_id
stringlengths 40
40
| text
stringlengths 0
9.89k
|
|---|---|
d31798506874705f900e72203515abfaa9278409 | ಲೇಖನ ಇತಿಹಾಸಃ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 26 ಆಗಸ್ಟ್ 2007 ಪರಿಷ್ಕೃತ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 7 ಮೇ 2008 ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 13 ಮೇ 2008 |
6d96f946aaabc734af7fe3fc4454cf8547fcd5ed | |
1c26786513a0844c3a547118167452bed17abf5d | ಅಕ್ಷರ ಪರಿವರ್ತನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ ನಂತರ, ಮತ್ತು ಅರೇಬಿಕ್ನಿಂದ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ಗೆ ಅನುವಾದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮೂರು ಹಂತದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದು ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಆನ್ ಲೈನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು 80% ಗೆ ಸಮೀಪಿಸುವ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. |
dbc82e5b8b17faec972e1d09c34ec9f9cd1a33ea | ಸಾಮಾನ್ಯ ಅರ್ಥದ ತರ್ಕದ ಕುರಿತಾದ ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕಂಡುಕೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ರೀತಿಯ ಜ್ಞಾನವು ಮಾನವ ಗುರಿಗಳ ಕುರಿತಾದ ಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾಮನ್ಸ್ಸೆನ್ಸ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವಾಗ, ನಾವು ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ (ಯೋಜನೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ), ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ (ಯೋಜನೆ). ಗುರಿಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿ ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ಸಾಧಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾಮನ್ಸ್ಸೆನ್ಸ್ ಜ್ಞಾನದ ಸ್ವಾಧೀನದ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕೇಳಲಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ - ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡಲು ಪ್ರಲೋಭಿಸಲು ಅಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಆಟದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಆಟಗಾರರನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಲೂಯಿಸ್ ವಾನ್ ಆನ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಪ್ರವರ್ತಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಅವರು ಇದನ್ನು ಮಾನವ ಗಣನೆ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಒಮ್ಮತವು ಒಂದು ವಿನೋದ, ಸ್ವಯಂ-ಸಮರ್ಥನೀಯ ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಆಟವಾಗಿದೆ, ಇದು ದೈನಂದಿನ ಗುರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಟಿವಿ ಗೇಮ್ ಶೋ ಫ್ಯಾಮಿಲಿ ಫ್ಯೂಡ್ 1 ರ ರಚನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಬಳಕೆದಾರ ಅಧ್ಯಯನವು ಬಳಕೆದಾರರು ಆಟವನ್ನು ವಿನೋದವೆಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ಜ್ಞಾನದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯದು, ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ದರವು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಎಸಿಎಂ ವರ್ಗೀಕರಣಃ ಎಚ್.3.3 [ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ]: ಮಾಹಿತಿ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ; ಐ.2.6 [ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ]: ಕಲಿಕೆ |
f8b1534b26c1a4a30d32aec408614ecff2412156 | |
4c479f8d18badb29ec6a2a49d6ca8e36d833fbe9 | ಹಿನ್ನೆಲೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೂ, ಕಾಕ್ಸಿಕ್ಸ್ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅನೇಕ ಸ್ನಾಯುಗಳು, ಸ್ನಾಯುರಜ್ಜುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ನಾಯುರಜ್ಜುಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿರುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ತ್ರಿಪದದ ಒಂದು ಕಾಲಿನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ-ಇಶಿಯಲ್ ಟ್ಯೂಬರೋಸಿಟಿಗಳೊಂದಿಗೆ-ಇದು ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ತೂಕವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕೊಕ್ಸಿಡಿನಿಯಾ (ಕೊಕ್ಸಿಕ್ಸ್ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ನೋವು) ಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೊಕ್ಸಿಡಿನಿಯಾವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಅಂಶಗಳು ಸ್ಥೂಲಕಾಯತೆ ಮತ್ತು ಸ್ತ್ರೀಲಿಂಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಕೊಕ್ಸಿಡಿನಿಯದ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಅವಲೋಕನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು 90% ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸಂರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಪ್ರಕರಣಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಿಲ್ಲದೆ ಗುಣವಾಗುತ್ತವೆ. ವಕ್ರೀಭವನದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಶ್ರೋಣಿಯ ನೆಲದ ಪುನರ್ವಸತಿ, ಕೈಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮಸಾಜ್, ಚರ್ಮದ ಮೂಲಕ ವಿದ್ಯುತ್ ನರ ಉತ್ತೇಜನ, ಮನೋವೈದ್ಯಕೀಯ, ಸ್ಟೀರಾಯ್ಡ್ ಚುಚ್ಚುಮದ್ದು, ನರ ನಿರ್ಬಂಧ, ಬೆನ್ನುಹುರಿ ಉತ್ತೇಜನ ಮತ್ತು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ತೀರ್ಮಾನ ಭೌತಚಿಕಿತ್ಸೆ, ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು, ಔಷಧಿಗಳು, ಚುಚ್ಚುಮದ್ದುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯಶಃ ಮನೋವೈದ್ಯಕೀಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಹುಶಿಸ್ತಿನ ವಿಧಾನವು ಅಗ್ನಿಶಾಮಕ ಕೋಕ್ಸಿಕ್ಸ್ ನೋವು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ಸಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆಯಾದರೂ, ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೊದಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. |
0989bbd8c15f9aac24e8832327df560dc8ec5324 | ಸಂಶೋಧಕರು ಅವುಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಸುಮಾರು ಆರು ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ, ಎಕ್ಸೋಸ್ಕೆಲೆಟೊನ್ಗಳು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯ ವಿಷಯದಿಂದ ಬಹುತೇಕ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿ ಪ್ರಗತಿ ಹೊಂದಿವೆ. ಹೊರಪೊರೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನೇಕ ಸವಾಲುಗಳು ಇನ್ನೂ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಬೇಕಾಗಿದ್ದರೂ, ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಅಗಾಧವಾಗಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಭಾಗದ ಎಕ್ಸೋಸ್ಕೆಲೆಟನ್ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಆರ್ಥೋಸಿಸ್ನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್, ಆಕ್ಯೂಯೇಷನ್, ಸಂವೇದನಾ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ನಾವು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾಡಿದ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೊರಬರಬೇಕಾದ ಅಡೆತಡೆಗಳ ಚರ್ಚೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. |
4adffe0ebdda59d39e43d42a41e1b6f80164f07e | ನೆಗೆಟಿವ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಮಾಡಿಕೊಡುವುದು (NMF) ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಎನ್ ಎಂ ಎಫ್ (ಎಸ್ ಎನ್ ಎಂ ಎಫ್) ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ, ಇದು ಎನ್ ಎಂ ಎಫ್ ವಿಭಜನೆಯ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ 3 ನೇ ಹಂತದ ಮೂಲ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ ಉಪಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂರು ಸಮಾನಾಂತರ ಗುಣಾಕಾರ ನವೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಒಂದು ಗುಣಾಕಾರದ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸೌಮ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಒಮ್ಮುಖತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನಾವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಎರಡು ವೇಗದ ಸಮಾನಾಂತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆಃ α-SNMF ಮತ್ತು β-SNMF ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ತರಲು ಸುಲಭ. ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮತ್ತು ಜೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ. |
2a4423b10725e54ad72f4f1fcf77db5bc835f0a6 | ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರದ (ಅಂತಿಮ ತಾಪಮಾನದಲ್ಲಿ ಉಷ್ಣ ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಡಿಗ್ರಿಗಳ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡವಳಿಕೆ) ಮತ್ತು ಬಹುಪರಿವರ್ತಕ ಅಥವಾ ಸಂಯೋಜಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (ಅನೇಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯದ ಕನಿಷ್ಠವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು) ನಡುವೆ ಆಳವಾದ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಂಪರ್ಕವಿದೆ. ಘನವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿನ ಸುಡುವಿಕೆಯೊಂದಿಗಿನ ಒಂದು ವಿವರವಾದ ಸಾದೃಶ್ಯವು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಈ ಸಂಪರ್ಕವು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. |
dec997b20ebe2b867f68cc5c123d9cb9eafad6bb | ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ ತರಬೇತಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಬಹಳ ಗಣನೀಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ದುಬಾರಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ನರಮಂಡಲದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಸಾಧ್ಯ ಎಂದು ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಸಮೀಪದ ಸಮೀಕರಣ, ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಪದರಗಳಿಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ರೇಖೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾದ ಕೋವಿಯೆರೆನ್ಸ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಸಮೀಕರಣಗಳಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಮೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಾವು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮುಖ್ಯ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಾದ MNIST, CIFAR10 ಮತ್ತು CIFAR100 ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪದರಗಳು ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಇಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅದೇ ಗಾತ್ರದ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ನರಮಂಡಲಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಮ್ಮ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪದರಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಕೋವಿಯೆನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ತ್ವರಿತ ಒಮ್ಮುಖ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ನಾವು ತರಬೇತಿ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಇಳಿಯುವಿಕೆಗೆ ಬಳಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ದುಬಾರಿ ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಸರಣ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪದರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕೆಲವು ಹಂತಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. |
Subsets and Splits