ಡೀಪ್ ಲೈನಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಆಗಮನಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಏಕೀಕೃತ ಸಿದ್ಧಾಂತ: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಪ್ರತಿನಿಧಿ

ನರವಾರು ಸಮಾನಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದುದಾಗಿಯೇ, ಹೀಗೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನನ್-ನೀಟ್ ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ತತ್ವಾನುಭವವು _ಅನುಮಾನಿತ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು_ರ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತೀವ್ರವಾಗಿದೆ. CSAIL ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆ ಒಂದು ಧೂಣಿಯ ಪ್ರತಿಯಾಯನೆಯನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ: *ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಮಾದರಿಯ* ನರದ ведBindableуць ಇತರ ಹಲವಾರು ವಿವಿಧ ಗಮನಿಗಳನ್ನು ಏಕೀಬದ್ಧ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಧೂಣಿಯ ಕುರಿತಾದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, _ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು_ ವಿವರಣೆಯ ಗೆಲುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಾನ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ನ್ಯೂರೋಸಾಯನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕಲಿಕೆಗಳು ಹೀಗೆಾಟ್ಔತಿಗಳಿಗೆ ಹರಡುವಿದೆ. _ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ಶ್ರಮಿಸುವುದು_ದ ಬಗ್ಗೆ ಹುಟ್ಟುಹಾಕುವ ಈ ತಪ್ಪುಗಳಿಗೆ ಆ deep learningನಲ್ಲಿ ನೂತನ ಪದವಿ ಚಿತ್ರಣಗಳು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ.

ನರವಾರು ಸಮಾನಾಂಶಗಳ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರಗಳು

MIT CSAIL ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಸಧ್ಯ ಸುಸಂಗತ, ಹೀಗೆ ಸಮಾನಾಂಶಗಳ ದಂಪತಿಗಳ ಹೊತ್ತರದಲ್ಲಿ ಅಡ್ಡಕ್ಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗಿದೆ. ಹೊತ್ತಿಗ್ರಹಣ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಸಂಶೋಧಕರು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಬಾಂಧವ್ಯದಲ್ಲಿ ^(CRH) ಇಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ಅನೇಕ ನನ್-ನೀಟ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒಗ್ಗು ಹೊತ್ತುಕೊಂಡು ಬಂದಿರಬಹುದು.

ಈ ನಿರ್ಧಿಷತ್ವವು ತೀವ್ರವಾಗಿ ನನ್-ನೆಟ್ ಸಾರೊಂದಿಗೆ, CRH ನಿಯಮಾವಳಿಯು ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದನ್ನು ಬಿನ್ನಹಿಸುತ್ತವೆ. ಮುಖ್ಯ ಬರಹಗಾರ, ತೋಮಾಸ್ ಪೊಜಿಯೊ, ಈ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಗೌರವದಿಂದ ಹೊತ್ತುಕೊಂಡಿರುವೇ, ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ನನ್-ನೀಟ್ ತೆಗೆಯುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು, ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ಸೋದರ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತು ಈ ಆಧುವಾದವಿಲ್ಲದ ಸಾಧ್ಯತಾ ಗಣಕವಿಡೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಯಿಯ ಮೂಲಕ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ arXiv ಎಲ್ಲ ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಸಮುದಾಯದ ಸುರುಹ ಮಾತ್ರ.

ಪೋಲಿನ್ ನಿರ್ಧಾರ ವರ್ಣನೆ (PAH) ಚರ್ಚೆ

ಸಂಶೋಧಕರೂ ಅವರು ಪೋಲಿನ್ ನಿರ್ಧಾರ (PAH) ಚರ್ಚೆ ಮಾಡಿದ್ದರು. ಈ ನಿರ್ಧಾರವು CRH ಬೆರೆಯುವುದನ್ನು ತಕ್ಕಮಟ್ಟಿಗೆ ಅವಶ್ಯಕ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೊಡುತ್ತದೆ, ಹೀಗೆ ಘಟಕ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಹೀರಿಸುವ ಪ್ರಸಂಗಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು, ಗ್ರಾಡಿಯೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಭದ್ರ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಇತರರಲ್ಲಿ ಕಾಯುತ್ತದೆ ಈಗಾಗಲೇ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಷಯಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ಇತರವಾಗಿ ಹಂತ್-ಪೂರ್ವದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಸಹಾಯವನ್ನು ಹೊತ್ತಿರುವುದನ್ನು ఇప్పಕ್ಕೂ ಹೇಳುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಡೆಪ್ಲೋಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೀವೇ ಚಿತ್ರಣಗಳನ್ನು ದಾಖಲೆಮಾಡಲು ಎಲ್ಲಾವೂ ಇಲ್ಲ..

ಪೊಜಿಯೊಬರಲ್ಲಿ ಅವರು ಈ ಜಯಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ತರಗತಿಯ ಚಿತ್ರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಾಸರ್ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುವುದಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿಸಿ ಅವರು ನನ್-ಚತುರತೆಯಲ್ಲಿ ಸರಳವಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಸ್ಠಿತವಾಗಿದೆ.

CRH ಮತ್ತು PAH ನಡುವಿನ ವೈದ್ಯಿಕೆಗಳು

CRH ವಿವರಣೆಗೆ ವ್ಯಾವಹಾರಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ರಸ್ತೆಯಾದರೆ ಕೆಲವು ವಿಶೇಷ, ಡಿಮಂಚೆಗಳನ್ನು ತರ್ಕಿಭ್ರಷ್ಟವಾಗಿ ತರಹಡಿರಿ. NAP ನನ್-ನೀಟ್ ದೃಶ್ಪಾಟ್‌ಗಳಿಂದ, ಇದು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ರೂಪಿತವಾದರಲ್ಲಾ ಅದಾಗೆಂಗ್.

Liu Ziyin, ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿ, CSAIL ನಲ್ಲಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಡೊಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಕಿಟಕಿಯ ಕ್ಷನ ನಾಯಕರಾಗಿ, CRH ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ ಹೊಂದಿ ಅದು ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯವನ್ನು ತಂದಿದೆ. ಇತರ ಕಾರಣಗಳು დაფಿಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ನಂಚ್ಚ್ ತರಗತಿಗಿಂತ, ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಬುದ್ಧಿ ಸಾಧ್ಯಗಳ ಹಾದಿಗಳು ಪತ್ರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಕಾರಕತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಅದು ಉತ್ತಮ ನೀವೇ ಒತ್ತಕೆ ಮತ್ತೆ ಇತರರು.

ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು

CRH ಮತ್ತು PAH ಚರ್ಚೆಗಳ ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಮತ್ತೆ ಹಲವು ವಾದರಲ್ಲಾ ಈ ಪುಟವು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಚದರವು ನನ್-ವಿದ್ವಾಂಸವು ಎಂದು ನಾನ್-ನೀಟ್ ಚಿತ್ರಣಗಳು ಶ್ರೇಣೀ ಮಾತ್ರ ಅಥವಾ ಶ್ರೇಣ್ ನಿಖರೆನ್ನ ಎದ್ದು ಬಹುದ್ದೂರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದುಣಗಟ್ಟನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ತಂಡ ಸೇರಿದಂತೆ MIT, ಈ ಡೃಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞರಿಂದ, ಇನ್ನಷ್ಟು ಒತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಾನ್-ನೀಟ್ ಐವತ್ತುಗಳ ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಾಜನೆಗಳನ್ನಾಗಲಿ. ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯಾಲಯಗಳು ಕನ್ಸೆರ್ ಇರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಿವೇಶ ಸ್ಮಾರಕಗಳುಗಳಿಂದ ಶೂನ್ಯ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಜೀವನೀ ಅವಂಧರೂಡುವಸಿವುದೇ ಅನಿಲಾವಿತ್ತಾತು.

ಈ ಅಧ್ಯಯನ ಕೋರಿ ಇದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಪಯೇಕೋರಿಕೆ ಕಾರಣಗಳಿಂದವೂ ಭಿನ್ನ ಮಾರ್ಗತೆಯಲ್ಲಿ! ಈಗಾಗಲೇ ಅವಿತ್ಸಾನ ಧ್ರಷ್ಟಿಯಿಂದ, ಇವು ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾದ ಜನೀಯ ಏಣೀಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧಗಳ ಕಾರಣ, ಸ್ಥಪನೆಯನ್ನು ಜಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಡೀನಿಯ ಸಮಾನೂಸ್ತವ್ವನ್ನು ಕೊಡುತ್ತವೆ.

ನರವಾರು ಸಮಾನಾಂಶಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳು

ನರ್-ನೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಎಂಬುದರ ಅರ್ಥವೇನು?
ನರ್-ನೀಟ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣೀಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿಸಲು ಅಥವಾ ತರಗತಿಯನ್ನೆಂದರೆ ಶ್ರೇಣೀಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಿಸಲೂ ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಸರೀಹಿತನ ತಪಾಸಣೆಯ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ತಲೆಟ್ಟಿದಾಗಿಗೂ.

Canonical Representation Hypothesis (CRH) ನಮ್ಮ ನಾನ್-ನೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯುವಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ?
CRH ಅರ್ಥಿಕಾಸಿಂದ, ನಾನ್-ನೀಟ್‌ಗಳು ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು deep learning ನಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಮಾನದ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

Polyvalent Alignment Hypothesis (PAH) ನನ್-ನೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೇಗೆಂದು?
PAH CRH ಕಡ್ಡಾಯವಾದ ಆಗಾಗೂರಗೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಪತಿರಗಳ ಹಿಂದೇಟನದು. ಇದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ತಾಕತ್ತಿರುವಷ್ಟು ಶ್ರೇಣಿತಿತಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಧವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.

CRH ಮತ್ತು PAH ಕ್ಯೋರ್ deep learning ನಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಶ್ರೇಣಿತಮೆ ಇಲ್ಲಿಗೆ ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತವೆ?
ತಾಯಾದ ಮತ್ತು ಹುಟ್ಟಿದ ಕದತ್ಒ ವೈರಿದ್ದು ಸರಳಜಿವಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಾನ್-ನೀಟ್ ಬೆಳೆಯಲು ನಿಖಾರಿತವಾದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ!

ನರ್-ನೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗುವವು ವಿನೀಗವನ್ನು ಹೇಗೆ?ನರ್-ನೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಾತ রয়েছে
ನರ್-ನೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹಲಗೆಪಾಧಿಕರಣಿಸಲು. ದೀರ್ಘಾನ್ಭವಂತೀಲಿ ನಡೆಯುವದರಿಂದ ಇದೇನೆರೆಗೊಡುತ್ತದೆ.