एक नियमित न्यूरल नेटवर्क वास्तवमा लगभग 30 बिलियन चर को कार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ। यो तुलना बुझ्नको लागि, हामीले तंत्रिका सञ्जालहरूको आधारभूत अवधारणाहरू र मोडेलमा ठूलो संख्यामा प्यारामिटरहरू हुनुको प्रभावहरूमा जान आवश्यक छ।
न्यूरल नेटवर्कहरू मानव मस्तिष्कको संरचना र कार्यबाट प्रेरित मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको वर्ग हो। तिनीहरू तहहरूमा संगठित अन्तरसम्बन्धित नोडहरू हुन्छन्। प्रत्येक नोडले प्राप्त गरेको इनपुटमा रूपान्तरण लागू गर्दछ र परिणामलाई अर्को तहमा पास गर्दछ। नोडहरू बीचको जडानको बल प्यारामिटरहरूद्वारा निर्धारण गरिन्छ, जसलाई वजन र पूर्वाग्रह पनि भनिन्छ। यी प्यारामिटरहरू प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा सिकिन्छन्, जहाँ नेटवर्कले तिनीहरूलाई यसको भविष्यवाणी र वास्तविक लक्ष्यहरू बीचको भिन्नता कम गर्न समायोजन गर्दछ।
एक तंत्रिका नेटवर्क मा मापदण्ड को कुल संख्या सीधा यसको जटिलता र अभिव्यक्ति शक्ति संग सम्बन्धित छ। मानक फिडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्कमा, प्यारामिटरहरूको संख्या तहहरूको संख्या र प्रत्येक तहको आकारद्वारा निर्धारण गरिन्छ। उदाहरणका लागि, 10 इनपुट नोडहरू भएको नेटवर्क, 3 नोडहरू प्रत्येकको 100 लुकेका तहहरू, र 1 आउटपुट नोडमा 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 प्यारामिटरहरू हुनेछन्।
अब, एउटा परिदृश्यलाई विचार गरौं जहाँ हामीसँग असाधारण रूपमा ठूलो संख्यामा प्यारामिटरहरू भएको न्यूरल नेटवर्क छ, 30 बिलियनको नजिक। यस्तो नेटवर्क धेरै गहिरो र चौडा हुनेछ, सम्भवतः प्रत्येक तहमा लाखौं नोडहरू सहित सयौं वा हजारौं तहहरू समावेश हुन्छन्। यस्तो सञ्जाललाई तालिम दिनु एउटा महत्त्वपूर्ण कार्य हुनेछ, जसमा ठूलो मात्रामा डाटा, कम्प्युटेसनल स्रोतहरू, र समय चाहिन्छ।
प्यारामिटरहरूको यति ठूलो संख्या हुनु धेरै चुनौतीहरूसँग आउँछ। मुख्य मुद्दाहरू मध्ये एक ओभरफिटिंग हो, जहाँ मोडेलले नयाँ, नदेखिएका उदाहरणहरूमा सामान्यीकरण गर्नुको सट्टा प्रशिक्षण डेटा सम्झन सिक्छ। L1 र L2 नियमितीकरण, ड्रपआउट, र ब्याच सामान्यीकरण जस्ता नियमितीकरण प्रविधिहरू सामान्यतया यो समस्यालाई सम्बोधन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
यसबाहेक, 30 बिलियन प्यारामिटरहरूको साथ एक न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षणको लागि ओभरफिटिंग रोक्न र मोडेलको सामान्यीकरण क्षमता सुनिश्चित गर्न लेबल गरिएको डाटाको महत्त्वपूर्ण मात्रा आवश्यक पर्दछ। मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्न डाटा अग्मेन्टेसन प्रविधि, ट्रान्सफर लर्निङ र इन्सेम्बलिङ पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अभ्यासमा, अरबौं प्यारामिटरहरू भएका तंत्रिका नेटवर्कहरू सामान्यतया प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP), कम्प्युटर दृष्टि, र सुदृढीकरण शिक्षा जस्ता विशेष अनुप्रयोगहरूमा प्रयोग गरिन्छ। GPT-3 (जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर 3) र भिजन ट्रान्सफर्मरहरू (ViTs) जस्ता मोडेलहरू अरबौं प्यारामिटरहरू भएका अत्याधुनिक वास्तुकलाका उदाहरण हुन् जसले तिनीहरूको सम्बन्धित डोमेनहरूमा उल्लेखनीय परिणामहरू हासिल गरेका छन्।
जबकि एक नियमित न्यूरल नेटवर्क सैद्धान्तिक रूपमा लगभग 30 बिलियन चर को एक प्रकार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ, यस्तो मोडेल को प्रशिक्षण र तैनाती संग सम्बन्धित व्यावहारिक चुनौतीहरु महत्वपूर्ण छन्। यस स्केलको गहिरो सिकाइ मोडेलहरूसँग काम गर्दा मोडेल आर्किटेक्चर, नियमितीकरण प्रविधि, डाटा उपलब्धता, र कम्प्युटेसनल स्रोतहरूको सावधानीपूर्वक विचार आवश्यक छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन:
- यदि कसैले कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा रङ छविहरू पहिचान गर्न चाहन्छ भने, के ग्रे स्केल छविहरू पुन: पहिचान गर्दा अर्को आयाम थप्नु पर्छ?
- के सक्रियता प्रकार्यलाई मस्तिष्कमा न्युरोनको नक्कल गर्न सकिन्छ वा फायरिङको साथमा?
- के PyTorch लाई केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग GPU मा चलिरहेको NumPy संग तुलना गर्न सकिन्छ?
- के नमूना बाहिरको हानि प्रमाणीकरण हानि हो?
- PyTorch रन न्यूरल नेटवर्क मोडेल वा matplotlib को व्यावहारिक विश्लेषणको लागि एक टेन्सर बोर्ड प्रयोग गर्नुपर्छ?
- के PyTorch लाई GPU मा चलिरहेको NumPy सँग तुलना गर्न सकिन्छ केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग?
- यो प्रस्ताव साँचो वा गलत हो "वर्गीकरण न्यूरल नेटवर्कको लागि परिणाम वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरण हुनुपर्छ।"
- के PyTorch मा धेरै GPU हरूमा गहिरो शिक्षा न्यूरल नेटवर्क मोडेल चलाउनु धेरै सरल प्रक्रिया हो?
- सबैभन्दा ठूलो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क के हो?
- यदि इनपुट भनेको numpy arrays भण्डारण गर्ने तापम्यापको सूची हो जुन ViTPose को आउटपुट हो र प्रत्येक numpy फाइलको आकार [1, 17, 64, 48] शरीरमा 17 मुख्य बिन्दुहरूसँग सम्बन्धित छ भने, कुन एल्गोरिदम प्रयोग गर्न सकिन्छ?
EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्