ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs), ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮਾਲ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇਖੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਿਸ ਲਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ VGG-16 ਮਾਡਲ। VGG-16 ਨੈਟਵਰਕ, ਆਕਸਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਗਰੁੱਪ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਵਿੱਚ 16 ਭਾਰ ਪਰਤਾਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 13 ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ 3 ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਨੈਟਵਰਕ ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। VGG-16 ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 138 ਮਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ResNet (ਰਿਸ਼ਡਿਊਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ResNet ਨੂੰ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਰਿਸਰਚ ਦੁਆਰਾ 2015 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਡੂੰਘੀ ਬਣਤਰ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੇਅਰਾਂ ਹਨ। ResNet ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਨਵੀਨਤਾ ਬਚੇ ਹੋਏ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਜੋ ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਡੂੰਘੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ResNet-152 ਮਾਡਲ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 152 ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 60 ਮਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, BERT (ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਤੋਂ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਏਨਕੋਡਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ) ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਵਜੋਂ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ BERT ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ CNN ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸਨੇ NLP ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। BERT-base, ਮਾਡਲ ਦਾ ਛੋਟਾ ਸੰਸਕਰਣ, ਵਿੱਚ 110 ਮਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ BERT-ਵੱਡੇ ਵਿੱਚ 340 ਮਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ। BERT ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵੱਡਾ ਆਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ NLP ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜੀਪੀਟੀ-3 (ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ 3) ਮਾਡਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। GPT-3 175 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਅੱਜ ਤੱਕ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨਾ GPT-3 ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਦਿਖਾਈ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। VGG-16, ResNet, BERT, ਅਤੇ GPT-3 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਕਨਵੋਲਯੂਸ਼ਨ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀ ਐਨ ਐਨ):
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਕੀ ਹਨ?
- ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ (nn.Conv1d ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ)?
- ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ CNN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਇੱਕ ਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਬੈਚ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ? ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਅਸੀਂ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ.
- ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਰੇਖਿਕ ਪਰਤਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
Convolution neural network (CNN) ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ