گہرے سیکھنے کے میدان، خاص طور پر convolutional عصبی نیٹ ورکس (CNNs) نے حالیہ برسوں میں قابل ذکر ترقی دیکھی ہے، جس کے نتیجے میں بڑے اور پیچیدہ عصبی نیٹ ورک کے فن تعمیر کی ترقی ہوئی ہے۔ ان نیٹ ورکس کو امیج ریکگنیشن، نیچرل لینگویج پروسیسنگ اور دیگر ڈومینز میں چیلنجنگ کاموں کو سنبھالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ تخلیق کیے گئے سب سے بڑے عصبی عصبی نیٹ ورک پر بحث کرتے وقت، مختلف پہلوؤں پر غور کرنا ضروری ہے جیسے تہوں کی تعداد، پیرامیٹرز، کمپیوٹیشنل ضروریات، اور مخصوص ایپلی کیشن جس کے لیے نیٹ ورک ڈیزائن کیا گیا تھا۔
بڑے convolutional عصبی نیٹ ورک کی سب سے قابل ذکر مثالوں میں سے ایک VGG-16 ماڈل ہے۔ VGG-16 نیٹ ورک، جو آکسفورڈ یونیورسٹی میں بصری جیومیٹری گروپ نے تیار کیا ہے، 16 وزنی تہوں پر مشتمل ہے، جس میں 13 convolutional تہیں اور 3 مکمل طور پر جڑی ہوئی تہیں ہیں۔ اس نیٹ ورک نے تصویر کی شناخت کے کاموں میں اپنی سادگی اور تاثیر کی وجہ سے مقبولیت حاصل کی۔ VGG-16 ماڈل میں تقریباً 138 ملین پیرامیٹرز ہیں، جو اسے اپنی ترقی کے وقت سب سے بڑے عصبی نیٹ ورکس میں سے ایک بناتا ہے۔
ایک اور اہم کنوولیشنل نیورل نیٹ ورک ResNet (بقیہ نیٹ ورک) فن تعمیر ہے۔ ResNet کو مائیکروسافٹ ریسرچ نے 2015 میں متعارف کرایا تھا اور اسے اپنی گہری ساخت کے لیے جانا جاتا ہے، جس کے کچھ ورژن 100 سے زیادہ پرتوں پر مشتمل ہیں۔ ResNet میں کلیدی جدت بقایا بلاکس کا استعمال ہے، جو غائب ہونے والے گریڈینٹ کے مسئلے کو حل کرکے بہت گہرے نیٹ ورکس کی تربیت کی اجازت دیتے ہیں۔ ResNet-152 ماڈل، مثال کے طور پر، 152 تہوں پر مشتمل ہے اور اس میں تقریباً 60 ملین پیرامیٹرز ہیں، جو گہرے نیورل نیٹ ورکس کی توسیع پذیری کو ظاہر کرتے ہیں۔
قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے دائرے میں، BERT (ٹرانسفارمرز سے دو طرفہ انکوڈر نمائندگی) ماڈل ایک اہم پیشرفت کے طور پر کھڑا ہے۔ اگرچہ BERT روایتی CNN نہیں ہے، یہ ایک ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل ہے جس نے NLP کے میدان میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ BERT-base، ماڈل کا چھوٹا ورژن، 110 ملین پیرامیٹرز پر مشتمل ہے، جبکہ BERT-large میں 340 ملین پیرامیٹرز ہیں۔ BERT ماڈلز کا بڑا سائز انہیں پیچیدہ لسانی نمونوں کو حاصل کرنے اور مختلف NLP کاموں پر جدید ترین کارکردگی حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔
مزید برآں، OpenAI کی طرف سے تیار کردہ GPT-3 (جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر 3) ماڈل گہری سیکھنے میں ایک اور سنگ میل کی نمائندگی کرتا ہے۔ GPT-3 175 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ ایک زبان کا ماڈل ہے، جو اسے آج تک بنائے گئے سب سے بڑے نیورل نیٹ ورکس میں سے ایک بناتا ہے۔ یہ بڑے پیمانے پر GPT-3 کو انسان جیسا متن بنانے اور زبان سے متعلق کاموں کی ایک وسیع رینج کو انجام دینے کی اجازت دیتا ہے، جو بڑے پیمانے پر گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی طاقت کو ظاہر کرتا ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ کنوولوشنل نیورل نیٹ ورکس کی جسامت اور پیچیدگی میں مسلسل اضافہ ہوتا جا رہا ہے کیونکہ محققین چیلنجنگ کاموں پر کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے نئے فن تعمیرات اور طریقہ کار کو تلاش کرتے ہیں۔ اگرچہ بڑے نیٹ ورکس کو اکثر تربیت اور اندازہ لگانے کے لیے کافی کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن انھوں نے مختلف ڈومینز میں نمایاں پیشرفت ظاہر کی ہے، بشمول کمپیوٹر ویژن، نیچرل لینگویج پروسیسنگ، اور کمک سیکھنا۔
بڑے convolutional عصبی نیٹ ورکس کی ترقی گہری سیکھنے کے میدان میں ایک اہم رجحان کی نمائندگی کرتی ہے، جس سے پیچیدہ کاموں کے لیے زیادہ طاقتور اور جدید ترین ماڈلز کی تخلیق ممکن ہوتی ہے۔ VGG-16، ResNet، BERT، اور GPT-3 جیسے ماڈلز مختلف ڈومینز میں متنوع چیلنجوں سے نمٹنے میں عصبی نیٹ ورکس کی توسیع پذیری اور تاثیر کو ظاہر کرتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات کنولیوشن عصبی نیٹ ورک (CNN):
- آؤٹ پٹ چینلز کیا ہیں؟
- ان پٹ چینلز کی تعداد کا کیا مطلب ہے (nn.Conv1d کا پہلا پیرامیٹر)؟
- تربیت کے دوران CNN کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے کچھ عام تکنیکیں کیا ہیں؟
- سی این این کی تربیت میں بیچ کے سائز کی کیا اہمیت ہے؟ یہ تربیتی عمل کو کیسے متاثر کرتا ہے؟
- ڈیٹا کو تربیت اور توثیق کے سیٹوں میں تقسیم کرنا کیوں ضروری ہے؟ توثیق کے لیے عام طور پر کتنا ڈیٹا مختص کیا جاتا ہے؟
- ہم سی این این کے لیے تربیتی ڈیٹا کیسے تیار کرتے ہیں؟ اس میں شامل اقدامات کی وضاحت کریں۔
- convolutional neural نیٹ ورک (CNN) کی تربیت میں اصلاح اور نقصان کے فنکشن کا مقصد کیا ہے؟
- سی این این کی تربیت کے دوران مختلف مراحل پر ان پٹ ڈیٹا کی شکل پر نظر رکھنا کیوں ضروری ہے؟
- کیا تصوراتی تہوں کو تصاویر کے علاوہ ڈیٹا کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟ ایک مثال پیش کریں۔
- آپ سی این این میں لکیری تہوں کے لیے مناسب سائز کا تعین کیسے کر سکتے ہیں؟
Convolution neural network (CNN) میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں