Author Archive: நித்யா

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

Deep Learning – 08 – Shallow Neural Networks

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

Deep Learning – 07 – Simple Neural Networks

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

Deep Learning – 06 – Neural Networks

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