গভীর শিক্ষার ক্ষেত্র, বিশেষ করে কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন), সাম্প্রতিক বছরগুলিতে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি প্রত্যক্ষ করেছে, যা বড় এবং জটিল নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের বিকাশের দিকে পরিচালিত করেছে। এই নেটওয়ার্কগুলি চিত্র স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অন্যান্য ডোমেনে চ্যালেঞ্জিং কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তৈরি করা সবচেয়ে বড় কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে আলোচনা করার সময়, স্তরের সংখ্যা, পরামিতি, গণনামূলক প্রয়োজনীয়তা এবং নেটওয়ার্কটি যে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল তার মতো বিভিন্ন দিক বিবেচনা করা অপরিহার্য।
একটি বৃহৎ কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল VGG-16 মডেল। VGG-16 নেটওয়ার্ক, অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের ভিজ্যুয়াল জ্যামিতি গ্রুপ দ্বারা তৈরি, 16টি ওজন স্তর নিয়ে গঠিত, যার মধ্যে 13টি কনভোল্যুশনাল স্তর এবং 3টি সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত স্তর রয়েছে। এই নেটওয়ার্কটি তার সরলতা এবং চিত্র সনাক্তকরণের কার্যকারিতার জন্য জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে। VGG-16 মডেলের আনুমানিক 138 মিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, যা এটির বিকাশের সময় এটিকে বৃহত্তম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে একটি করে তুলেছে।
আরেকটি উল্লেখযোগ্য কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক হল ResNet (অবশিষ্ট নেটওয়ার্ক) আর্কিটেকচার। ResNet 2015 সালে মাইক্রোসফ্ট রিসার্চ দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল এবং এর গভীর কাঠামোর জন্য পরিচিত, কিছু সংস্করণে 100 টিরও বেশি স্তর রয়েছে। ResNet-এর মূল উদ্ভাবন হল অবশিষ্ট ব্লকের ব্যবহার, যা অদৃশ্য হয়ে যাওয়া গ্রেডিয়েন্ট সমস্যার সমাধান করে খুব গভীর নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, ResNet-152 মডেলটি 152টি স্তর নিয়ে গঠিত এবং এতে প্রায় 60 মিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, যা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের মাপযোগ্যতা প্রদর্শন করে।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে, BERT (ট্রান্সফরমার থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব) মডেল একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি হিসাবে দাঁড়িয়েছে। যদিও BERT একটি ঐতিহ্যবাহী CNN নয়, এটি একটি ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল যা NLP-এর ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটিয়েছে। BERT-base, মডেলের ছোট সংস্করণ, 110 মিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, যখন BERT-large-এর 340 মিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে। BERT মডেলগুলির বড় আকার তাদের জটিল ভাষাগত নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে এবং বিভিন্ন NLP কাজগুলিতে অত্যাধুনিক কর্মক্ষমতা অর্জন করতে সক্ষম করে।
অধিকন্তু, OpenAI দ্বারা তৈরি GPT-3 (জেনারেটিভ প্রি-ট্রেনড ট্রান্সফরমার 3) মডেলটি গভীর শিক্ষার আরেকটি মাইলফলক উপস্থাপন করে। GPT-3 হল 175 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি ভাষা মডেল, এটিকে এখন পর্যন্ত তৈরি করা বৃহত্তম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে একটি করে তুলেছে৷ এই বিশাল স্কেলটি GPT-3 কে মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করতে এবং ভাষা-সম্পর্কিত কাজগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর সঞ্চালনের অনুমতি দেয়, যা বড় আকারের গভীর শিক্ষার মডেলগুলির শক্তি প্রদর্শন করে।
এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির আকার এবং জটিলতা ক্রমাগত বৃদ্ধি পাচ্ছে কারণ গবেষকরা চ্যালেঞ্জিং কাজগুলিতে কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য নতুন স্থাপত্য এবং পদ্ধতিগুলি অন্বেষণ করেন। যদিও বৃহত্তর নেটওয়ার্কগুলির প্রায়শই প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য যথেষ্ট গণনামূলক সংস্থানগুলির প্রয়োজন হয়, তারা কম্পিউটার দৃষ্টি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং শক্তিবৃদ্ধি শেখার সহ বিভিন্ন ডোমেনে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি দেখিয়েছে।
বৃহৎ কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের বিকাশ গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য প্রবণতাকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা জটিল কাজের জন্য আরও শক্তিশালী এবং পরিশীলিত মডেল তৈরি করতে সক্ষম করে। VGG-16, ResNet, BERT, এবং GPT-3 এর মতো মডেলগুলি বিভিন্ন ডোমেনে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির স্কেলেবিলিটি এবং কার্যকারিতা প্রদর্শন করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন):
- আউটপুট চ্যানেল কি?
- ইনপুট চ্যানেলের সংখ্যার অর্থ কী (nn.Conv1d-এর ১ম প্যারামিটার)?
- প্রশিক্ষণের সময় সিএনএন-এর কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য কিছু সাধারণ কৌশল কী কী?
- একটি সিএনএন প্রশিক্ষণে ব্যাচ আকারের তাত্পর্য কি? এটা কিভাবে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া প্রভাবিত করে?
- প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সেটে ডেটা বিভক্ত করা কেন গুরুত্বপূর্ণ? বৈধকরণের জন্য সাধারণত কত ডেটা বরাদ্দ করা হয়?
- কিভাবে আমরা একটি CNN এর জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা প্রস্তুত করব? জড়িত পদক্ষেপগুলি ব্যাখ্যা করুন।
- একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) প্রশিক্ষণে অপ্টিমাইজার এবং ক্ষতি ফাংশনের উদ্দেশ্য কী?
- কেন একটি CNN প্রশিক্ষণের সময় বিভিন্ন পর্যায়ে ইনপুট ডেটার আকার নিরীক্ষণ করা গুরুত্বপূর্ণ?
- চিত্র ব্যতীত অন্য ডেটার জন্য কনভোল্যুশনাল স্তরগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে? একটি উদাহরণ প্রদান করুন.
- আপনি কিভাবে একটি CNN এ রৈখিক স্তরগুলির জন্য উপযুক্ত আকার নির্ধারণ করতে পারেন?
কনভোলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন