ਕੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (DNN) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਕੀ ਗੂਗਲ ਦਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਰਚਨਾ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ)?
Google TensorFlow ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸੌਖ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ
ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਘੱਟ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅੰਸ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਕੀ ਕੋਈ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਰੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ (ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਹਟਾ ਕੇ) ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN), ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ DNNs ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਲੁਕਵੀਂ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਐਰੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ?
ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹਨ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨਾਂ ਨਾਲ ਬਣਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਕਿਉਂ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ "ਡੂੰਘੇ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਬਦ "ਡੂੰਘੀ" ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨੋਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰੋਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
DNN ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਨੋਡ ਜੋੜਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ?
ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਨੋਡਸ ਜੋੜਨ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੋਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, DNN ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। DNN ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ?
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੂੰਘੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ ਕਿਉਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ, ਡੂੰਘੇ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਕਰਤਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
- 1
- 2