নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) হল Google দ্বারা তৈরি একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা স্ট্যান্ডার্ড ফিচার ইনপুট ছাড়াও স্ট্রাকচার্ড সিগন্যাল ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। এই কাঠামোটি এমন পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে উপযোগী যেখানে ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো রয়েছে যা মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বিড়াল এবং কুকুরের অনেক ছবি থাকার প্রেক্ষাপটে, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে চিত্রগুলির মধ্যে সম্পর্ক যুক্ত করে শেখার প্রক্রিয়া বাড়ানোর জন্য NSL প্রয়োগ করা যেতে পারে।
এই পরিস্থিতিতে NSL প্রয়োগ করার একটি উপায় হল গ্রাফ নিয়মিতকরণের মাধ্যমে। গ্রাফ নিয়মিতকরণের সাথে একটি গ্রাফ তৈরি করা জড়িত যেখানে নোডগুলি ডেটা পয়েন্টগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে (এই ক্ষেত্রে বিড়াল এবং কুকুরের ছবি) এবং প্রান্তগুলি ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ককে উপস্থাপন করে। এই সম্পর্কগুলি চিত্রগুলির মধ্যে সাদৃশ্যের উপর ভিত্তি করে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, যেমন চিত্রগুলি গ্রাফের একটি প্রান্ত দ্বারা সংযুক্ত দৃশ্যত একই রকম৷ প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে এই গ্রাফ কাঠামোকে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, NSL মডেলটিকে এমন উপস্থাপনা শিখতে উত্সাহিত করে যা চিত্রগুলির মধ্যে সম্পর্ককে সম্মান করে, যা উন্নত সাধারণীকরণ এবং দৃঢ়তার দিকে পরিচালিত করে।
গ্রাফ নিয়মিতকরণের সাথে NSL ব্যবহার করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, মডেলটি শুধুমাত্র চিত্রের কাঁচা পিক্সেল মান থেকে নয়, গ্রাফে এনকোড করা সম্পর্কগুলি থেকেও শেখে। এটি মডেলটিকে অদেখা ডেটাকে আরও ভালভাবে সাধারণীকরণ করতে সাহায্য করতে পারে, কারণ এটি শুধুমাত্র পৃথক উদাহরণের বাইরে ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো ক্যাপচার করতে শেখে। বিড়াল এবং কুকুরের চিত্রের প্রেক্ষাপটে, এর অর্থ হতে পারে যে মডেলটি এমন বৈশিষ্ট্যগুলি শিখে যা প্রতিটি শ্রেণীর জন্য নির্দিষ্ট তবে গ্রাফে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে দুটি শ্রেণীর মধ্যে মিল এবং পার্থক্যগুলিও ক্যাপচার করে।
এনএসএল বিদ্যমান চিত্রগুলির উপর ভিত্তি করে নতুন ছবি তৈরি করতে পারে কিনা এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, এটি স্পষ্ট করা গুরুত্বপূর্ণ যে এনএসএল নিজেই নতুন ছবি তৈরি করে না। পরিবর্তে, শেখার প্রক্রিয়ায় গ্রাফ সম্পর্কগুলির মতো কাঠামোগত সংকেত অন্তর্ভুক্ত করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া উন্নত করতে NSL ব্যবহার করা হয়। এনএসএল-এর লক্ষ্য হল নতুন ডেটা পয়েন্ট তৈরি করার পরিবর্তে, এটি দেওয়া ডেটা থেকে শেখার মডেলের ক্ষমতা উন্নত করা।
ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো ক্যাপচার করার জন্য গ্রাফ নিয়মিতকরণকে অন্তর্ভুক্ত করে কাঠামোগত সম্পর্কের সাথে ডেটাসেটগুলিতে স্নায়ু নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের জন্য NSL প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেমন বিড়াল এবং কুকুরের ছবি। এটি ডেটার অপরিশোধিত বৈশিষ্ট্যগুলি ছাড়াও ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলিকে উন্নত করে মডেলের কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন