ਅਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ?

/ / ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਓਪਨ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੇਮ ਖੇਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ

ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਗੇਮ ਖੇਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਅਗਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਲਈ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਪੁਆਇੰਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਇਨਪੁਟ ਪਰਤ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅਗਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੱਚੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਗੇਮ ਖੇਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗੇਮ-ਸਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੇਮ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ, ਖਿਡਾਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰਥਕ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਵਨ-ਹਾਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਇਨਪੁਟ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 0 ਦਾ ਮੁੱਲ ਇਸਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੇਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਕਿਸਮ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਗੇਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਗੇਮ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਜਿੱਥੇ ਖਿਡਾਰੀ ਚਾਰ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉੱਪਰ, ਹੇਠਾਂ, ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ। ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ-ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਸਕੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਲੰਬਾਈ 4 ਦਾ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਵੈਕਟਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਸਥਿਤੀ ਸੰਭਵ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਪਲੇਅਰ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੈਕਟਰ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਐਲੀਮੈਂਟ 1 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ 0 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਪਲੇਅਰ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੂਜਾ ਐਲੀਮੈਂਟ 1 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। ਇਹ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਸਕੀਮ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖਿਡਾਰੀ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇੱਕ-ਹੌਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੋਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਜਾਂ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। TensorFlow ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਲਾਸਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ `tf.keras.layers.Input` ਜਾਂ `tf.placeholder`। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਾਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਪ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਗੇਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੇਮ ਸਟੇਟ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ 2D ਗਰਿੱਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗੇਮ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੰਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

python
import tensorflow as tf

# Define the shape of the input data
input_shape = (game_height, game_width)

# Create the input layer
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)

ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, `ਗੇਮ_ਉਚਾਈ` ਅਤੇ `ਗੇਮ_ਚੌੜਾਈ` ਗੇਮ ਗਰਿੱਡ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। 'ਇਨਪੁਟ' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੰਪੁੱਟ ਪਰਤ ਬਣ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਅਗਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਗਲੀ ਲੇਅਰ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਜ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਵਨ-ਹਾਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਜਾਂ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਲਾਸਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ:

TensorFlow ਨਾਲ EITC/AI/DLTF ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ

ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:

ਤਹਿਤ ਟੈਗ: , , , , ,