ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ကိန်းရှင် 30 ဘီလီယံနီးပါးရှိသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် အမှန်တကယ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်ကို နားလည်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် ကန့်သတ်ဘောင်များစွာရှိခြင်း၏ သက်ရောက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။
Neural Networks များသည် လူ့ဦးနှောက်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများမှ မှုတ်သွင်းထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် အလွှာများအဖြစ် ချိတ်ဆက်ထားသော ဆုံမှတ်များ ပါဝင်သည်။ node တစ်ခုစီသည် ၎င်းလက်ခံရရှိသည့် input တွင် အသွင်ပြောင်းခြင်းကို သက်ရောက်ပြီး ရလဒ်အား နောက်အလွှာသို့ ပေးပို့သည်။ node များကြား ချိတ်ဆက်မှုများ၏ ခိုင်ခံ့မှုကို အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများဟု လူသိများသော ဘောင်များဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ ကွန်ရက်သည် ၎င်း၏ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အမှန်တကယ်ပစ်မှတ်များကြား ကွာခြားချက်ကို လျှော့ချရန် ၎င်းတို့ကို ချိန်ညှိပေးသည့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ဤကန့်သတ်ချက်များကို သင်ယူသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရှိ ကန့်သတ်ချက်အရေအတွက်စုစုပေါင်းသည် ၎င်း၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဖော်ပြမှုစွမ်းအားတို့နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်သည်။ စံ feedforward အာရုံကြောကွန်ရက်တွင်၊ အလွှာများ၏ အရေအတွက်နှင့် အလွှာတစ်ခုစီ၏ အရွယ်အစားအားဖြင့် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ input node 10 ခု၊ node 3 တစ်ခုစီ၏ ဝှက်ထားသော အလွှာ 100 ခုနှင့် output node 1 ခုတွင် 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parameters ရှိပါမည်။
ယခု၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် 30 ဘီလီယံနီးပါးရှိသော ကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရှိသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ထိုသို့သော ကွန်ရက်သည် အလွန်နက်နဲကျယ်ပြန့်ပြီး အလွှာတစ်ခုစီတွင် သန်းပေါင်းများစွာသော node များပါရှိသည့် အလွှာရာနှင့်ချီ သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာပင် ပါဝင်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် များပြားလှသော ဒေတာ၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များနှင့် အချိန်များစွာ လိုအပ်သည့် ဧရာမအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ထိုသို့သော ကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားရှိခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုများစွာနှင့် လာပါသည်။ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသော နမူနာအသစ်များကို ယေဘုယျဖော်ပြမည့်အစား လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အလွတ်ကျက်ရန် သင်ယူသည့် အဓိကပြဿနာများထဲမှ အံကိုက်ဖြစ်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် L1 နှင့် L2 ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ကျောင်းထွက်ခြင်းနှင့် batch normalization ကဲ့သို့သော ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်လုပ်နည်းများကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။
ထို့အပြင်၊ 30 ဘီလီယံဘောင်ပါရာမီတာများပါသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းသည် အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သေချာစေရန် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များစွာ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနည်းပညာများ၊ လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်းနှင့် အစုအဝေးတို့ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
လက်တွေ့တွင်၊ ကန့်သတ်ဘောင်ပေါင်း ဘီလီယံနှင့်ချီရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP)၊ ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်းကဲ့သို့သော အထူးပြုအက်ပ်များတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) နှင့် Vision Transformers (ViTs) ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ domains များတွင် ထူးထူးခြားခြား ရလဒ်များ ရရှိထားသည့် ဘီလီယံပေါင်းများစွာသော ဘောင်များပါသည့် ခေတ်မီသော ဗိသုကာလက်ရာများ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအား သီအိုရီအရ ကိန်းရှင်ပေါင်း 30 ဘီလီယံနီးပါး၏ လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော်လည်း လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် ထိုကဲ့သို့သောပုံစံကို လက်တွေ့အသုံးချခြင်းဆိုင်ရာ လက်တွေ့စိန်ခေါ်မှုများမှာ ထင်ရှားပါသည်။ ဤစကေး၏ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် မော်ဒယ်ဗိသုကာ၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ရေးနည်းပညာများ၊ ဒေတာရရှိနိုင်မှုနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များကို ဂရုတစိုက်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch:
- အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
- လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
- အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
- PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
- PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
- PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
- ထည့်သွင်းမှုသည် ViTPose ၏အထွက်ဖြစ်သည့် အပူမြေပုံကို သိမ်းဆည်းသည့် numpy arrays စာရင်းဖြစ်ပြီး numpy ဖိုင်တစ်ခုစီ၏ပုံသဏ္ဍာန်သည် [1, 17, 64, 48] သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ အဓိကအချက် 17 ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ မည်သည့် algorithm ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။