਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਧਾਰਨਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਸਬੰਧ, ਅਤੇ
ਕਈ LSTM ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ "return_sequences" ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਸਹੀ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ LSTM ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ "return_sequences" ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਹੀ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ LSTM ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਆਖਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਪੂਰਾ ਕ੍ਰਮ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਕੀ ਹਨ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। CNN ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਫਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਬੁਨਿਆਦੀ
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਕੇਰਸ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹਨ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੇਰਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ, ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਕੇਰਸ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ
DNN ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵਾਧੂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ?
Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ DNN ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤਿਰਿਕਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ