ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਿਆਨ ਕਿ
ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਐਂਟਰੌਪੀ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਵੇਰੀਏਬਲ ਬਾਰੇ ਕੀ ਭਾਵ ਹੈ?
ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਐਂਟਰੌਪੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਐਂਟਰੌਪੀ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਗਿਆਨ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਂਟਰੌਪੀ
ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਐਨਟ੍ਰੌਪੀ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋਣ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਕੁਆਂਟਮ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਜ਼ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਐਨਟ੍ਰੋਪੀ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਇੱਕ ਗੁਪਤ ਕੁੰਜੀ ਦੇ ਮੁੱਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਵਿੱਚ
ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਂਟਰੌਪੀ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੀ ਹੈ?
ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਂਟਰੌਪੀ ਸੂਚਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਾਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ
AI ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
TensorFlow.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ AI ਪੌਂਗ ਗੇਮ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਗੇਮ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਆਓ ਗੇਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣੀਏ।
ਇੱਕ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਕਤ ਕਣ ਲਈ ਸ਼ਰੋਡਿੰਗਰ ਸਮੀਕਰਨ ਕੀ ਬਿਆਨ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਕਤ ਕਣ ਲਈ ਸ਼੍ਰੋਡਿੰਗਰ ਸਮੀਕਰਨ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕਣ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬਾਹਰੀ ਤਾਕਤਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕਣ ਦੇ ਵੇਵ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ 'ਤੇ ਕਣ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਰਲੀਕ੍ਰਿਤ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਣਾਂਕ αsubJ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਸਰਲੀਕ੍ਰਿਤ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਦੀ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਮੋਮੈਂਟਮ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੇਂਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਦੀ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਰੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਡਬਲ ਸਲਿਟ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹਰੇਕ ਸਲਿਟ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਜੋੜ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਡਬਲ ਸਲਿਟ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ ਜੋ ਪਦਾਰਥ ਦੀ ਤਰੰਗ-ਕਣ ਦਵੈਤ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਕਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਤੀਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਜਾਂ ਫੋਟੌਨ, ਨੂੰ ਦੋ ਤੰਗ ਸਲਿਟਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਵੱਲ ਸੇਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਣ ਚੀਰਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਮੈਕਸ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਮੈਕਸ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪਿਛਲੀ ਲੇਅਰ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਈ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਕਈ ਸੰਭਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਪੁੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ