ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا تقابل تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے۔ اس موازنہ کو سمجھنے کے لیے، ہمیں عصبی نیٹ ورکس کے بنیادی تصورات اور ماڈل میں پیرامیٹرز کی ایک بڑی تعداد رکھنے کے مضمرات کو جاننے کی ضرورت ہے۔
نیورل نیٹ ورک مشین لرننگ ماڈلز کی ایک کلاس ہیں جو انسانی دماغ کی ساخت اور کام سے متاثر ہیں۔ وہ تہوں میں منظم باہم مربوط نوڈس پر مشتمل ہوتے ہیں۔ ہر نوڈ اپنے موصول ہونے والے ان پٹ پر ایک تبدیلی کا اطلاق کرتا ہے اور نتیجہ کو اگلی پرت تک پہنچاتا ہے۔ نوڈس کے درمیان رابطوں کی طاقت کا تعین پیرامیٹرز سے ہوتا ہے، جسے وزن اور تعصب بھی کہا جاتا ہے۔ یہ پیرامیٹرز تربیتی عمل کے دوران سیکھے جاتے ہیں، جہاں نیٹ ورک اپنی پیشین گوئیوں اور حقیقی اہداف کے درمیان فرق کو کم کرنے کے لیے انہیں ایڈجسٹ کرتا ہے۔
نیورل نیٹ ورک میں پیرامیٹرز کی کل تعداد کا براہ راست تعلق اس کی پیچیدگی اور اظہار کی طاقت سے ہے۔ معیاری فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک میں، پیرامیٹرز کی تعداد کا تعین تہوں کی تعداد اور ہر پرت کے سائز سے کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، 10 ان پٹ نوڈس کے ساتھ ایک نیٹ ورک، 3 نوڈس کی 100 پوشیدہ پرتیں، اور 1 آؤٹ پٹ نوڈ میں 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 پیرامیٹرز ہوں گے۔
اب، آئیے ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں ہمارے پاس 30 بلین کے قریب پیرامیٹرز کی غیر معمولی تعداد کے ساتھ ایک نیورل نیٹ ورک ہے۔ ایسا نیٹ ورک انتہائی گہرا اور چوڑا ہو گا، ممکنہ طور پر سینکڑوں یا اس سے بھی ہزاروں تہوں پر مشتمل ہو گا جس میں ہر تہہ میں لاکھوں نوڈس ہوں گے۔ اس طرح کے نیٹ ورک کی تربیت ایک یادگار کام ہو گا، جس کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا، کمپیوٹیشنل وسائل اور وقت درکار ہوتا ہے۔
پیرامیٹرز کی اتنی بڑی تعداد کا ہونا کئی چیلنجوں کے ساتھ آتا ہے۔ ایک اہم مسئلہ اوور فٹنگ ہے، جہاں ماڈل نئی، غیر دیکھی ہوئی مثالوں کو عام کرنے کے بجائے تربیتی ڈیٹا کو حفظ کرنا سیکھتا ہے۔ ریگولرائزیشن کی تکنیک جیسے L1 اور L2 ریگولرائزیشن، ڈراپ آؤٹ، اور بیچ نارملائزیشن کو عام طور پر اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
مزید برآں، 30 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ نیورل نیٹ ورک کو تربیت دینے کے لیے لیبل والے ڈیٹا کی ایک خاصی مقدار کی ضرورت ہوگی تاکہ اوور فٹنگ کو روکا جا سکے اور ماڈل کی عمومی صلاحیت کو یقینی بنایا جا سکے۔ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کو بڑھانے کی تکنیک، ٹرانسفر لرننگ، اور اسمبلنگ کو بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔
عملی طور پر، اربوں پیرامیٹرز والے عصبی نیٹ ورک عام طور پر مخصوص ایپلی کیشنز جیسے کہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP)، کمپیوٹر ویژن، اور کمک سیکھنے میں استعمال ہوتے ہیں۔ GPT-3 (جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر 3) اور ویژن ٹرانسفارمرز (ViTs) جیسے ماڈل اربوں پیرامیٹرز کے ساتھ جدید ترین فن تعمیر کی مثالیں ہیں جنہوں نے اپنے متعلقہ ڈومینز میں قابل ذکر نتائج حاصل کیے ہیں۔
اگرچہ ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا نظریاتی طور پر تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے موازنہ کیا جا سکتا ہے، لیکن اس طرح کے ماڈل کی تربیت اور تعیناتی سے وابستہ عملی چیلنجز اہم ہیں۔ اس پیمانے کے گہرے سیکھنے والے ماڈلز کے ساتھ کام کرتے وقت ماڈل آرکیٹیکچر، ریگولرائزیشن کی تکنیک، ڈیٹا کی دستیابی، اور کمپیوٹیشنل وسائل پر احتیاط سے غور کرنا ضروری ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ:
- اگر کوئی تصوراتی اعصابی نیٹ ورک پر رنگین تصویروں کو پہچاننا چاہتا ہے، تو کیا گرے اسکیل امیجز کو ریگونائز کرتے وقت ایک اور جہت کا اضافہ کرنا ہوگا؟
- کیا ایکٹیویشن فنکشن کو دماغ میں نیوران کی نقل کرنے کے لیے سمجھا جا سکتا ہے یا تو فائرنگ کے ساتھ؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- کیا نمونے سے باہر ہونے والا نقصان توثیق کا نقصان ہے؟
- کیا کسی کو PyTorch چلانے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کے عملی تجزیہ کے لیے ٹینسر بورڈ استعمال کرنا چاہیے یا میٹ پلوٹلیب کافی ہے؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- یہ تجویز درست ہے یا غلط
- کیا PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانا بہت آسان عمل ہے؟
- سب سے بڑا convolutional عصبی نیٹ ورک کیا ہے؟
- اگر ان پٹ ہیٹ میپ کو ذخیرہ کرنے والے numpy arrays کی فہرست ہے جو ViTPose کا آؤٹ پٹ ہے اور ہر numpy فائل کی شکل [1, 17, 64, 48] باڈی کے 17 کلیدی پوائنٹس کے مطابق ہے، تو کون سا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/DLPP ڈیپ لرننگ کے ساتھ Python اور PyTorch میں دیکھیں