கட்டற்ற கணிநுட்பம்
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 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
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
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
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 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
Shallow Neural Networks Shallow என்றால் ஆழமற்ற என்று பொருள். deep என்றால் ஆழமான என்று பொருள். எனவே Deep நியூரல் நெட்வொர்கைப் பற்றிக் கற்பதற்கு முன்னர் இந்த shallow நியூரல் நெட்வொர்கைப் பற்றித் தெரிந்து கொள்வோம். இதற்கு முன்னர் நாம் பயன்படுத்திய மார்பகப் புற்றுநோய்க்கான உதாரணத்தையே இங்கும் பயன்படுத்திக் கொள்வோம். ஆனால் இதன் உள்ளீடு…
Read more
Simple Neural Networks இதுவரை நாம் பார்த்த அனைத்தும் புரிந்து கொள்ள சுலபமாக இருக்க வேண்டும் என்பதற்காக,, 1 நியூரான், 2 நியூரான் என்று சிறிய எண்ணிக்கையில் எடுத்துச் செய்து பார்த்தோம். இப்போது உண்மையாகவே 30 features-ல் அமையும் 426 பயிற்சித் தரவுகளை எடுத்து ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கை உருவாக்கிப் பார்க்கப் போகிறோம். இதில் வெறும்…
Read more
Neural Networks சென்ற எடுத்துக்காட்டில் உள்ளீட்டு அடுக்கில் உள்ள ஒரு நியூரானையும், வெளியீட்டு அடுக்கில் உள்ள ஒரு நியூரானையும் இணைத்து கணிப்பு எவ்வாறு நடக்கிறது என்று பார்த்தோம். இப்போது உள்ளீட்டு அடுக்கில் பல நியூரான்களை அமைத்து அவற்றை வெளியீட்டு அடுக்கில் உள்ள ஒரு நியூரானுடன் இணைத்து கணிப்பினை எவ்வாறு நிகழ்த்துவது என்று பார்க்கலாம். முதலில் இதன்…
Read more
Single Input Neuron இப்பகுதியில் உள்ளீட்டு அடுக்கில் ஒரு நியூரானையும், வெளியீட்டு அடுக்கில் ஒரு நியூரானையும் வைத்து கணிப்பினை நிகழ்த்துவது எப்படி என்று பார்க்கலாம். இதனை நாம் tensorflow பயன்படுத்தி செய்து பார்க்கப் போகிறோம். உள்ளீட்டு அடுக்கில் உள்ள நியூரான் உள்ளீட்டு மதிப்புடன் weight எனும் அளவுறுவினை இணைத்து தனது கணிப்பினை நிகழ்த்தும் என்று அறிவோம்….
Read more