गहन शिक्षण में परतों को समझना

मशीन लर्निंग के संदर्भ में, एक परत न्यूरॉन्स का एक समूह है जो एक विशिष्ट तरीके से एक दूसरे से जुड़े होते हैं। तंत्रिका नेटवर्क में प्रत्येक परत को एक विशिष्ट कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे इनपुट डेटा से सुविधाओं को निकालना या पिछली परत के आउटपुट को बदलना।

कई प्रकार की परतें हैं जो आमतौर पर गहन शिक्षण आर्किटेक्चर में उपयोग की जाती हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. इनपुट परत: यह परत कच्चे इनपुट डेटा को लेती है और इसे अगली परत पर भेजती है।
2. छिपी हुई परतें: ये परतें ही हैं जहां जादू होता है। वे इनपुट डेटा लेते हैं और उसमें परिवर्तनों की एक श्रृंखला लागू करते हैं, जैसे रैखिक परिवर्तन, नॉनलाइनियर सक्रियण और पूलिंग। इन परतों का आउटपुट फ़ीचर मानचित्रों का एक सेट है जो इनपुट डेटा को अधिक अमूर्त तरीके से प्रस्तुत करता है।
3. आउटपुट परत: यह परत छिपी हुई परतों का आउटपुट लेती है और मॉडल का अंतिम आउटपुट तैयार करती है। इसमें आम तौर पर प्रत्येक वर्ग के लिए संभावनाएं उत्पन्न करने के लिए एक सॉफ्टमैक्स सक्रियण फ़ंक्शन होता है।
4। संवेगात्मक परतें: इन परतों को छवियों और अन्य ग्रिड-जैसे डेटा से सुविधाएँ निकालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे इनपुट डेटा को स्कैन करने और एक फीचर मैप तैयार करने के लिए कनवल्शनल फिल्टर का उपयोग करते हैं।
5। पूलिंग परतें: ये परतें सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को पकड़ने के लिए इनपुट डेटा के स्थानिक आयामों को कम करती हैं। वे सबसे प्रासंगिक सुविधाओं का चयन करने के लिए पूलिंग फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, जैसे अधिकतम पूलिंग या औसत पूलिंग।
6. आवर्ती परतें: इन परतों को अनुक्रमिक डेटा, जैसे समय श्रृंखला या पाठ को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे एक छिपी हुई स्थिति को बनाए रखने के लिए आवर्ती कनेक्शन का उपयोग करते हैं जो पिछले इनपुट से जानकारी प्राप्त करता है। तंत्रिका नेटवर्क में प्रत्येक परत वजन और पूर्वाग्रहों के एक सेट के माध्यम से अगली परत से जुड़ी होती है। भार न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन की ताकत निर्धारित करते हैं, जबकि पूर्वाग्रह प्रत्येक न्यूरॉन को सक्रिय करने की सीमा निर्धारित करते हैं। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच त्रुटि को कम करने के लिए इन भारों और पूर्वाग्रहों को समायोजित करता है।