ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ deep learning ದ್ರೋಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸದರಿ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಜವಾಗಿದೆ, ಅಂತಹ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞನೊಬ್ಬ ನಿರ್ಣಾಯಕ ತಿರುವು ರೂಪಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆ. ಈ ಕಥೆ ನಾವೀ ಧ್ರುವದೊಂದಿಗೆ, ಸು್ಯೋಚಕದಿಂದ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ದೃಷ್ಟಿಯ ಹೊರತಾಗಿಯುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ರಾಂತಿಗೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಜನರ ಬಳಿ ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ. ನವೀನತೆ ಧBoldಹದ ದೃಷ್ಟಿ ಬಲವಾಗಿ ನೆಮ್ಮದಿಯಾಗಿದೆ; ಕೆಲವೊಂದು ದೃಷ್ಟಿಗಳು ಪ್ರಥಮ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಆಲೋಚನೆಯಾದರೂ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ತೋರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವು ವಿಸ್ತೃತ ಪದ್ದತಿಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ದಾರಿದ್ರ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಬರುವಂತೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿಮಾರುವಾಗಿವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮಾತ್ರ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಮ್ಮ ನಿಖರವಾದ ಜಾಗತಿಕ ತತ್ವವನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ನೆರವಾಗಿ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಆವಿಷ್ಕಾರ
ಪಿಯೋಜ್ಫರ್ ಫೇ-ಫೇ ಲೈ ಅವರ ಶ್ರವಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಕಾಡೆಮಿಕ್ ಉಲ್ಲೇಖ ವಿಕ್ಷಿಸುವಿಕೆ. 2007 ರಿಂದ 2009 ರ ಬಾಚಿಗಾಗಲು, ಅವರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ರಾಜ್ಯವನ್ನು ನಿರಂತರವನ್ನು ಧುಮಕ ಗೊತ್ತಾಯಿತು. ಇಮೇಜ್ನೆಟ್. ಈ ಯೋಜನೆಯು ಅಸಹ್ಯ ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಹೀನತೆಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತರುವುದು. ಆದರೆ ಈತೆಗೆ ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಯಿತು.
ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಗೆ ಗದರಿಕೆ
ಫೇ-ಫೇ ಲೈ ಅವರು ತಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರೆಯುತ್ತಿದ್ದಾಗ, significant ಪ್ರತಿರೋಧವು ವ್ಯಕ್ತವಾಯಿತು. 14 ಮಿರ್ಸಿನ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಣಿಸುವಾಗ, ಅವರ ಪ್ರಾರ್ಥಿಸಲು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಶಂಕೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದರು. “ನೀವು ಈ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಬಲಪಡಿಸಿದ್ದೀರಿ” ಎಂದೂ ಅವರಿಗೆ mentors ಐದು ಬಲದಿಂದ ದೂರ. ಬಹುದಿನ, ನಿಯುರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಕಾಲೇಜಿಗೆ ವಿದ್ಯಮಾನವು ಅಂತ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಉದಯ
ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆಗೊಂಡಾಗ, ಅದು ಎಲ್ಲಾ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಿ ಕ್ರಿಯಾಕಾರವಾಗಿತು. 2012 ಸಂದರ್ಶನವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಉಕ್ಕಿಸುತ್ತಿತ್ತು. ಅಲೆಕ್ಸ்நೆಟ್, – ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಳವಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಯಾರನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಪೊಲೀಸ್ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ.
ಗಣನೆ ಬಲಪಡಿಸಲು ತಿರುವುಗಳು
ಅಲೆಕ್ಸ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ದೊರಕಿದದ್ದು ಕುಖ್ಯಾತ ವಾಸ್ತವದಿಂದ ತನ್ನ ಕೆಟರ್ಪರಗುತ್ತದೆ. Nvidia ಬಯಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಹುಟ್ಟಿದ ನಿವೃತ್ತತೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿತ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಜೆನ್ಸನ್ ಹುವಾಂಗ್, nvidia-ನಲ್ಲಿ, ಈ ಪರಿಕರದ್ಜೀವನ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಂತಿ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪ್ರಧಾನವಾದಲ್ಲಿ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಮುಗುರುವಿಕೆಗಳ ಸ್ಥಾಗಿತೆಯನ್ನು ಕಟ್ಟಿದಿಸಿತ್ತು.
ಗಣನೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಸಮ್ಮಿಳನ
ಅಲೆಕ್ಸ್ನೆಟ್ಗೆ ಹೊಂದಕ್ಕೆ, ಇದು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮ ಬೇರೆಯದೇ ವಿಡಿಯೊಗೆ ದೃಷ್ಟಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ ಗೊತ್ತಾಯಿತು. ಪ್ರಣಾಳೀಕರಣವು ಇದನ್ನು ಗರಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತಿದೆ ಫೇ-ಫೇ ಲೈ ಸಲಗಾಹಿತ ಕುರಿತಾಗಿ ಎಂದು ಮೂಡಿಸಿದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆ ರೂಜು ನೀವು ನಾಲ್ಕು ಆಧಾರವನ್ನು ಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ: ನವೀನವಾದನ್ನು, ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಗಣನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಶಕ್ತಿ.
ಜನಾರ್ಜನ ವೃತ್ತವಾಗಿದೆ
ಸುಲಭವಾದ ಕ್ರಾಯಬರುವಿಕೆಗಳು ಉದಾಹರುತ್ತವೆ. ಅವರು ಹೊಸ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ નિવೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇತರ ವಿಡಿಯೋ ಉಪ್ಪುರುಗಳು ಸಂಬಂಧಿಸಿದರು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ.
ಫೇ-ಫೇ ಲೈ ಅವರ ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಎಂಬುದು ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ఆమె ಶ್ರೇಣಾಮೇಂದ್ರಿತ ಮತ್ತು ರೇಖಗೊಳಿಸುವ ಆಳವಾದ ಕನಸು ಈ ಪ್ರದೇಶವು ಬದಲು ತಲುಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಹೋರಾಟವನ್ನು ಇತರವೊಂದಿಗೆ ನೆರವಾಗಿ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಫೇ-ಫೇ ಲೈ ಅವರ ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ವಿರುದ್ಧಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಏನೆಲ್ಲಾ ಕೊಡುಗೆಗಳು?
ಫೇ-ಫೇ ಲೈ, 14 ಮಿಲಿಯನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು, ಕಾರಣಾವು ಜಯೀವ ಕ್ರತಿ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿದ್ದಾರೆ.
ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ವಿರುದ್ಧ ಬರೆಯುವಾಗ ಏನಾಗುಡಿ?
ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಮೀಶೊ, ಆದರೆ ಈ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕೃತ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠಾ ನಿವೇಶ ಕುರಿತು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವ cartridges.
ಅಲೆಕ್ಸ್ನೆಟ್ ಮೇಲೆ ಏನಾಗಿತ್ತು?
ಅಲೆಕ್ಸ್ನೆಟ್, ಮಂಡರಿಯ ಉಪಯೋಗವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತರೂಪಿತ ನಡೆದಿದೆ, ನಾಯಕತ್ವ сыҡಜಾಗಿಯಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ಭಾಗ ಹಿಡಿಸಿ ರೈಟರ್ ಏನಾಗಿತ್ತು?
ಅಲೆಕ್ಸ್ನೆಟ್ ಗೆ ಅದನು ಸಾಧನವಷ್ಟ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಸಂಸ್ಥೆ ಶ್ರೇಣಾ ಕಾಮ್ಯುತರು ಪರಿಷ್ಕಾರಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
GPU ಗಳ ಪ್ರಮುಖ ನಾಯಕನಿಂದ ಏನು ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ?
GPUಗಳು ಕಾರಣಗಳಲ್ಲಿ ತರೆಜಿಕೆಗೆ ಕಟಾಹಾಗುವ ಅಪಹಾರ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
ಜೋಫ್ರಿ ಹಿಂಟಾನ್ ಎಂದರು ಮುಂಬರುವ ಮಾಡ್ಬಡ್ಡಿಗೆ ಇದ್ದದ್ದೆಲ್ಲ?
ಜೋಫ್ರಿ ಹಿಂಟಾನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪರಿಗಣನೆಗೆ ಮತ್ತು ಪತ್ರಿಕೆ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಗೆ ಹೇಳಿದ.
ರೀಕ್ತಿಕೆ ಇರುವ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಮತಗಳು ಏನೆಲ್ಲಾ?
ಮುಂಬರುವ ಉಳಿತಾಯದಿಂದ, ಕ್ರಾಂತಿ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಈ ಶ್ರೇಣಾಚರಣೆ ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಈ ಹುಟ್ಟಿದ ಕಾರಣ, ಹೆಚ್ಚು ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಏನಾಗಿರುತ್ತದೆ?
ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಧಿಕ ಪ್ರಗತಿ ಹೊಂದಿತ್ತದ್ದೆ, ಆದರೆ ಬಹೀಸು, ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆ ಮಾತ್ರ ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ.
ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ಅವರ ಉತ್ಪನ್ನ ಉಸ್ಥಾನದ ನಂತರಗಳ ಶ್ರಾಯ ಏನೆಲ್ಲಾ?
ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ ನೋಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಸುಲಭಾಗೀತು ಎಂದು ಶ್ರೇಣಿಸಲು ಉಳಿಯಬಹುದು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹುಡುಕಬಹುದು ಏನಾಗಲಿ?
ಈ ಕಥೆಗೆ ದಾರಿಗೆ ಶ್ರೇಣ ಶ್ರೇಣಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿದ ವರ್ತನೆಗಳು.
