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?
ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੋਲ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਰੰਗ ਚਿੱਤਰ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ
ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਅੱਗ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਾ-ਸਰਗਰਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ
ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
PyTorch ਅਤੇ NumPy ਦੋਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ GPU 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। NumPy ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ
ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ,
ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
TensorBoard ਅਤੇ Matplotlib ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ PyTorch ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਦ
ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
PyTorch ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। PyTorch ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Facebook ਦੀ AI ਰਿਸਰਚ ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। NumPy, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਕੇਜ ਹੈ
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
ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। PyTorch, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ GPUs ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ
ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
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 ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੋਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਨ
PyTorch ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
PyTorch ਅਤੇ TensorFlow ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਦੀ ਸੌਖ
- 1
- 2