ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਨੋਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨਸ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ "ਨਿਊਰੋਨਸ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਊਰੋਨਸ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਦੇ ਨਾਲ ਖਾਸ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਿਸਮ ਫੀਡਫੋਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਤੋਂ ਲੁਕਵੇਂ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਤੱਕ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਇਨਪੁਟਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਰ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤ ਸ਼ਬਦ ਅਕਸਰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨਿਊਰੋਨ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਜ਼ਨ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਸ਼ਬਦ ਫਿਰ ਇੱਕ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਸਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ 0 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੀਕਟੀਫਾਈਡ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ (ReLU) ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ ਅਤੇ 0 ਨਹੀਂ ਤਾਂ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਹਰੇਕ ਭਾਰ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਘਟੇ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦਾ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਂ ਲੱਖਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਕੇ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਆਪਣੇ ਇਨਪੁਟਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜਾ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ:
- ਕੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਚਕਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ 80% ਤੋਂ 20% ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੀ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ?
- ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪਾਉਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕਿਉਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਲਈ Google ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਉਪਕਰਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- gsutil ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ (GCS) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ