জিএনএস কি? আপনার কীভাবে এবং কেন তাদের ব্যবহার করা উচিত!

এই নিবন্ধটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োগ বাস্তবায়নের সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ সহ 'GANs কী' এর বিস্তারিত ব্যাখ্যা কভার করে।

জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক বা জিএএনএস ব্যবহার করে একটি জেনারেটাল মডেলিং পদ্ধতির হয় গভীর জ্ঞানার্জন সাব-মডেল পদ্ধতির ব্যবহার করে ডেটা উত্পন্ন করতে চালাক পদ্ধতিতে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া। এই নিবন্ধে, আমরা বিশদভাবে 'পুরুষ কি কি' বোঝার চেষ্টা করব। নিম্নলিখিত নিবন্ধগুলি এই নিবন্ধে আচ্ছাদিত রয়েছে:



জেনারেটাল মডেলগুলি কী কী?

জেনারেটাল মডেলগুলি এমন মডেলগুলি ছাড়া কিছু নয় যা একটি ব্যবহার করে পন্থা একটি জেনারেটাল মডেলটিতে, ডেটাতে নমুনা থাকে অর্থাৎ ইনপুট ভেরিয়েবল এক্স, কিন্তু এতে আউটপুট ভেরিয়েবলের অভাব থাকে We আমরা জেনারেটাল মডেলটিকে প্রশিক্ষণের জন্য কেবল ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করি এবং এটি কোনও আউটপুট উত্পন্ন করতে ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি থেকে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে যা অজানা is এবং শুধুমাত্র প্রশিক্ষণের ডেটা ভিত্তিক।



ভিতরে , আমরা ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি থেকে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরির দিকে আরও সংযুক্ত, এই জাতীয় মডেলিং বৈষম্যমূলক মডেলিং হিসাবে পরিচিত known একটি শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যায়, মডেলটি কোন শ্রেণীর উদাহরণটি তার সাথে বৈষম্যমূলক হতে হবে। অন্যদিকে, নিরীক্ষণযোগ্য মডেলগুলি ইনপুট বিতরণে নতুন উদাহরণ তৈরি বা উত্পন্ন করতে ব্যবহৃত হয়।

জেনারেটাল মডেলগুলি সাধারণ ব্যক্তির পদগুলিতে সংজ্ঞায়িত করতে আমরা বলতে পারি, জেনারেটরি মডেলগুলি নমুনা থেকে নতুন উদাহরণ উত্পন্ন করতে সক্ষম হয় যা কেবলমাত্র অন্যান্য উদাহরণগুলির মতো নয়, তবে এটি পৃথক পৃথকও হতে পারে।



জেনারেটরি মডেলের সর্বাধিক সাধারণ উদাহরণ হ'ল ক যা প্রায়শই একটি বৈষম্যমূলক মডেল হিসাবে ব্যবহৃত হয়। জেনারেটরি মডেলগুলির অন্যান্য উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেল এবং একটি আধুনিক উদাহরণ যা জেনারেল অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক। আসুন আমরা জিএনএস কী তা বোঝার চেষ্টা করি?

জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক কি?

জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক বা জিএএনএস একটি গভীর-লার্নিং-ভিত্তিক জেনারেটাল মডেল যা আনসপারভাইজড লার্নিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত এমন একটি ব্যবস্থা যেখানে দুটি প্রতিযোগিতা করে নিউরাল নেটওয়ার্ক একে অপরের সাথে প্রতিযোগিতা তৈরি করতে বা ডেটাতে বিভিন্নতা তৈরি করতে।

এটি প্রথম 2014 সালে ইয়ান গুডফেলো দ্বারা একটি গবেষণাপত্রে বর্ণিত হয়েছিল এবং অ্যালেক র‌্যাডফোর্ড 2016 সালে একটি স্ট্যান্ডার্ডাইজড এবং অনেক স্থিতিশীল মডেল তত্ত্বের প্রস্তাব করেছিলেন যা ডিসিজিএএন (ডিপ কনভোলিউশনাল জেনারেল অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কস) নামে পরিচিত। বর্তমানে বিদ্যমান বেশিরভাগ GANs DCGAN আর্কিটেকচার ব্যবহার করে।



জিএএনএস আর্কিটেকচারটিতে দুটি উপ-মডেল রয়েছে যা হিসাবে পরিচিত জেনারেটর মডেল এবং বৈষম্যমূলক মডেল। আসুন জিএএনএস আসলে কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করি।

এটা কিভাবে কাজ করে?

GANs কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে, আসুন এটি ভেঙে ফেলি।

  • উত্পাদক - এর অর্থ মডেলটি অনুসরণ করে পদ্ধতির এবং একটি উত্পাদক মডেল।
  • প্রতিকূল - মডেলটি একটি প্রতিকূল সেটিংয়ে প্রশিক্ষিত হয়
  • অন্তর্জাল - মডেলটির প্রশিক্ষণের জন্য, স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম হিসাবে ব্যবহার করে।

জিএএন-তে, একটি জেনারেটর নেটওয়ার্ক রয়েছে যা একটি নমুনা নেয় এবং উপাত্তের একটি নমুনা জেনারেট করে এবং এর পরে, বাইনারি ব্যবহার করে ডেটা উত্পন্ন হয় বা আসল নমুনা থেকে নেওয়া হয় কিনা তা বৈষম্যমূলক নেটওয়ার্ক সিদ্ধান্ত নেয় সিগময়েড ফাংশনটির সাহায্যে সমস্যা যা 0 থেকে 1 এর পরিসরে আউটপুট দেয়।

ফ্লোচার্ট - জ্ঞানগুলি কী - এডুরেকা

জেনারেটরি মডেল তথ্য বিতরণকে এমনভাবে বিশ্লেষণ করে যে প্রশিক্ষণ পর্বের পরে, বৈষম্যমূলক কোনও ভুল করার সম্ভাবনা সর্বাধিক হয়। এবং অন্যদিকে, বৈষম্যকারী এমন একটি মডেলের উপর ভিত্তি করে যা সম্ভাবনাটি অনুমান করবে যে নমুনাটি জেনারেটর নয়, আসল তথ্য থেকে আসছে।

পুরো প্রক্রিয়াটি নীচে দেওয়া গাণিতিক সূত্রে আনুষ্ঠানিকভাবে করা যেতে পারে।

উপরের সূত্রে:

জাভা কিভাবে ডাবল ইনট রূপান্তর করতে

জি = জেনারেটর

ডি = বিভেদকারী

Pdata (x) = আসল তথ্য বিতরণ

Pdata (z) = জেনারেটরের পরিবেশক

বসন্ত কাঠামো কি

x = আসল তথ্য থেকে নমুনা

z = জেনারেটরের কাছ থেকে নমুনা

ডি (এক্স) = বৈষম্যমূলক নেটওয়ার্ক

জি (z) = জেনারেটর নেটওয়ার্ক

এখন একটি জিএএন জন্য প্রশিক্ষণ অংশ আসে, যা আরও 2 ভাগে ভাগ করা যেতে পারে যা ধারাবাহিকভাবে সম্পন্ন হয়।

একজন জ্যানকে কীভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়?

অংশ 1:

বৈষম্যমূলক প্রশিক্ষক এবং জেনারেটরকে হিমায়িত করা, যার অর্থ জেনারেটরের প্রশিক্ষণের সেটটি মিথ্যা হিসাবে পরিণত হয়েছে এবং নেটওয়ার্ক কেবলমাত্র ফরওয়ার্ড পাস করবে এবং কোনও ব্যাক-প্রসারণ প্রয়োগ করা হবে না।

মূলত বৈষম্যকারীকে প্রকৃত ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় এবং এটি সঠিকভাবে অনুমান করতে পারে কিনা তা যাচাই করে এবং তাদের ভুয়া হিসাবে চিহ্নিত করার জন্য জাল তথ্যগুলির সাথে একই।

অংশ ২:

জেনারেটরকে প্রশিক্ষণ দিন এবং বৈষম্যমূলক স্থির করুন। এই পর্যায়ে, আমরা প্রথম পর্যায় থেকে ফলাফল পেয়েছি এবং বৈষম্যমূলককে আরও ভাল করতে এবং বোকা বানানোর জন্য তাদের পূর্ববর্তী অবস্থা থেকে আরও উন্নত করতে ব্যবহার করতে পারি।

প্রশিক্ষণের জন্য পদক্ষেপ

  1. সমস্যা টি নির্ধারণ কর - সমস্যাটি সংজ্ঞায়িত করুন এবং ডেটা সংগ্রহ করুন।
  2. জ্যানের আর্কিটেকচারটি চয়ন করুন - আপনার সমস্যার উপর নির্ভর করে আপনার GAN দেখতে কেমন হবে তা চয়ন করুন।
  3. রিয়েল ডেটাতে ট্রেন ডিসিমিনেটর - বৈষম্যমূলককে আসল উপাত্ত দিয়ে প্রশিক্ষণ দিন যাতে তাদের সংখ্যার জন্য বাস্তব হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়া হয়।
  4. জেনারেটরের জন্য জাল ইনপুট জেনারেট করুন - জেনারেটর থেকে জাল নমুনা তৈরি করুন
  5. জাল ডেটাতে ট্রেন বিভেদকারী - উত্পন্ন ডেটা জাল হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে বৈষম্যমূলক প্রশিক্ষককে প্রশিক্ষণ দিন।
  6. বৈষম্যমূলক ফলাফলের সাথে ট্রেন জেনারেটর - বৈষম্যমূলক পূর্বাভাস পাওয়ার পরে, জেনারেটরকে বৈষম্যমূলককে বোকা বানানোর প্রশিক্ষণ দিন

জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্কের চ্যালেঞ্জস

জিএএনএসের ধারণাটি বরং চিত্তাকর্ষক তবে অনেকগুলি বিঘ্ন রয়েছে যা এর পথে অনেক বাধা সৃষ্টি করতে পারে। জিএএন-এর মুখোমুখি কয়েকটি বড় চ্যালেঞ্জ হ'ল:

  1. স্থিতিশীলতা বৈষম্যকারী এবং জেনারেটরের মধ্যে প্রয়োজনীয় অন্যথায় পুরো নেটওয়ার্কটি কেবল পড়ে যাবে। যদি বিভেদকারী খুব শক্তিশালী হয় তবে জেনারেটর পুরোপুরি প্রশিক্ষণ দিতে ব্যর্থ হবে। এবং নেটওয়ার্কটি যদি খুব লেনিয়েন্ট হয় তবে নেটওয়ার্কটি অকেজো করে তোলে কোনও চিত্র তৈরি করা হবে।
  2. জ্যানগুলি নির্ধারণে মারাত্মকভাবে ব্যর্থ হয় বস্তুর অবস্থান বস্তুটি সেই স্থানে কতবার হওয়া উচিত terms
  3. 3-ডি দৃষ্টিভঙ্গি GANsকে বোঝে না কারণ এটি বুঝতে সক্ষম হয় না দৃষ্টিভঙ্গি , এটি প্রায়শই 3-ডি অবজেক্টের জন্য একটি সমতল চিত্র দেয়।
  4. জেনদের বুঝতে সমস্যা হয় গ্লোবাল অবজেক্টস । এটি একটি সামগ্রিক কাঠামোর পার্থক্য করতে বা বুঝতে পারে না।
  5. নতুন প্রকারের জিএএন আরও উন্নত এবং আশা করা যায় যে এই ত্রুটিগুলি পুরোপুরি কাটিয়ে উঠবে।

জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশন

নীচে জিএনএস-এর কয়েকটি প্রয়োগ রয়েছে।

একটি ভিডিওতে পরবর্তী ফ্রেমের পূর্বাভাস

একটি ভিডিও ফ্রেমে ভবিষ্যতের ইভেন্টগুলির ভবিষ্যদ্বাণী জিএএনএসের সহায়তায় সম্ভব হয়েছে। ডিভিডি-জ্যান বা দ্বৈত ভিডিও বিভেদকারী জিএএন 486 ফ্রেমের দৈর্ঘ্যের 256 × 256 টি ভিডিও জেনারেট করতে পারে। এটি নজরদারি সহ বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে বৃষ্টি, ধুলাবালি, ধোঁয়া ইত্যাদির মতো অন্যান্য কারণগুলির কারণে বিকৃত হয়ে যাওয়া ফ্রেমের ক্রিয়াকলাপগুলি আমরা নির্ধারণ করতে পারি including

চিত্র জেনারেশনে পাঠ্য

অবজেক্ট-চালিত মনোযোগী GAN (অবজেক্ট-জিএন), দুটি পদক্ষেপে টেক্সট-টু-ইমেজ সংশ্লেষণ সম্পাদন করে। শব্দার্থ বিন্যাস তৈরি করা প্রাথমিক পদক্ষেপ এবং তারপরে একটি ডি-কনভ্যুশনাল ইমেজ জেনারেটর ব্যবহার করে চিত্র সংশ্লেষিত করে চিত্র তৈরি করা চূড়ান্ত পদক্ষেপ।

java অবজেক্টের অ্যারে ঘোষণা করে

শব্দের সংশ্লেষ করে ক্যাপশন, লেআউট এবং বিশদটি বিশদটি বোঝার মাধ্যমে এটি চিত্রের উত্পন্ন করতে নিবিড়ভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। স্টোরিজ্যান্স সম্পর্কে আরও একটি গবেষণা রয়েছে যা পুরো স্টোরিবোর্ডকে কেবল অনুচ্ছেদ থেকে সংশ্লেষ করতে পারে।

একটি চিত্রের রেজোলিউশন বাড়ানো

সুপার-রেজুলেশন জেনারেটরি অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক বা এসআরগান এমন একটি GAN যা সূক্ষ্ম বিবরণ এবং আরও ভাল মানের সহ নিম্ন-রেজোলিউশন চিত্রগুলি থেকে সুপার-রেজোলিউশন চিত্রগুলি তৈরি করতে পারে।

অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রচুর হতে পারে, একটি নিম্ন-রেজোলিউশন চিত্র থেকে উত্পন্ন সূক্ষ্ম বিবরণ সহ উচ্চ মানের মানের চিত্রটি কল্পনা করুন। নিম্ন-রেজুলেশন ইমেজগুলিতে বিশদ সনাক্তকরণে এটি যে পরিমাণ সহায়তা দেবে তা নজরদারি, ডকুমেন্টেশন, সুরক্ষা, সনাক্তকরণের ধরণ ইত্যাদি সহ বিস্তৃত উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে

চিত্র থেকে চিত্র অনুবাদ

পিক্স 2 পিক্স জিএন হল এমন একটি মডেল যা সাধারণ উদ্দেশ্যে চিত্র-চিত্র-অনুবাদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

ইন্টারেক্টিভ চিত্র জেনারেশন

জিএএনএস এছাড়াও ইন্টারেক্টিভ চিত্রগুলি তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, কম্পিউটার সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষাগার (সিএসএইএল) এমন একটি জিএন তৈরি করেছে যা আকৃতি এবং টেক্সচার সম্পাদনা দ্বারা সক্ষম রিয়েলস্টিক আলো এবং প্রতিচ্ছবি সহ 3-ডি মডেল তৈরি করতে পারে।

সাম্প্রতিককালে, গবেষকরা এমন একটি মডেল নিয়ে এসেছেন যা একই সাথে মুখের উপস্থিতি সংরক্ষণের সময় কোনও ব্যক্তির আন্দোলনের দ্বারা অ্যানিমেটেড একটি পুনর্নির্বেচিত মুখ সংশ্লেষ করতে পারে।

এটি আমাদের এই নিবন্ধের শেষের দিকে নিয়ে আসে যেখানে আমরা 'কী পুরুষরা' শিখেছি। আমি আশা করি এই টিউটোরিয়ালে আপনার সাথে যা ভাগ করা হয়েছে তার সাথে আপনি পরিষ্কার হয়ে গেছেন।

যদি আপনি 'পুরুষরা কী কী' সম্পর্কিত এই নিবন্ধটি প্রাসঙ্গিকভাবে খুঁজে পেয়েছেন তবে এটি দেখুন বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা।

আমরা এখানে আপনার যাত্রার প্রতিটি পদক্ষেপে আপনাকে সহায়তা করতে এবং এমন একটি পাঠ্যক্রম নিয়ে এসেছি যা শিক্ষার্থী এবং পেশাদারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে । কোথাকারটি আপনাকে পাইথন প্রোগ্রামিংয়ে একটি প্রধান সূচনা দেওয়ার জন্য এবং বিভিন্ন এবং মূল এবং উন্নত পাইথন উভয় ধারণার পাশাপাশি প্রশিক্ষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে পছন্দ

আপনি যদি কোনও প্রশ্ন আসে তবে আপনার কী জিজ্ঞাসা নির্দ্বিধায় 'কি কি পুরুষ' বিভাগের মন্তব্য বিভাগে জিজ্ঞাসা করুন এবং আমাদের দলটি উত্তর দিতে পেরে খুশি হবে।