Author Archive: நித்யா

Deep Learning – 18 – Reinforcement Learning

கணினிக்கோ அல்லது கணினியால் உருவாக்கப்பட்ட கருவிக்கோ ஒரு விஷயத்தை திரும்பத் திரும்பச் சொல்லிக் கொடுப்பதன் மூலம் அதனைப் பயிற்றுவிக்க முயலும் முறைக்கு ‘Reinforcement Learning’ என்று பெயர். சுயமாக ஓடக்கூடிய மகிழ் ஊர்தி(self-driving cars), கணினியோடு மக்களை விளையாடச் செய்யும் gaming industry போன்றவற்றில் ஒரு கருவிக்குத் திறம்பட பயிற்சி அளிக்க இத்தகைய முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது….
Read more

Deep Learning – 17 – Autoencoders

Autoencoder என்றால் தரவுகளைத் தானாகவே ஏதோ ஒரு முறையில் குறியிட்டு சுருக்கி அமைக்கக் கற்றுக் கொள்ளுகின்ற ஒரு விஷயம் என்று பொருள். எனவேதான் dimensionality reduction, feature representation போன்ற இடங்களில் இது பெரும்பங்கு வகிக்கிறது. Machine learning-க்கான அறிமுகக் கற்றலில் PCA-ஐப் பற்றிப் பார்த்தோம் அல்லவா, அதே வேலையைச் செய்வதற்காக நியூரல் நெட்வொர்கில் பயன்படுத்தப்படும்…
Read more

Deep Learning – 16 – BM, RBM, DBN Networks

Boltzmann Machinesஎன்பதிலிருந்து உருவானதே Restricted boltzmann machines ஆகும். முதலில் Boltzmann Network என்றால் என்ன என்று பார்ப்போம். மாதிரித் தரவுகளில் உள்ள அதிகப்படியான features-ல் இருந்து நமக்கு வேண்டிய முக்கிய அம்சங்களை மட்டும் உருவாக்கும் வேலையை Boltzmann Machinesசெய்கிறது. இது வெறும் input மற்றும் hidden லேயரை மட்டும் பெற்று விளங்கும் நெட்வொர்க் ஆகும்….
Read more

Deep Learning – 15 – RNN

சாதாரண நியூரல் நெட்வொர்கில் அடுத்தடுத்து வரும் இரண்டு உள்ளீட்டுத் தரவுகள் ஒன்றோடொன்று தொடர்பில்லாமல் இருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக ஒரு வீட்டினுடைய சதுர அடி விவரத்தைப் பெற்றுக்கொண்டு அதன் விலையைக் கணிக்கும் சோதனையை எடுத்துக்கொண்டால் 400 சதுர அடி வீட்டிற்கு ஒரு விலையையும், 600 சதுர அடி வீட்டிற்கு ஒரு விலையையும் கணிக்கும். இந்த இரண்டும் ஒன்றோடொன்று தொடர்பில்லாத…
Read more

Deep Learning – 14 – CNN

ஒரு database-ல் சேமிப்பதற்கு ஏற்ற வகையில் தரவுகளைக் கொண்ட அமைப்பிற்கு ‘Structured data’ என்று பெயர். இதுவரை நாம் பார்த்த அனைத்தும் ஒரு முறையான வடிவமைப்பைக் கொண்ட தரவுகளை நெட்வொர்குக்கு கொடுத்து எவ்வாறு பயிற்சி அளிப்பது என்று பார்த்தோம். இனிவரும் பகுதிகளில் ஒழுங்கற்ற தரவுகளுக்கான மாடல்களை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்று பார்க்கலாம். அட்டவணை வடிவத்தில் அமையும்…
Read more

Deep Learning – 13 – Regularization and Optimization

deep neural network-ல் நாம் பயன்படுத்தியுள்ள மார்பகப் புற்றுநோய்க்கான எடுத்துக்காட்டையே இங்கும் பயன்படுத்தியுள்ளோம். கீழ்க்கண்ட இடங்களில் மட்டும் நிரல் சற்று வித்தியாசப்படுகிறது. 1. மாதிரித் தரவுகள் train_test_split மூலம் பிரிக்கப்பட்ட உடன், X_train-ல் உள்ள முதல் 2 features மட்டும் கணக்கிற்கு எடுத்துக் கொள்ளப்படுகிறது. பின்னர் இவ்விரண்டு தரவுகளும் non-linear எவ்வாறு முறையில் அமைந்துள்ளன என்பது…
Read more

Deep Learning – 12 – Building Effective Neural Networks

  ஒரு நியூரல் நெட்‌வொர்கின் கட்டமைப்பினை வலுவாக்குவதற்கு முதலில் அதில் எழுகின்ற பல்வேறு வகையான பிரச்சனைகள் பற்றியும், அவற்றைக் களைவதற்கு உதவும் வழிவகைகள் பற்றியும் தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்.. ஒரு நியூரல் நெட்‌வொர்கின் efficiency என்பது பயிற்றுவிக்கப்படுவதற்கு எவ்வளவு நேரம் எடுத்துக்கொள்கிறது என்பதையும், Accuracy என்பது பயிற்றுவிக்கப்பட்டவுடன் எவ்வளவு துல்லியமாகக் கணிக்கிறது என்பதையும் குறிக்கிறது. இவற்றைப்…
Read more

Deep Learning – 11 – Softmax neural networks

Softmax neural networks Softmax என்பது multi-class classification-க்கு உதவுகின்ற ஒரு வகைப்படுத்தி ஆகும். MNIST_data என்பதற்குள் பல்வேறு விதங்களில் கையால் எழுதப்பட்ட 0 முதல் 9 வரை அடங்கிய எண்களின் தொகுப்புகள் காணப்படும். இது 0 – 9 எனும் 10 வகை label-ன் கீழ் அமையக்கூடிய கணிப்புகளை நிகழ்த்தும். இவற்றையே multi-class classification-க்கு…
Read more

Deep Learning – 10 – Feed forward neural networks

Feed forward neural networks உள்ளீடு, வெளியீடு மற்றும் பல்வேறு இடைப்பட்ட மறைமுக அடுக்குகளைப் பெற்று, ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் அதிக அளவிலான நியூரான்களைப் பெற்று விளங்கும் நெட்வொர்க் feed forward நியூரல் நெட்வொர்க் என்று அழைக்கப்படுகிறது. மேற்கண்ட deep layer-ல் நாம் கண்டது இதற்கு ஒரு நல்ல எடுத்துக்காட்டாக அமையும். உள்ளீட்டு அடுக்கின் மூலம் செலுத்தப்படும்…
Read more

Deep Learning – 09 – Deep Neural Networks

Deep Neural Networks ஒன்றுக்கும் மேற்பட்ட hidden layers-ஐ உருவாக்கிக் கற்கும் நெட்வொர்க் deep நியூரல் நெட்வொர்க் அல்லது multi-layer நியூரல் நெட்வொர்க் என்று அழைக்கப்படுகிறது. Shallow-ல் நாம் ஏற்கெனவே பயன்படுத்திய எடுத்துக்காட்டு வழியாக இப்போது இதைக் கற்போம். சென்ற எடுத்துக்காட்டில் நாம் பயன்படுத்திய அனைத்து நிரலையும் இங்கும் பயன்படுத்தியுள்ளோம்.. ஒவ்வொரு லேயருக்குமான அளவுருக்களை வரையறுக்கும்…
Read more