ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਖਿਆ ਹੋਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਨੋਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਉਸ ਇਨਪੁਟ ਲਈ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਨੈਟਵਰਕ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਫੀਡਫੋਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 10 ਇਨਪੁਟ ਨੋਡਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ, 3 ਨੋਡਾਂ ਦੀਆਂ 100 ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤਾਂ, ਅਤੇ 1 ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੋਡ ਵਿੱਚ 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੋਣਗੇ।
ਹੁਣ, ਆਓ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਜਿੱਥੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ, 30 ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਨੇੜੇ। ਅਜਿਹਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਹੁਤ ਡੂੰਘਾ ਅਤੇ ਚੌੜਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੇਅਰਾਂ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਣ ਨਾਲ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨਵੀਆਂ, ਅਣਦੇਖੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ L1 ਅਤੇ L2 ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਰਾਪਆਉਟ, ਅਤੇ ਬੈਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, 30 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਧਾਰਣ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਏਸੈਂਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਵੀ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਅਰਬਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨਐਲਪੀ), ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। GPT-3 (ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ 3) ਅਤੇ ਵਿਜ਼ਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (ViTs) ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਅਰਬਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਬੰਧਤ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਅਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਲੇਟੀ ਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਹੋਰ ਮਾਪ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ?
- ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
- ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- 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?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ