गहिरो शिक्षाको क्षेत्र, विशेष गरी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs), ले हालैका वर्षहरूमा उल्लेखनीय प्रगति देखेको छ, जसले ठूला र जटिल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरहरूको विकासको लागि नेतृत्व गरेको छ। यी नेटवर्कहरू छवि पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र अन्य डोमेनहरूमा चुनौतीपूर्ण कार्यहरू ह्यान्डल गर्न डिजाइन गरिएको हो। सिर्जना गरिएको सबैभन्दा ठूलो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कको बारेमा छलफल गर्दा, लेयरहरूको संख्या, प्यारामिटरहरू, कम्प्युटेसनल आवश्यकताहरू, र नेटवर्क डिजाइन गरिएको विशिष्ट अनुप्रयोग जस्ता विभिन्न पक्षहरूलाई विचार गर्न आवश्यक छ।
ठूलो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कको सबैभन्दा उल्लेखनीय उदाहरण VGG-16 मोडेल हो। VGG-16 नेटवर्क, अक्सफोर्ड विश्वविद्यालयको भिजुअल ज्यामिति समूह द्वारा विकसित, 16 तौल तहहरू समावेश गर्दछ, जसमा 13 convolutional तहहरू र 3 पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरू छन्। यस नेटवर्कले छवि पहिचान कार्यहरूमा यसको सरलता र प्रभावकारिताको लागि लोकप्रियता प्राप्त गर्यो। VGG-16 मोडेलमा लगभग 138 मिलियन प्यारामिटरहरू छन्, जसले यसलाई यसको विकासको समयमा सबैभन्दा ठूलो न्यूरल नेटवर्कहरू मध्ये एक बनाउँछ।
अर्को महत्वपूर्ण कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क ResNet (अवशिष्ट नेटवर्क) वास्तुकला हो। ResNet माइक्रोसफ्ट रिसर्च द्वारा 2015 मा प्रस्तुत गरिएको थियो र यसको गहिरो संरचना को लागी परिचित छ, केहि संस्करणहरु 100 भन्दा बढी तहहरु संग। ResNet मा मुख्य नवाचार अवशिष्ट ब्लक को प्रयोग हो, जसले हराउने ढाँचा समस्यालाई सम्बोधन गरेर धेरै गहिरो नेटवर्क को प्रशिक्षण को लागी अनुमति दिन्छ। ResNet-152 मोडेल, उदाहरणका लागि, 152 तहहरू छन् र लगभग 60 मिलियन प्यारामिटरहरू छन्, गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूको मापनीयता प्रदर्शन गर्दछ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको दायरामा, BERT (ट्रान्सफर्मरबाट द्विदिशात्मक एन्कोडर प्रतिनिधित्व) मोडेल महत्त्वपूर्ण प्रगतिको रूपमा खडा छ। जबकि BERT परम्परागत CNN होइन, यो एक ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेल हो जसले NLP को क्षेत्रमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गरेको छ। BERT-base, मोडेलको सानो संस्करणमा 110 मिलियन प्यारामिटरहरू छन्, जबकि BERT-large मा 340 मिलियन प्यारामिटरहरू छन्। BERT मोडेलहरूको ठूलो आकारले तिनीहरूलाई जटिल भाषिक ढाँचाहरू खिच्न र विभिन्न NLP कार्यहरूमा अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल गर्न सक्षम बनाउँछ।
यसबाहेक, OpenAI द्वारा विकसित GPT-3 (जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर 3) मोडेलले गहिरो सिकाइमा अर्को कोसेढुङ्गाको प्रतिनिधित्व गर्दछ। GPT-3 175 बिलियन प्यारामिटरहरू भएको भाषा मोडेल हो, यसलाई अहिलेसम्म सिर्जना गरिएको सबैभन्दा ठूलो न्यूरल नेटवर्कहरू मध्ये एक बनाउँछ। यो विशाल स्केलले GPT-3 लाई मानव-जस्तै पाठ उत्पन्न गर्न र भाषा-सम्बन्धित कार्यहरूको विस्तृत दायरा प्रदर्शन गर्न अनुमति दिन्छ, ठूलो स्तरको गहिरो शिक्षा मोडेलहरूको शक्ति प्रदर्शन गर्दछ।
यो नोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरूको आकार र जटिलता बढ्दै जान्छ किनकि अनुसन्धानकर्ताहरूले चुनौतीपूर्ण कार्यहरूमा प्रदर्शन सुधार गर्न नयाँ वास्तुकला र विधिहरू अन्वेषण गर्छन्। जबकि ठूला सञ्जालहरूलाई प्राय: प्रशिक्षण र अनुमानको लागि पर्याप्त कम्प्युटेसनल स्रोतहरू चाहिन्छ, तिनीहरूले कम्प्युटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र सुदृढीकरण सिकाइ सहित विभिन्न डोमेनहरूमा महत्त्वपूर्ण प्रगतिहरू देखाएका छन्।
ठूला कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरूको विकासले जटिल कार्यहरूको लागि थप शक्तिशाली र परिष्कृत मोडेलहरूको सिर्जनालाई सक्षम पार्दै गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण प्रवृत्तिलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। VGG-16, ResNet, BERT, र GPT-3 जस्ता मोडेलहरूले विभिन्न डोमेनहरूमा विभिन्न चुनौतिहरू ह्यान्डल गर्न तंत्रिका नेटवर्कहरूको स्केलेबिलिटी र प्रभावकारिता देखाउँछन्।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN):
- आउटपुट च्यानलहरू के हुन्?
- इनपुट च्यानलहरूको संख्या (nn.Conv1d को पहिलो प्यारामिटर) को अर्थ के हो?
- प्रशिक्षण समयमा CNN को प्रदर्शन सुधार गर्न को लागी केहि सामान्य प्रविधिहरु के हो?
- CNN तालिममा ब्याच साइजको महत्त्व के हो? यसले प्रशिक्षण प्रक्रियालाई कसरी असर गर्छ?
- प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण सेटहरूमा डाटा विभाजन गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ? प्रमाणीकरणको लागि सामान्यतया कति डाटा छुट्याइएको छ?
- हामीले CNN को लागि प्रशिक्षण डेटा कसरी तयार गर्छौं? संलग्न चरणहरू व्याख्या गर्नुहोस्।
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रशिक्षणमा अनुकूलक र हानि प्रकार्यको उद्देश्य के हो?
- CNN को प्रशिक्षणको क्रममा विभिन्न चरणहरूमा इनपुट डेटाको आकार अनुगमन गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ?
- के तस्बिरहरू बाहेक अन्य डाटाका लागि कन्भोलुसनल तहहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ? एउटा उदाहरण दिनुहोस्।
- तपाइँ कसरी CNN मा रैखिक तहहरूको लागि उपयुक्त आकार निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ?
Convolution neural network (CNN) मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्