நரம்பியல் கட்டமைப்பு தேடல் (NAS) பற்றி ஆராயுங்கள். இது உயர் செயல்திறன் கொண்ட ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை வடிவமைக்கும் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்தும் ஒரு அற்புதமான AutoML நுட்பமாகும்.
நரம்பியல் கட்டமைப்பு தேடல்: ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் வடிவமைப்பை தானியங்குபடுத்துதல்
ஆழமான கற்றல் கணினி பார்வை மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் முதல் ரோபாட்டிக்ஸ் மற்றும் மருந்து கண்டுபிடிப்பு வரை பல்வேறு துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இருப்பினும், பயனுள்ள ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகளை வடிவமைக்க குறிப்பிடத்தக்க நிபுணத்துவம், நேரம் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவை. நரம்பியல் கட்டமைப்பு தேடல் (NAS) ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய தீர்வாக வெளிப்படுகிறது, இது உகந்த நரம்பியல் பிணைய கட்டமைப்புகளைக் கண்டுபிடிக்கும் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துகிறது. இந்த இடுகை NAS இன் விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, அதன் கொள்கைகள், வழிமுறைகள், சவால்கள் மற்றும் உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான எதிர்கால திசைகளை ஆராய்கிறது.
நரம்பியல் கட்டமைப்பு தேடல் (NAS) என்றால் என்ன?
நரம்பியல் கட்டமைப்பு தேடல் (NAS) என்பது AutoML (தானியங்கி இயந்திர கற்றல்) இன் ஒரு துணைப்பிரிவு ஆகும், இது நரம்பியல் பிணைய கட்டமைப்புகளை தானாக வடிவமைத்து மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. மனித உள்ளுணர்வு அல்லது முயற்சி மற்றும் பிழை ஆகியவற்றை நம்புவதற்கு பதிலாக, NAS வழிமுறைகள் சாத்தியமான கட்டமைப்புகளின் வடிவமைப்பு இடத்தை முறையாக ஆராய்கின்றன, அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பிடுகின்றன மற்றும் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய வேட்பாளர்களை அடையாளம் காட்டுகின்றன. மனித நிபுணர்களின் சுமையைக் குறைக்கும் அதே வேளையில், குறிப்பிட்ட பணிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளில் அதிநவீன செயல்திறனை அடையும் கட்டமைப்புகளைக் கண்டுபிடிப்பதை இந்த செயல்முறை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
பாரம்பரியமாக, ஒரு நரம்பியல் பிணையத்தை வடிவமைப்பது குறிப்பிடத்தக்க நிபுணத்துவம் தேவைப்படும் ஒரு கையேடு செயல்முறையாக இருந்தது. தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பொறியாளர்கள் கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலுக்கு சிறந்த செயல்திறன் கொண்ட கட்டமைப்பைக் கண்டுபிடிக்க வெவ்வேறு அடுக்கு வகைகள் (சுருள் அடுக்குகள், தொடர்ச்சியான அடுக்குகள் போன்றவை), இணைப்பு வடிவங்கள் மற்றும் அதி அளவுருக்கள் மூலம் பரிசோதனை செய்வார்கள். NAS இந்த செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துகிறது, நிபுணத்துவம் இல்லாதவர்கள் கூட உயர் செயல்திறன் கொண்ட ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
NAS ஏன் முக்கியமானது?
NAS பல குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகிறது:
- தானியங்கு: நரம்பியல் பிணைய கட்டமைப்புகளை வடிவமைப்பதில் மனித நிபுணத்துவத்தை நம்புவதைக் குறைக்கிறது.
- செயல்திறன்: கைமுறையாக வடிவமைக்கப்பட்டவற்றை விட சிறந்த கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிய முடியும், இது மேம்பட்ட துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது.
- தனிப்பயனாக்கம்: குறிப்பிட்ட பணிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு ஏற்ற சிறப்பு கட்டமைப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
- திறன்: குறைவான அளவுருக்கள் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களைக் கொண்டு விரும்பிய செயல்திறனை அடையும் கட்டமைப்புகளைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம் வள பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது.
- அணுகல்தன்மை: வரையறுக்கப்பட்ட நிபுணத்துவம் கொண்ட தனிநபர்கள் மற்றும் நிறுவனங்கள் உயர் செயல்திறன் கொண்ட மாதிரிகளை உருவாக்கி பயன்படுத்த எளிதாக்குவதன் மூலம் ஆழமான கற்றலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது.
NAS இன் முக்கிய கூறுகள்
ஒரு வழக்கமான NAS வழிமுறையில் மூன்று அத்தியாவசிய கூறுகள் உள்ளன:- தேடல் இடம்: வழிமுறை ஆராயக்கூடிய சாத்தியமான நரம்பியல் பிணைய கட்டமைப்புகளின் தொகுப்பை வரையறுக்கிறது. இதில் அடுக்குகளின் வகைகள், அவற்றின் இணைப்புகள் மற்றும் அதி அளவுருக்களை வரையறுப்பது ஆகியவை அடங்கும்.
- தேடல் உத்தி: வழிமுறை தேடல் இடத்தை எவ்வாறு ஆராய்கிறது என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது. இதில் சீரற்ற தேடல், வலுவூட்டல் கற்றல், பரிணாம வழிமுறைகள் மற்றும் சாய்வு அடிப்படையிலான முறைகள் போன்ற நுட்பங்கள் அடங்கும்.
- மதிப்பீட்டு உத்தி: ஒவ்வொரு கட்டமைப்பின் செயல்திறனும் எவ்வாறு மதிப்பிடப்படுகிறது என்பதை தீர்மானிக்கிறது. இது பொதுவாக தரவின் ஒரு துணைக்குழுவில் கட்டமைப்பைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் சரிபார்ப்புத் தொகுப்பில் அதன் செயல்திறனை அளவிடுதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது.
1. தேடல் இடம்
தேடல் இடம் NAS இன் ஒரு முக்கியமான அங்கமாகும், ஏனெனில் இது வழிமுறை ஆராயக்கூடிய கட்டமைப்புகளின் நோக்கத்தை வரையறுக்கிறது. நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட தேடல் இடம் பரவலான உயர் செயல்திறன் கொண்ட கட்டமைப்புகளைப் பிடிக்க போதுமான வெளிப்பாட்டுத் தன்மையுடன் இருக்க வேண்டும், அதே நேரத்தில் திறமையான ஆய்வுக்காக போதுமான அளவு கட்டுப்படுத்தப்பட வேண்டும். தேடல் இடைவெளிகளில் உள்ள பொதுவான கூறுகள் பின்வருமாறு:
- அடுக்கு வகைகள்: சுருள் அடுக்குகள், தொடர்ச்சியான அடுக்குகள், முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் குழுவாக்கல் அடுக்குகள் போன்ற கட்டமைப்பில் பயன்படுத்தக்கூடிய அடுக்குகளின் வகைகளை வரையறுக்கிறது. அடுக்கு வகைகளின் தேர்வு பெரும்பாலும் குறிப்பிட்ட பணியைப் பொறுத்தது. பட அங்கீகாரத்திற்கு, சுருள் அடுக்குகள் பொதுவாக பயன்படுத்தப்படுகின்றன. காலவரிசை தரவுக்கு, தொடர்ச்சியான அடுக்குகள் விரும்பப்படுகின்றன.
- இணைப்பு வடிவங்கள்: அடுக்குகள் எவ்வாறு ஒன்றுக்கொன்று இணைக்கப்படுகின்றன என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது. இதில் தொடர்ச்சியான இணைப்புகள், தவிர்க்கும் இணைப்புகள் (அடுக்குகள் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட இடைநிலை அடுக்குகளைத் தவிர்க்க அனுமதிக்கிறது) மற்றும் மிகவும் சிக்கலான வரைபட அடிப்படையிலான இணைப்புகள் ஆகியவை அடங்கும். ResNets, எடுத்துக்காட்டாக, தவிர்க்கும் இணைப்புகளை விரிவாகப் பயன்படுத்துகின்றன.
- அதி அளவுருக்கள்: ஒரு சுருள் அடுக்கில் உள்ள வடிப்பான்களின் எண்ணிக்கை, கர்னலின் அளவு, கற்றல் வீதம் மற்றும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடு போன்ற ஒவ்வொரு அடுக்கோடு தொடர்புடைய அதி அளவுருக்களை வரையறுக்கிறது. அதி அளவுரு தேர்வுமுறை பெரும்பாலும் NAS செயல்பாட்டில் ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது.
- செல் அடிப்படையிலான தேடல் இடைவெளிகள்: இவை மீண்டும் மீண்டும் வரும் "செல்களை" அடுக்கி சிக்கலான நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குகின்றன. ஒரு செல்லில் சுருக்கம், குழுவாக்கல் மற்றும் நேரியல் அல்லாத செயல்படுத்தல்கள் போன்ற செயல்பாடுகளின் சிறிய வரைபடம் இருக்கலாம். NAS பின்னர் உகந்த கட்டமைப்பை *செல்லுக்குள்* கண்டுபிடிப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது பின்னர் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. இந்த அணுகுமுறை முழு பிணைய கட்டமைப்புகளையும் தேடுவதை விட தேடல் இடத்தைக் கணிசமாகக் குறைக்கிறது.
தேடல் இடத்தின் வடிவமைப்பு ஒரு முக்கியமான வடிவமைப்புத் தேர்வாகும். ஒரு பரந்த தேடல் இடம் சாத்தியமான புதிய மற்றும் பயனுள்ள கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிய அனுமதிக்கிறது, ஆனால் தேடல் செயல்முறையின் கணக்கீட்டு செலவையும் அதிகரிக்கிறது. குறுகிய தேடல் இடத்தை மிகவும் திறமையாக ஆராய முடியும், ஆனால் இது மிகவும் புதுமையான கட்டமைப்புகளைக் கண்டுபிடிக்கும் வழிமுறையின் திறனைக் கட்டுப்படுத்தக்கூடும்.
2. தேடல் உத்தி
தேடல் உத்தி NAS வழிமுறை வரையறுக்கப்பட்ட தேடல் இடத்தை எவ்வாறு ஆராய்கிறது என்பதை தீர்மானிக்கிறது. வெவ்வேறு தேடல் உத்திகள் வெவ்வேறு பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன, இது தேடல் செயல்முறையின் செயல்திறனையும் பயனையும் பாதிக்கிறது. சில பொதுவான தேடல் உத்திகள் பின்வருமாறு:- சீரற்ற தேடல்: எளிமையான அணுகுமுறை, தேடல் இடத்திலிருந்து சீரற்ற முறையில் கட்டமைப்புகளை மாதிரியாக எடுத்து அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பிடுகிறது. செயல்படுத்த எளிதானது என்றாலும், பெரிய தேடல் இடங்களுக்கு இது திறமையற்றதாக இருக்கும்.
- வலுவூட்டல் கற்றல் (RL): கட்டமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கான கொள்கையை அறிய ஒரு வலுவூட்டல் கற்றல் முகவரைப் பயன்படுத்துகிறது. உருவாக்கப்பட்ட கட்டமைப்புகளின் செயல்திறனின் அடிப்படையில் முகவர் வெகுமதிகளைப் பெறுகிறார். கட்டுப்படுத்தி, பெரும்பாலும் ஒரு RNN, கட்டமைப்பை வரையறுக்கும் செயல்களை வெளியிடுகிறது. கட்டமைப்பு பின்னர் பயிற்றுவிக்கப்படுகிறது, மேலும் அதன் செயல்திறன் கட்டுப்படுத்தியைப் புதுப்பிக்க வெகுமதியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. முன்னோடி NAS அணுகுமுறைகளில் ஒன்று, ஆனால் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்தது.
- பரிணாம வழிமுறைகள் (EA): உயிரியல் பரிணாமத்தால் ஈர்க்கப்பட்ட இந்த வழிமுறைகள் கட்டமைப்புகளின் மக்கள்தொகையைப் பராமரிக்கின்றன மற்றும் பிறழ்வு மற்றும் குறுக்கீடு போன்ற செயல்முறைகள் மூலம் அவற்றை மீண்டும் மீண்டும் மேம்படுத்துகின்றன. கட்டமைப்புகள் அவற்றின் உடற்தகுதி (செயல்திறன்) அடிப்படையில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன. நரம்பியல் பிணையங்களின் மக்கள்தொகை காலப்போக்கில் உருவாகிறது, சிறந்த செயல்திறன் கொண்ட கட்டமைப்புகள் உயிர்வாழ்கின்றன மற்றும் இனப்பெருக்கம் செய்கின்றன, அதே நேரத்தில் பலவீனமான கட்டமைப்புகள் நிராகரிக்கப்படுகின்றன.
- சாய்வு அடிப்படையிலான முறைகள்: கட்டமைப்பு தேடல் சிக்கலை ஒரு தொடர்ச்சியான தேர்வுமுறை சிக்கலாக மறுவடிவமைக்கின்றன, சாய்வு அடிப்படையிலான தேர்வுமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கின்றன. இந்த அணுகுமுறையில் பொதுவாக பிணையத்தில் உள்ள இணைப்பு மற்றும் அடுக்கு வகைகளைத் தீர்மானிக்கும் கட்டமைப்பு அளவுருக்களின் தொகுப்பைக் கற்றுக்கொள்வது அடங்கும். DARTS (வேறுபடுத்தக்கூடிய கட்டமைப்பு தேடல்) ஒரு முக்கிய எடுத்துக்காட்டு, கட்டமைப்பை ஒரு இயக்கிய அசைக்ளிக் வரைபடமாகக் குறிக்கிறது மற்றும் தனித்துவமான தேர்வுகளை (எ.கா., எந்த செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்த வேண்டும்) தொடர்ச்சியானதாக தளர்த்துகிறது.
- பேசியன் தேர்வுமுறை: முன்பு மதிப்பிடப்பட்ட கட்டமைப்புகளின் செயல்திறனின் அடிப்படையில் பார்க்கப்படாத கட்டமைப்புகளின் செயல்திறனை கணிக்க ஒரு நிகழ்தகவு மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது. இது நம்பிக்கைக்குரிய பகுதிகளில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம் தேடல் இடத்தை திறமையாக ஆராய வழிமுறையை அனுமதிக்கிறது.
தேடல் உத்தியின் தேர்வு தேடல் இடத்தின் அளவு மற்றும் சிக்கலானது, கிடைக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு வளங்கள் மற்றும் ஆய்வு மற்றும் சுரண்டலுக்கு இடையே விரும்பிய வர்த்தக தொடர்பு போன்ற காரணிகளைப் பொறுத்தது. சாய்வு அடிப்படையிலான முறைகள் அவற்றின் செயல்திறன் காரணமாக பிரபலமடைந்துள்ளன, ஆனால் RL மற்றும் EA ஆகியவை மிகவும் சிக்கலான தேடல் இடைவெளிகளை ஆராய்வதற்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
3. மதிப்பீட்டு உத்தி
மதிப்பீட்டு உத்தி ஒவ்வொரு கட்டமைப்பின் செயல்திறனும் எவ்வாறு மதிப்பிடப்படுகிறது என்பதை தீர்மானிக்கிறது. இது பொதுவாக தரவின் ஒரு துணைக்குழுவில் (பயிற்சித் தொகுப்பு) கட்டமைப்பைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் ஒரு தனி சரிபார்ப்புத் தொகுப்பில் அதன் செயல்திறனை அளவிடுதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. மதிப்பீட்டு செயல்முறை கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், ஏனெனில் இது ஒவ்வொரு கட்டமைப்பையும் புதிதாகப் பயிற்றுவிக்க வேண்டும். மதிப்பீட்டின் கணக்கீட்டு செலவைக் குறைக்க பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்:- குறைந்த துல்லியமான மதிப்பீடு: அவற்றின் செயல்திறனின் தோராயமான மதிப்பீட்டைப் பெற கட்டமைப்புகளை குறுகிய காலத்திற்கு அல்லது தரவின் சிறிய துணைக்குழுவில் பயிற்றுவிக்கவும். இது மோசமாக செயல்படும் கட்டமைப்புகளை விரைவாக நிராகரிக்க அனுமதிக்கிறது.
- எடை பகிர்வு: தேடல் இடத்தில் உள்ள வெவ்வேறு கட்டமைப்புகளுக்கு இடையே எடைகளைப் பகிரவும். இது ஒவ்வொரு கட்டமைப்பிற்கும் பயிற்றுவிக்கப்பட வேண்டிய அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்கிறது, இது மதிப்பீட்டு செயல்முறையை கணிசமாக துரிதப்படுத்துகிறது. ENAS (திறமையான நரம்பியல் கட்டமைப்பு தேடல்) போன்ற ஒரு-ஷாட் NAS முறைகள் எடை பகிர்வைப் பயன்படுத்துகின்றன.
- ப்ராக்ஸி பணிகள்: அசல் பணியை விட கணக்கீட்டு ரீதியாக குறைவான செலவுள்ள ஒரு எளிய அல்லது தொடர்புடைய பணியில் கட்டமைப்புகளை மதிப்பிடுங்கள். உதாரணமாக, சிறிய தரவுத்தொகுப்பில் அல்லது குறைந்த தெளிவுத்திறனுடன் கட்டமைப்புகளை மதிப்பிடுதல்.
- செயல்திறன் கணிப்பு: கட்டமைப்புகளின் கட்டமைப்பின் அடிப்படையில் அவற்றின் செயல்திறனைக் கணிக்க ஒரு பதிலி மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும். இது கட்டமைப்புகளை உண்மையில் பயிற்றுவிக்காமல் மதிப்பிட அனுமதிக்கிறது.
மதிப்பீட்டு உத்தியின் தேர்வு துல்லியம் மற்றும் கணக்கீட்டு செலவுக்கு இடையே ஒரு வர்த்தக தொடர்பைக் கொண்டுள்ளது. குறைந்த துல்லியமான மதிப்பீட்டு நுட்பங்கள் தேடல் செயல்முறையை விரைவுபடுத்தலாம், ஆனால் துல்லியமற்ற செயல்திறன் மதிப்பீடுகளுக்கு வழிவகுக்கலாம். எடை பகிர்வு மற்றும் செயல்திறன் கணிப்பு மிகவும் துல்லியமாக இருக்கலாம், ஆனால் பகிரப்பட்ட எடைகள் அல்லது பதிலி மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான கூடுதல் மேல்நிலை தேவைப்படுகிறது.
NAS அணுகுமுறைகளின் வகைகள்
NAS வழிமுறைகளை தேடல் இடம், தேடல் உத்தி மற்றும் மதிப்பீட்டு உத்தி உள்ளிட்ட பல காரணிகளின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தலாம். சில பொதுவான வகைகள் இங்கே:- செல் அடிப்படையிலான vs. மேக்ரோ-கட்டமைப்பு தேடல்: செல் அடிப்படையிலான தேடல் ஒரு மீண்டும் மீண்டும் வரும் கலத்தின் உகந்த கட்டமைப்பை வடிவமைப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது முழு பிணையத்தை உருவாக்க அடுக்கப்படுகிறது. மேக்ரோ-கட்டமைப்பு தேடல் நெட்வொர்க்கின் ஒட்டுமொத்த கட்டமைப்பை ஆராய்கிறது, இதில் அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் அவற்றின் இணைப்புகள் ஆகியவை அடங்கும்.
- பிளாக்-பாக்ஸ் vs. ஒயிட்-பாக்ஸ் தேடல்: பிளாக்-பாக்ஸ் தேடல் கட்டமைப்பின் உள் செயல்பாடுகளுக்கு அணுகல் இல்லாமல் உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டை மட்டும் கவனித்து, கட்டமைப்பு மதிப்பீட்டை ஒரு பிளாக் பாக்ஸாக நடத்துகிறது. வலுவூட்டல் கற்றல் மற்றும் பரிணாம வழிமுறைகள் பொதுவாக பிளாக்-பாக்ஸ் தேடலுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒயிட்-பாக்ஸ் தேடல் தேடல் செயல்முறையை வழிநடத்த கட்டமைப்பின் உள் செயல்பாடுகளை, சாய்வுகளைப் போன்றவற்றை பயன்படுத்துகிறது. சாய்வு அடிப்படையிலான முறைகள் ஒயிட்-பாக்ஸ் தேடலுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
- ஒரு-ஷாட் vs. மல்டி-டிரையல் தேடல்: ஒரு-ஷாட் தேடல் தேடல் இடத்தில் சாத்தியமான அனைத்து கட்டமைப்புகளையும் உள்ளடக்கிய ஒரு "சூப்பர்நெட்" பயிற்றுவிக்கிறது. பின்னர் சிறந்த கட்டமைப்பு சூப்பர்நெட்டிலிருந்து துணை பிணையத்தை பிரித்தெடுப்பதன் மூலம் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. மல்டி-டிரையல் தேடல் ஒவ்வொரு கட்டமைப்பையும் சுயாதீனமாக பயிற்றுவிக்கிறது.
- வேறுபடுத்தக்கூடிய vs. வேறுபடுத்த முடியாத தேடல்: DARTS போன்ற வேறுபடுத்தக்கூடிய தேடல் முறைகள், கட்டமைப்பு தேடல் சிக்கலை ஒரு தொடர்ச்சியான தேர்வுமுறை சிக்கலாக தளர்த்துகின்றன, சாய்வு இறங்குதலைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கின்றன. வலுவூட்டல் கற்றல் மற்றும் பரிணாம வழிமுறைகள் போன்ற வேறுபடுத்த முடியாத தேடல் முறைகள் தனித்துவமான தேர்வுமுறை நுட்பங்களை நம்பியுள்ளன.
NAS இன் சவால்கள் மற்றும் வரம்புகள்
அதன் வாக்குறுதி இருந்தபோதிலும், NAS பல சவால்கள் மற்றும் வரம்புகளை எதிர்கொள்கிறது:- கணக்கீட்டு செலவு: ஏராளமான கட்டமைப்புகளைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் மதிப்பிடுதல் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும், இதற்கு குறிப்பிடத்தக்க வளங்களும் நேரமும் தேவை. சிக்கலான தேடல் இடைவெளிகள் மற்றும் உயர் துல்லியமான மதிப்பீட்டு உத்திகளுக்கு இது குறிப்பாக உண்மை.
- பொதுமைப்படுத்தல்: NAS ஆல் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட கட்டமைப்புகள் மற்ற தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது பணிகளுக்கு நன்றாக பொதுமைப்படுத்தப்படாமல் போகலாம். தேடல் செயல்பாட்டின் போது பயன்படுத்தப்படும் குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பிற்கு அதிகமாகப் பொருந்துவது ஒரு பொதுவான பிரச்சினை.
- தேடல் இட வடிவமைப்பு: பொருத்தமான தேடல் இடத்தை வடிவமைப்பது ஒரு சவாலான பணி. மிகக் கடுமையான தேடல் இடம் உகந்த கட்டமைப்புகளைக் கண்டுபிடிக்கும் வழிமுறையின் திறனைக் கட்டுப்படுத்தலாம், அதே நேரத்தில் மிக பரந்த தேடல் இடம் தேடல் செயல்முறையை சாத்தியமற்றதாக ஆக்கலாம்.
- நிலையான தன்மை: NAS வழிமுறைகள் அதி அளவுரு அமைப்புகள் மற்றும் சீரற்ற துவக்கத்திற்கு உணர்திறன் உடையதாக இருக்கலாம். இது நிலையான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளை மீண்டும் உருவாக்குவதை கடினமாக்கும்.
- விளக்கமளித்தல்: NAS ஆல் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட கட்டமைப்புகள் பெரும்பாலும் சிக்கலானவை மற்றும் விளக்க கடினமானவை. ஒரு குறிப்பிட்ட கட்டமைப்பு ஏன் நன்றாக செயல்படுகிறது என்பதையும் அதை எவ்வாறு மேலும் மேம்படுத்துவது என்பதையும் புரிந்துகொள்வது சவாலாக இருக்கலாம்.
NAS இன் பயன்பாடுகள்
NAS வெற்றிகரமாக பலவிதமான பணிகள் மற்றும் களங்களுக்கு பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, அவற்றுள்:- பட வகைப்பாடு: ImageNet மற்றும் CIFAR-10 போன்ற பட வகைப்பாடு பணிகளுக்கான அதிநவீன கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிய NAS பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. எடுத்துக்காட்டுகளில் NASNet, AmoebaNet மற்றும் EfficientNet ஆகியவை அடங்கும்.
- பொருள் கண்டறிதல்: பொருள் கண்டறிதல் பணிகளுக்கு NAS பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, அங்கு இது மிகவும் திறமையான மற்றும் துல்லியமான பொருள் கண்டறிபவர்களை வடிவமைக்க பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.
- சொற்பொருள் பிரிவு: ஒரு படத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும் ஒரு லேபிளை ஒதுக்குவதை உள்ளடக்கிய சொற்பொருள் பிரிவுக்கு கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிய NAS பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, உரை வகைப்பாடு மற்றும் மொழி மாதிரி செய்தல் போன்ற பல்வேறு NLP பணிகளுக்கான கட்டமைப்புகளை வடிவமைக்க NAS பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, இது மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மாற்றிகளின் கட்டமைப்பை மேம்படுத்த பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.
- பேச்சு அங்கீகாரம்: பேச்சு அங்கீகார பணிகளுக்கு NAS பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, அங்கு இது மிகவும் துல்லியமான மற்றும் திறமையான ஒலி மாதிரிகளை வடிவமைக்க பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.
- ரோபாட்டிக்ஸ்: ரோபோக்களின் கட்டுப்பாட்டு கொள்கைகளை மேம்படுத்த NAS ஐப் பயன்படுத்தலாம், இது ரோபோக்கள் சிக்கலான பணிகளை மிகவும் திறமையாகக் கற்க அனுமதிக்கிறது.
- மருந்து கண்டுபிடிப்பு: விரும்பிய பண்புகளுடன் மூலக்கூறுகளை வடிவமைக்க மருந்து கண்டுபிடிப்பில் NAS ஐப் பயன்படுத்தும் சாத்தியம் உள்ளது. உதாரணமாக, ஒரு இலக்கு புரதத்துடன் அவற்றின் பிணைப்பு உறவை மேம்படுத்த மூலக்கூறுகளின் கட்டமைப்பை மேம்படுத்த இதைப் பயன்படுத்தலாம்.
NAS இன் எதிர்கால திசைகள்
NAS இன் களம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, பல நம்பிக்கைக்குரிய ஆராய்ச்சி திசைகளுடன்:- திறமையான NAS: குறைவான கணக்கீட்டு வளங்களும் நேரமும் தேவைப்படும் திறமையான NAS வழிமுறைகளை உருவாக்குதல். இதில் எடை பகிர்வு, குறைந்த துல்லியமான மதிப்பீடு மற்றும் செயல்திறன் கணிப்பு போன்ற நுட்பங்கள் அடங்கும்.
- மாற்றத்தக்க NAS: மற்ற தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் பணிகளுக்கு நன்றாக பொதுமைப்படுத்தப்படும் கட்டமைப்புகளைக் கண்டறியக்கூடிய NAS வழிமுறைகளை வடிவமைத்தல். இதில் மெட்டா-கற்றல் மற்றும் களம் தழுவல் போன்ற நுட்பங்கள் அடங்கும்.
- விளக்கக்கூடிய NAS: விளக்க மற்றும் புரிந்து கொள்ள எளிதான கட்டமைப்புகளை உருவாக்கும் NAS வழிமுறைகளை உருவாக்குதல். இதில் காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் விளக்கக்கூடிய AI போன்ற நுட்பங்கள் அடங்கும்.
- வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்களுக்கான NAS: மொபைல் போன்கள் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் போன்ற வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்களில் பயன்படுத்த ஏற்ற கட்டமைப்புகளை வடிவமைக்கக்கூடிய NAS வழிமுறைகளை உருவாக்குதல். இதில் பிணைய குவாண்டமியம் மற்றும் கத்தரித்தல் போன்ற நுட்பங்கள் அடங்கும்.
- குறிப்பிட்ட வன்பொருளுக்கான NAS: GPUs, TPUs மற்றும் FPGAs போன்ற குறிப்பிட்ட வன்பொருள் கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்த நரம்பியல் பிணைய கட்டமைப்புகளை மேம்படுத்துதல்.
- பிற AutoML நுட்பங்களுடன் NAS ஐ ஒருங்கிணைத்தல்: அதி அளவுரு தேர்வுமுறை மற்றும் அம்சம் பொறியியல் போன்ற பிற AutoML நுட்பங்களுடன் NAS ஐ ஒருங்கிணைத்து மிகவும் விரிவான தானியங்கி இயந்திர கற்றல் குழாய்களை உருவாக்க.
- தானியங்கி தேடல் இட வடிவமைப்பு: தேடல் இடத்தை தானாக வடிவமைக்க நுட்பங்களை உருவாக்குதல். இது உகந்த அடுக்கு வகைகள், இணைப்பு வடிவங்கள் மற்றும் தேடல் இடத்தில் சேர்க்க வேண்டிய அதி அளவுருக்களைக் கற்றுக் கொள்வதை உள்ளடக்குகிறது.
- கண்காணிக்கப்படும் கற்றலுக்கு அப்பாற்பட்ட NAS: கண்காணிக்கப்படாத கற்றல், வலுவூட்டல் கற்றல் மற்றும் சுய-கண்காணிக்கப்படும் கற்றல் போன்ற பிற கற்றல் முன்னுதாரணங்களுக்கு NAS ஐ நீட்டித்தல்.
உலகளாவிய தாக்கம் மற்றும் நெறிமுறை பரிசீலனைகள்
NAS இல் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்கள் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க உலகளாவிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன, ஆழமான கற்றலை ஜனநாயகப்படுத்துவதற்கும் பரந்த பார்வையாளர்களுக்கு அதை அணுகுவதற்கும் சாத்தியத்தை வழங்குகிறது. இருப்பினும், தானியங்கி மாதிரி வடிவமைப்பின் நெறிமுறை தாக்கங்களை கருத்தில் கொள்வது அவசியம்:
- சார்பு பெருக்கம்: NAS வழிமுறைகள் பயிற்சி தரவுகளில் இருக்கும் சார்புகளை கவனக்குறைவாக பெருக்கலாம், இது பாகுபாடான விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். பயிற்சி தரவுகள் பிரதிநிதித்துவம் மற்றும் பாரபட்சமற்றவை என்பதை உறுதி செய்வது அவசியம்.
- வெளிப்படைத்தன்மை இல்லாமை: NAS ஆல் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட சிக்கலான கட்டமைப்புகளை விளக்க கடினமாக இருக்கும், அவை எவ்வாறு முடிவுகளை எடுக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது சவாலாக இருக்கும். இந்த வெளிப்படைத்தன்மை இல்லாமை பொறுப்புக்கூறல் மற்றும் நியாயம் குறித்த கவலைகளை எழுப்பக்கூடும்.
- வேலை இழப்பு: மாதிரி வடிவமைப்பின் ஆட்டோமேஷன் தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பொறியாளர்களுக்கு வேலை இழப்புக்கு வழிவகுக்கும். ஆட்டோமேஷனின் சமூக மற்றும் பொருளாதார தாக்கங்களை கருத்தில் கொள்வது மற்றும் மறுபயிற்சி மற்றும் திறன்களை மேம்படுத்துவதற்கான திட்டங்களில் முதலீடு செய்வது முக்கியம்.
- சுற்றுச்சூழல் தாக்கம்: NAS இன் கணக்கீட்டு செலவு கார்பன் வெளியேற்றத்திற்கு பங்களிக்கும். அதிக ஆற்றல் திறன் கொண்ட NAS வழிமுறைகளை உருவாக்குவது மற்றும் பயிற்சி செயல்முறைக்கு ஆற்றலை வழங்க புதுப்பிக்கத்தக்க எரிசக்தி மூலங்களைப் பயன்படுத்துவது முக்கியம்.
இந்த நெறிமுறை பரிசீலனைகளை நிவர்த்தி செய்வது NAS ஐ பொறுப்புடன் பயன்படுத்துவதையும் அனைவருக்கும் நன்மை செய்வதையும் உறுதி செய்வது அவசியம்.
நடைமுறை உதாரணம்: NAS-உருவாக்கிய மாதிரி மூலம் பட வகைப்பாடு
வளரும் நாட்டில் உள்ள ஒரு சிறிய தன்னார்வ தொண்டு நிறுவனம் செயற்கைக்கோள் படங்களைப் பயன்படுத்தி பயிர் விளைச்சல் கணிப்பை மேம்படுத்த விரும்புகிறது என்று வைத்துக்கொள்வோம். அனுபவம் வாய்ந்த ஆழமான கற்றல் பொறியாளர்களை நியமிக்க அவர்களிடம் வளங்கள் இல்லை. NAS ஐ உள்ளடக்கிய கிளவுட் அடிப்படையிலான AutoML தளத்தைப் பயன்படுத்தி, அவர்கள்:
- அவர்களின் லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பை பதிவேற்றவும்: தரவுத்தொகுப்பில் விவசாய நிலத்தின் செயற்கைக்கோள் படங்கள் உள்ளன, அவை தொடர்புடைய பயிர் விளைச்சலுடன் லேபிளிடப்பட்டுள்ளன.
- சிக்கலை வரையறுக்கவும்: விளைச்சலைக் கணிக்க பட வகைப்பாட்டைச் செய்ய விரும்புவதாகக் குறிப்பிடவும் (எ.கா., "அதிக விளைச்சல்", "நடுத்தர விளைச்சல்", "குறைந்த விளைச்சல்").
- NAS வேலையைச் செய்யட்டும்: AutoML தளம் அவர்களின் குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் சிக்கலுக்கு உகந்த வெவ்வேறு நரம்பியல் பிணைய கட்டமைப்புகளை தானாக ஆராய NAS ஐப் பயன்படுத்துகிறது.
- சிறந்த மாதிரியை பயன்படுத்தவும்: தேடல் செயல்முறைக்குப் பிறகு, தளம் சிறந்த NAS-உருவாக்கிய மாதிரியை வழங்குகிறது, இது பயன்படுத்த தயாராக உள்ளது. தன்னார்வ தொண்டு நிறுவனம் பின்னர் இந்த மாதிரியை புதிய பகுதிகளில் பயிர் விளைச்சலைக் கணிக்கப் பயன்படுத்தலாம், இது விவசாயிகளுக்கு அவர்களின் நடைமுறைகளை மேம்படுத்தவும் உணவு பாதுகாப்பை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.
வரையறுக்கப்பட்ட வளங்களைக் கொண்ட நிறுவனங்களை ஆழமான கற்றலின் சக்தியைப் பயன்படுத்த NAS எவ்வாறு அதிகாரம் அளிக்கிறது என்பதை இந்த எடுத்துக்காட்டு எடுத்துக்காட்டுகிறது.
முடிவு
நரம்பியல் கட்டமைப்பு தேடல் (NAS) என்பது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் வடிவமைப்பை தானியங்குபடுத்தும் ஒரு சக்திவாய்ந்த AutoML நுட்பமாகும். சாத்தியமான கட்டமைப்புகளின் வடிவமைப்பு இடத்தை முறையாக ஆராய்வதன் மூலம், NAS வழிமுறைகள் கைமுறையாக வடிவமைக்கப்பட்டவற்றை விட உயர் செயல்திறன் கொண்ட மாதிரிகளைக் கண்டறிய முடியும். NAS கணக்கீட்டு செலவு, பொதுமைப்படுத்தல் மற்றும் விளக்கமளித்தல் தொடர்பான சவால்களை எதிர்கொண்டாலும், நடந்து கொண்டிருக்கும் ஆராய்ச்சி இந்த வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்கிறது மற்றும் மிகவும் திறமையான, மாற்றத்தக்க மற்றும் விளக்கக்கூடிய NAS வழிமுறைகளுக்கு வழி வகுக்கிறது. களம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், ஆழமான கற்றலை ஜனநாயகப்படுத்துவதிலும், உலகெங்கிலும் உள்ள தனிநபர்கள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு பயனளிக்கும் வகையில், பலவிதமான பணிகள் மற்றும் களங்களுக்கு அதன் பயன்பாட்டை செயல்படுத்துவதிலும் NAS பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்க உள்ளது. இந்த சக்திவாய்ந்த கருவிகளின் பொறுப்பான கண்டுபிடிப்பு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை உறுதி செய்வதற்காக, தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களுடன் நெறிமுறை தாக்கங்களையும் கருத்தில் கொள்வது மிகவும் முக்கியமானது.