ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক কি ঐতিহ্যবাহী নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রতিস্থাপন করবে?

গত কয়েক বছরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাফল্যের কৃতিত্ব সরাসরি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ককে দায়ী করা যেতে পারে। ইমেজ রিকগনিশন থেকে স্মার্ট থার্মোস্ট্যাট এবং সেলফ-ড্রাইভিং কার, আপনার স্মার্টফোন সহ সবকিছুতেই এআই-এর অ্যাক্সেস রয়েছে। এভাবেই সার্বজনীন নিউরাল নেট হয়ে গেছে। যাইহোক, একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগ রয়েছে যে এই সিস্টেমের কিছু অত্যাবশ্যক নীতি AI দ্বারা সম্মুখীন হওয়া প্রধান সমস্যাগুলি কাটিয়ে উঠতে পারে না। এর অর্থ হল "ঐতিহ্যগত" নিউরাল নেটওয়ার্ক বাজার ছেড়ে যেতে পারে এবং সম্ভবত কিছু অত্যাধুনিক যেমন "ক্যাপসুল" নিউরাল নেট দ্বারা প্রতিস্থাপিত হতে পারে৷

প্রথাগত/কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক কি এবং এটি কিভাবে কাজ করে?

স্কুলের দিনগুলিতে, আপনি অবশ্যই মস্তিষ্কের একক জৈবিক নিউরনের সিমুলেশন পরীক্ষা করেছেন। এটি বিভিন্ন দিক থেকে তথ্য প্রবাহের প্রক্রিয়া ব্যাখ্যা করে, যা নিউরনে জমা হয় এবং প্রক্রিয়াজাত হয় এবং সেখান থেকে ফলাফল প্রবাহিত হয়। এই প্রক্রিয়াটি নিউরনকে পূর্বে শেখা প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে প্রতিক্রিয়া করার ক্ষমতা দেয়। বিজ্ঞান একটি কাঠামো তৈরি করে এই প্রক্রিয়াটিকে প্রতিলিপি করেছে যা একটি জৈবিক নিউরনের মতো তথ্য প্রক্রিয়া করে। পরিবর্তে, প্রযুক্তিগত নিউরাল নেটওয়ার্ক গাণিতিক ভিত্তিক, যেখানে তথ্য কৃত্রিম নিউরনের মধ্য দিয়ে যায় এবং সেখান থেকে ফলাফল প্রবাহিত হয়। এই প্রক্রিয়াটি এখন একটি গাণিতিক সূত্রে পরিণত হয়েছে এবং সহজ সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত হয়।

 উৎস:ptgrey

মস্তিষ্কের জন্য, কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক শক্তিগুলি স্তরগুলিতে একসাথে নেটওয়ার্কের সেটগুলিকে সংযুক্ত করছে। আপনি যখন তাদের স্তরগুলিতে সংযুক্ত করেন, তখন গাণিতিক সূত্রটি একটি বহু-মাত্রিক বহুপদীর মতো কিছু হয়ে যায়। এটি আমাদের সুবিধার জন্য 3d সমাধান পৃষ্ঠের মতো জটিল সমস্যাগুলি আবিষ্কার, সমাধান এবং ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। আগের মত, তথ্য প্রবাহিত হয় এবং ফলাফল প্রবাহিত হয় কিন্তু এইবার দ্বিতীয় স্তরের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত ইনপুট প্রথম স্তরের আউটপুট। একক স্তরের জন্য এই সঠিক পদক্ষেপটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রতিটি স্তরের জন্য সহজভাবে পুনরাবৃত্তি করা হয়। এইভাবে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক কাজ করে।

এছাড়াও দেখুন:  আমাদের কি মেশিনে মানবতা শেখানো উচিত?

ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক কি এবং তারা কিভাবে কাজ করে?

এটি ক্যাপসুল সমন্বিত একটি নতুন ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক। এখানে, প্রতিটি নিউরনের ছোট ক্লাস্টার একটি নির্দিষ্ট অংশের সাথে সংযুক্ত থাকে। এই ধারণাটি বোঝার জন্য, তাদের নিজ নিজ নিউরনের সাথে সংযুক্ত বিভিন্ন উপাদান নিয়ে গঠিত একটি ছবি কল্পনা করুন। প্রতিটি নিউরনের কার্যকলাপ চিত্রের উপাদানের বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করে এবং প্রতিটি ক্যাপসুল একটি একক উপাদান সনাক্ত করার জন্য দায়ী৷

উৎস:robohub

ক্যাপসুল নেটওয়ার্কগুলি হল নিউরনের গ্রুপগুলির একটি নেটওয়ার্ক, যেখানে প্রতিটি নিউরন একটি ইমেজের একটি স্বাধীন শনাক্তযোগ্য সত্তাকে প্রতিনিধিত্ব করে। কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) এর অপর্যাপ্ততা কাটিয়ে উঠতে ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, ক্যাপসুল নেটওয়ার্কগুলি একটি চিত্রের মধ্যে প্রতিটি উপাদানের অভিযোজন, স্থানীয়করণ এবং সুনির্দিষ্ট অবস্থান নির্দিষ্ট করে, যা ঐতিহ্যগত নিউরাল নেটওয়ার্কে অনুপস্থিত।

ক্যাপসুল নেটওয়ার্কের প্রয়োগ

ঐতিহ্যগত নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রধান সীমাবদ্ধতা হল কম্পিউটার দৃষ্টি। ক্যাপসুল নেটওয়ার্কের লক্ষ্য এই সমস্যাটি সমাধান করা, আসলে, ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক বিকাশের সম্পূর্ণ ধারণা এই সমস্যার সমাধান করা।

প্রথাগত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বর্তমানে কম ডেটা সহ চিত্রগুলি সনাক্ত করতে বা চিত্রগুলির মধ্যে উপাদানগুলির মধ্যে প্রাসঙ্গিক আকস্মিকতা সনাক্ত করতে সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছে৷ ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক এখানে একটি সমস্যা সমাধানকারী হতে পারে।

এছাড়াও দেখুন: ৷ এআই মেশিনের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষা কোনটি?

প্রথাগত নিউরাল নেটওয়ার্ক ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক সামঞ্জস্য ভিন্ন হলেও শেখার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটা উৎসের মধ্য দিয়ে যায়।

যদিও কেউ কেউ ঘোষণা করেন যে ক্যাপসুল, নেটওয়ার্ক প্রথাগত নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রস্থানের প্রতিশ্রুতি দেয়, অনেক গবেষকরা প্রয়োগের ব্যাপ্তি নির্দেশ করেছেন যেখানে এই নেটওয়ার্কগুলি এতটা ভাল কাজ করতে পারে না। ততক্ষণ পর্যন্ত, আমরা শুধু অপেক্ষা করতে পারি এবং দেখতে পারি। এটি সবই নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে, আপনার যদি শেয়ার করার কিছু থাকে, অনুগ্রহ করে নীচের বিভাগে মন্তব্য করুন৷