یو منظم عصبي شبکه په حقیقت کې د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي. د دې پرتله کولو په اړه پوهیدو لپاره، موږ اړتیا لرو چې د عصبي شبکو بنسټیز مفکورې او په ماډل کې د ډیری پیرامیټونو درلودلو اغیزو ته پام وکړو.
عصبي شبکې د ماشین زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي. دوی له یو بل سره وصل شوي نوډونه لري چې په پرتونو کې تنظیم شوي. هر نوډ په هغه داخل کې بدلون پلي کوي چې ترلاسه کوي او پایله یې راتلونکي پرت ته لیږدوي. د نوډونو تر مینځ د ارتباط ځواک د پیرامیټونو لخوا ټاکل کیږي، چې د وزن او تعصب په نوم هم پیژندل کیږي. دا پیرامیټونه د روزنې پروسې په جریان کې زده شوي، چیرې چې شبکه دوی د دې لپاره تنظیموي ترڅو د وړاندوینو او حقیقي اهدافو ترمنځ توپیر کم کړي.
په عصبي شبکه کې د پیرامیټونو ټولیز شمیر مستقیم د هغې پیچلتیا او څرګند ځواک پورې اړه لري. په معیاري فیډفورډ عصبي شبکه کې ، د پیرامیټونو شمیر د پرتونو شمیر او د هر پرت اندازې لخوا ټاکل کیږي. د مثال په توګه، یوه شبکه د 10 ان پټ نوډونو سره، د 3 نوډونو 100 پټ پرتونه هر یو، او د 1 محصول نوډ به 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 پیرامیټونه ولري.
اوس، راځئ چې یوه سناریو په پام کې ونیسو چیرې چې موږ یو عصبي شبکه لرو چې د غیر معمولي لوی شمیر پیرامیټونو سره، نږدې 30 ملیارد ته نږدې. دا ډول شبکه به خورا ژوره او پراخه وي، احتمال لري په سلګونو یا حتی په زرګونو پرتونو مشتمل وي چې په هر پرت کې د ملیونونو نوډونو سره وي. د داسې شبکې روزنه به یو مهم کار وي، چې د ډیرو معلوماتو، کمپیوټري سرچینو، او وخت ته اړتیا لري.
د دومره لوی شمیر پیرامیټونو درلودل د ډیری ننګونو سره راځي. یو له اصلي مسلو څخه ډیر مناسب دی ، چیرې چې ماډل نوي ، نه لیدل شوي مثالونو ته عمومي کولو پرځای د روزنې ډیټا حفظ کول زده کوي. د منظم کولو تخنیکونه لکه L1 او L2 منظم کول، پریښودل، او د بست نورمال کول معمولا د دې ستونزې د حل لپاره کارول کیږي.
سربیره پردې ، د 30 ملیارد پیرامیټونو سره د عصبي شبکې روزنه به د پام وړ لیبل شوي ډیټا ته اړتیا ولري ترڅو د ډیر فټینګ مخه ونیسي او د ماډل عمومي کولو وړتیا ډاډمن کړي. د ډیټا د لوړولو تخنیکونه، د لیږد زده کړه، او یوځای کول هم د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره کارول کیدی شي.
په عمل کې، د ملیاردونو پیرامیټونو سره عصبي شبکې معمولا په ځانګړو غوښتنلیکونو کې کارول کیږي لکه د طبیعي ژبې پروسس (NLP)، د کمپیوټر لید، او پیاوړتیا زده کړه. ماډلونه لکه GPT-3 (د تولید دمخه روزل شوي ټرانسفارمر 3) او ویژن ټرانسفارمرونه (ViTs) د ملیاردونو پیرامیټرونو سره د عصري جوړښتونو مثالونه دي چې په خپلو اړوندو ډومینونو کې یې د پام وړ پایلې ترلاسه کړې.
پداسې حال کې چې منظم عصبي شبکه په تیوریکي توګه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي ، د داسې ماډل روزنې او پلي کولو پورې اړوند عملي ننګونې د پام وړ دي. کله چې د دې پیمانه ژورې زده کړې ماډلونو سره کار کول د ماډل جوړښت، د منظم کولو تخنیکونو، د معلوماتو شتون، او کمپیوټري سرچینو ته د پام وړ پاملرنه اړینه ده.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه:
- که چیرې یو څوک غواړي چې د رنګ عکسونه په عصبي عصبي شبکه کې وپیژني ، ایا یو څوک باید د خړ پیمانه عکسونو د ثبت کولو پرمهال بل اړخ اضافه کړي؟
- ایا د فعالولو فعالیت په پام کې نیول کیدی شي چې په مغزو کې د نیورون تقلید یا په ډزو سره یا نه؟
- ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- ایا د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
- ایا یو څوک باید د PyTorch د چلولو عصبي شبکې ماډل عملي تحلیل لپاره د ټینسر بورډ وکاروي یا میټپلوټلیب کافي دی؟
- ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
- ایا په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول خورا ساده پروسه ده؟
- تر ټولو لوی عصبي عصبي شبکه څه ده؟
- که ان پټ د numpy arrays storing heatmap لیست وي کوم چې د ViTPose محصول دی او د هرې numpy فایل شکل [1, 17, 64, 48] په بدن کې د 17 کلیدي ټکو سره مطابقت لري، کوم الګوریتم کارول کیدی شي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/DLPP ژور زده کړه کې د Python او PyTorch سره وګورئ