డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నోడ్ల సంఖ్య కంటే వాటి బహుళ పొరల కారణంగా "డీప్" అని పిలుస్తారు. "డీప్" అనే పదం నెట్వర్క్ యొక్క లోతును సూచిస్తుంది, ఇది కలిగి ఉన్న పొరల సంఖ్య ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. ప్రతి పొర ఇన్పుట్ డేటాపై గణనలను నిర్వహించే న్యూరాన్లు అని కూడా పిలువబడే నోడ్ల సమితిని కలిగి ఉంటుంది. ఒక లేయర్ యొక్క అవుట్పుట్ తదుపరి లేయర్కి ఇన్పుట్గా పనిచేస్తుంది, ఇది డేటా యొక్క సంక్లిష్టమైన ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి నెట్వర్క్ని అనుమతిస్తుంది.
క్రమానుగత ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకునే సామర్థ్యంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క లోతు కీలకం. బహుళ లేయర్లను పేర్చడం ద్వారా, ప్రతి లేయర్ మునుపటి లేయర్ల ద్వారా నేర్చుకున్న ప్రాతినిధ్యాల నుండి ఉన్నత-స్థాయి లక్షణాలను సంగ్రహించడం నేర్చుకోవచ్చు. ఈ క్రమానుగత అభ్యాసం లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లను డేటాలోని సంక్లిష్ట సంబంధాలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ వంటి పనుల కోసం వాటిని ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా చేస్తుంది.
ఈ భావనను వివరించడానికి, చిత్ర వర్గీకరణ పని యొక్క ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం. కేవలం కొన్ని లేయర్లతో నిస్సారమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లో, ఇమేజ్లోని క్లిష్టమైన వివరాలు మరియు నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి నెట్వర్క్ కష్టపడవచ్చు. అయినప్పటికీ, నెట్వర్క్ యొక్క లోతును పెంచడం ద్వారా, అంచులు, అల్లికలు మరియు ఆకారాలు వంటి ఇమేజ్ యొక్క విభిన్న లక్షణాలను గుర్తించడం మరిన్ని లేయర్లు నేర్చుకోగలవు. చిత్రంలో ఉన్న వస్తువు గురించి ఖచ్చితమైన అంచనాలను చేయడానికి ఈ నేర్చుకున్న లక్షణాలను లోతైన పొరలలో కలపవచ్చు.
ప్రతి పొరలోని నోడ్ల సంఖ్య నాడీ నెట్వర్క్ యొక్క లోతును నిర్ణయించడంలో ప్రాథమిక అంశం కాదని గమనించాలి. నోడ్ల సంఖ్య నెట్వర్క్ యొక్క సామర్థ్యం మరియు గణన అవసరాలను ప్రభావితం చేయగలిగినప్పటికీ, ఇది ప్రధానంగా లోతుకు దోహదపడే పొరల సంఖ్య. అయినప్పటికీ, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ప్రతి పొరలో పెద్ద సంఖ్యలో నోడ్లను కలిగి ఉండటం సర్వసాధారణం, ఎందుకంటే ఇది సంక్లిష్ట సంబంధాలను సూచించడంలో మరింత వ్యక్తీకరణ శక్తిని మరియు సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది.
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను వాటి బహుళ లేయర్ల కారణంగా "డీప్" అని పిలుస్తారు, ఇది డేటా యొక్క క్రమానుగత ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. లోతైన నెట్వర్క్లు తరచుగా పెద్ద సంఖ్యలో నోడ్లను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ప్రతి పొరలోని నోడ్ల సంఖ్య లోతు యొక్క నిర్వచించే లక్షణం కాదు. ఈ లోతును పెంచడం ద్వారా, లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లు వివిధ డొమైన్లలో సంక్లిష్ట సంబంధాలను సమర్థవంతంగా మోడల్ చేయగలవు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు:
- డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) ఆధారంగా మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం వంటి లోతైన అభ్యాసాన్ని అన్వయించవచ్చా?
- Google యొక్క TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ (ఉదా. కోడింగ్ని కాన్ఫిగరేషన్తో భర్తీ చేయడం) అభివృద్ధిలో సంగ్రహణ స్థాయిని పెంచగలదా?
- డేటాసెట్ పెద్దదైతే మూల్యాంకనం తక్కువ అవసరం, అంటే మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించిన డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం డేటాసెట్ యొక్క పెరిగిన పరిమాణంతో తగ్గించబడుతుందనేది సరైనదేనా?
- డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) యొక్క దాచిన ఆర్గ్యుమెంట్గా సరఫరా చేయబడిన శ్రేణిని మార్చడం ద్వారా వ్యక్తిగత లేయర్లలోని లేయర్ల సంఖ్య మరియు నోడ్ల సంఖ్యను సులభంగా (జోడించడం మరియు తీసివేయడం ద్వారా) నియంత్రించగలరా?
- మోడల్ అతిగా అమర్చబడిందని ఎలా గుర్తించాలి?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అంటే ఏమిటి?
- DNNకి మరిన్ని నోడ్లను జోడించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు ఏమిటి?
- వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ సమస్య ఏమిటి?
- లీనియర్ మోడల్లతో పోల్చితే డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే కొన్ని లోపాలు ఏమిటి?
- DNN వర్గీకరణలో ఏ అదనపు పారామితులను అనుకూలీకరించవచ్చు మరియు లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ను చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి అవి ఎలా దోహదపడతాయి?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు అంచనాలలో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి