Author Archives: நித்யா

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. மற்ற deep learning மாடலில் உள்ளது போன்று output லேயர் என்ற ஒன்று தனியாகக் கிடையாது. இந்த இரண்டு லேயரில்… Read More »

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 விவரங்கள். 600 சதுர அடிக்கான விலையைக் கணிக்க ஒரு நெட்வொர்க் இதற்கு முந்தைய 400 சதுர அடி வீட்டிற்கு என்ன… Read More »

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 தரவுகள் ‘structured data’ என்றால், இவ்வடிவில் சேமிக்க இயலாத படங்கள், காணொளிகள் , உரை தரவுகள், குரல் கோப்புகள் (images,… 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 வரைபடம் மூலம் வரைந்து காட்டப்பட்டுள்ளது. 2. hidden லேயரில் உள்ள ஒவ்வொரு node-ம் முந்தைய லேயரிலுள்ள node-லிருந்து வரும் மதிப்புடன்… 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 பாதிக்கும் காரணிகள் பற்றியும், அவற்றை எவ்வாறு களைவது என்பது பற்றியும் இப்பகுதியில் ஒவ்வொன்றாகப் பார்க்கலாம். Bias-Variance Problem நாம் உருவாக்கியுள்ள… 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 மாதிரித் தரவுகளாக நாம் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம். இவற்றில் 55000 தரவுகள் பயிற்சி அளிப்பதற்கும், 10000 தரவுகள் பயிற்சி பெற்ற நெட்வொர்கை… 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 தரவுகள் அதற்கு அடுத்தடுத்த அடுக்குகளின் வழியே செல்லும்போது, அவை process செய்யப்பட்டு கடைசி அடுக்கில் தன்னுடைய கணிப்பினை வெளியிடுகிறது. இம்முறையில்… 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 இடத்திலும், அவை கணிப்புகளை நிகழ்த்தும் இடத்திலும் மட்டும் நிரல் வித்தியாசப்படுகிறது. This file contains hidden or bidirectional Unicode… 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 மற்றும் வெளியீட்டு layer-க்கிடையில் hidden layer ஒன்று காணப்படும். அதில் நாம் வரையறுக்கும் எண்ணிக்கையில் அமைந்த nodes-ஐப் பெற்றிருக்கும். இதன்… 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 உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டுக்கான layer-ஐ மட்டுமே கொண்டிருக்கும். இடையில் எந்தஒரு hidden layer-ம் காணப்படாது. கீழ்க்கண்ட எடுத்துக்காட்டில் sklearn-க்குள் உள்ள… Read More »