 ஆழ்ந்த கற்றல் என்றால் என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது, செயற்கையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பிரதிநிதித்துவக் கற்றலை அடிப்படையாகக் கொண்ட இயந்திர கற்றல் முறைகளின் பரந்த குடும்பத்தின் ஒரு பகுதியாகும். கற்றல் மேற்பார்வையிடப்பட்டதாகவோ, அரை மேற்பார்வையிடப்பட்டதாகவோ அல்லது மேற்பார்வை செய்யப்படாததாகவோ இருக்கலாம். ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், ஆழமான நம்பிக்கை நெட்வொர்க்குகள், ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், கன்வல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மின்மாற்றிகள் போன்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் கணினி பார்வை, பேச்சு அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, உயிர் தகவலியல், மருந்து வடிவமைப்பு உள்ளிட்ட துறைகளில் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. , மருத்துவப் படப் பகுப்பாய்வு, காலநிலை அறிவியல், பொருள் ஆய்வு மற்றும் பலகை விளையாட்டுத் திட்டங்கள், அவை மனித நிபுணரின் செயல்திறனுடன் ஒப்பிடக்கூடிய மற்றும் சில சந்தர்ப்பங்களில் விஞ்சிய முடிவுகளை உருவாக்கியுள்ளன. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANNகள்) உயிரியல் அமைப்புகளில் தகவல் செயலாக்கம் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட தொடர்பு முனைகளால் ஈர்க்கப்பட்டன. உயிரியல் மூளையிலிருந்து ANN களுக்கு பல்வேறு வேறுபாடுகள் உள்ளன. குறிப்பாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நிலையான மற்றும் குறியீடாக இருக்கும், அதே நேரத்தில் பெரும்பாலான உயிரினங்களின் உயிரியல் மூளை மாறும் (பிளாஸ்டிக்) மற்றும் அனலாக் ஆகும். ஆழ்ந்த கற்றலில் "ஆழமான" என்ற பெயரடை நெட்வொர்க்கில் பல அடுக்குகளின் பயன்பாட்டைக் குறிக்கிறது. ஒரு லீனியர் பெர்செப்ட்ரான் ஒரு உலகளாவிய வகைப்படுத்தியாக இருக்க முடியாது என்பதை ஆரம்ப வேலை காட்டுகிறது, ஆனால் எல்லையற்ற அகலத்தின் ஒரு மறைக்கப்பட்ட அடுக்குடன் பாலினோமியல் அல்லாத செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைக் கொண்ட பிணையத்தால் முடியும். ஆழமான கற்றல் என்பது ஒரு நவீன மாறுபாடாகும், இது எல்லையற்ற அளவின் எல்லையற்ற எண்ணிக்கையிலான அடுக்குகளுடன் தொடர்புடையது, இது நடைமுறை பயன்பாடு மற்றும் உகந்த செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது, அதே நேரத்தில் லேசான நிலைமைகளின் கீழ் தத்துவார்த்த உலகளாவிய தன்மையைத் தக்க வைத்துக் கொள்கிறது. ஆழ்ந்த கற்றலில், அடுக்குகள் பன்முகத்தன்மை கொண்டதாகவும், திறன், பயிற்சித்திறன் மற்றும் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய தன்மைக்காகவும் உயிரியல் ரீதியில் அறியப்பட்ட இணைப்பு மாதிரிகளிலிருந்து பரவலாக விலகவும் அனுமதிக்கப்படுகிறது.
ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது, செயற்கையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பிரதிநிதித்துவக் கற்றலை அடிப்படையாகக் கொண்ட இயந்திர கற்றல் முறைகளின் பரந்த குடும்பத்தின் ஒரு பகுதியாகும்.