Wake-sleep algorithm
ویک سلیپ الگورتھم سٹاکسٹک ملٹی لیئر نیورل نیٹ ورک کے لیے ایک غیر نگرانی شدہ سیکھنے کا الگورتھم ہے۔ الگورتھم پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ کثافت کا ایک اچھا تخمینہ تیار کیا جا سکے۔ سیکھنے کے دو مراحل ہیں، "ویک" مرحلہ اور "سلیپ" مرحلہ، جو باری باری انجام دیے جاتے ہیں۔ یہ سب سے پہلے مختلف قسم کے بایسیائی سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے دماغ کے کام کرنے کے لیے ایک ماڈل کے طور پر ڈیزائن کیا گیا تھا۔ اس کے بعد، الگورتھم کو مشین لرننگ کے لیے ڈھال لیا گیا۔ اسے ہیلم ہولٹز مشین کو تربیت دینے کے طریقے کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ اسے ڈیپ بیلف نیٹ ورکس (ڈی بی این) میں بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تفصیل ویک سلیپ الگورتھم کو اعداد و شمار کی نمائندگی پر مشتمل تہوں کے ڈھیر کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔ اوپر کی پرتیں اس کے نیچے کی پرت سے ڈیٹا کی نمائندگی کرتی ہیں۔ اصل ڈیٹا کو نچلی پرت کے نیچے رکھا جاتا ہے، جس کی وجہ سے اس کے اوپر کی پرتیں آہستہ آہستہ زیادہ تجریدی ہو جاتی ہیں۔ تہوں کے ہر جوڑے کے درمیان ایک پہچان وزن اور پیداواری وزن ہوتا ہے، جسے الگورتھم رن ٹائم کے دوران وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔ ویک-سلیپ الگورتھم متغیر ہے اور اگر مناسب طریقے سے تبدیل کیا جائے تو اسٹوچسٹک ہو سکتا ہے۔ ٹریننگ ٹریننگ دو مراحل پر مشتمل ہے-"ویک" مرحلہ اور "سلیپ" مرحلہ۔ "ویک" فیز نیوران کو ریکگنیشن کنکشن کے ذریعے فائر کیا جاتا ہے (ان پٹ سے لے کر آؤٹ پٹ تک)۔ جنریٹو کنکشنز (آؤٹ پٹ سے لے کر ان پٹ تک) میں پھر اس امکان کو بڑھانے کے لیے ترمیم کی جاتی ہے کہ وہ نیچے کی پرت میں صحیح سرگرمی کو دوبارہ تخلیق کریں گے-حسی ان پٹ سے حقیقی ڈیٹا کے قریب۔ "نیند" مرحلہ اس عمل کو "نیند" مرحلے میں الٹ دیا جاتا ہے-نیوران کو جنریٹو کنکشنز کے ذریعے فائر کیا جاتا ہے جبکہ ریکگنیشن کنکشنز میں اس امکان کو بڑھانے کے لیے ترمیم کی جا رہی ہے کہ وہ اوپر کی پرت میں صحیح سرگرمی کو دوبارہ تخلیق کریں گے-مزید حسی ان پٹ سے حقیقی ڈیٹا تک۔ ممکنہ خطرات متغیر بایسیائی سیکھنا امکانات پر مبنی ہے۔ اس بات کا امکان ہے کہ غلطیوں کے ساتھ تخمینہ لگایا جائے، جس سے مزید ڈیٹا کی نمائندگی کو نقصان پہنچے۔ ایک اور منفی پہلو پیچیدہ یا خراب شدہ ڈیٹا نمونوں سے متعلق ہے، جس سے نمائندگی کے نمونے کا اندازہ لگانا مشکل ہو جاتا ہے۔ ویک سلیپ الگورتھم کو تجویز کیا گیا ہے کہ وہ انفریشن نیٹ ورک کی تہوں کے لیے اتنا طاقتور نہ ہو تاکہ پوشیدہ متغیرات کی پچھلی تقسیم کا ایک اچھا تخمینہ بازیافت کیا جا سکے۔ محدود بولٹزمین مشین بھی دیکھیں، ایک قسم کا عصبی جال جو تصوراتی طور پر اسی طرح کے الگورتھم کے ساتھ تربیت یافتہ ہے۔ ہیلم ہولٹز مشین، ایک نیورل نیٹ ورک ماڈل جسے ویک سلیپ الگورتھم نے تربیت دی ہے۔ حوالہ جات مشین لرننگ الگورتھم