பைத்தான் நியூரல் நெட்வொர்க்: உலகளாவிய AI ஆர்வலர்களுக்காக பூஜ்ஜியத்திலிருந்து பேக்ப்ரோபகேஷனில் தேர்ச்சி பெறுதல்

செயற்கை நுண்ணறிவின் வேகமாக வளர்ந்து வரும் உலகில், நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் ஒரு மூலக்கல்லாக நிற்கின்றன, அவை தொழில்கள் மற்றும் புவியியல் எல்லைகள் முழுவதும் புதுமைகளை உருவாக்குகின்றன. உங்கள் விருப்பங்களுக்கு ஏற்ப உள்ளடக்கத்தைப் பரிந்துரைக்கும் பரிந்துரை அமைப்புகளை இயக்குவது முதல், மேம்பட்ட மருத்துவ நோயறிதல்களை செயல்படுத்துவது வரை, மற்றும் தடையற்ற உலகளாவிய தகவல்தொடர்புக்கு மொழிபெயர்ப்பை எளிதாக்குவது வரை, அவற்றின் தாக்கம் ஆழமானது மற்றும் பரவலானது. இந்த சக்திவாய்ந்த நெட்வொர்க்குகள் எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கின்றன என்பதன் மையத்தில் ஒரு அடிப்படை அல்காரிதம் உள்ளது: பேக்ப்ரோபகேஷன்.

டீப் லேர்னிங்கின் இயக்கவியலை உண்மையாகப் புரிந்துகொள்ள விரும்பும் எவருக்கும், அல்லது உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கு சேவை செய்யும் வலுவான AI தீர்வுகளை உருவாக்க விரும்புபவர்களுக்கும், பேக்ப்ரோபகேஷனைப் புரிந்துகொள்வது என்பது ஒரு கல்விப் பயிற்சி மட்டுமல்ல; அது ஒரு முக்கியமான திறமையாகும். டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் பைடார்ச் போன்ற உயர்-நிலை நூலகங்கள் நியூரல் நெட்வொர்க் மேம்பாட்டை எளிதாக்கினாலும், பேக்ப்ரோபகேஷனில் ஆழமாக மூழ்குவது ஒரு இணையற்ற கருத்தியல் தெளிவை வழங்குகிறது. ஒரு நெட்வொர்க்கின் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்கும் திறனின் பின்னணியில் உள்ள "எப்படி" மற்றும் "ஏன்" என்பதை இது விளக்குகிறது, இது பிழைத்திருத்தம், மேம்படுத்துதல் மற்றும் புதுமைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றிற்கு விலைமதிப்பற்ற ஒரு நுண்ணறிவு ஆகும்.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி ஒரு உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது – டெவலப்பர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள், மாணவர்கள் மற்றும் பல்வேறு பின்னணியில் இருந்து வரும் AI ஆர்வலர்கள். நாம் பைத்தானைப் பயன்படுத்தி பூஜ்ஜியத்திலிருந்து பேக்ப்ரோபகேஷனை செயல்படுத்த ஒரு பயணத்தைத் தொடங்குவோம், அதன் கணித அடித்தளங்களை எளிமைப்படுத்தி மற்றும் அதன் நடைமுறை பயன்பாட்டை விளக்குவோம். குறிப்பிட்ட கருவிகளைத் தாண்டிய ஒரு அடித்தள புரிதலுடன் உங்களை மேம்படுத்துவதே எங்கள் குறிக்கோள், உங்கள் AI பயணம் உங்களை எங்கு அழைத்துச் சென்றாலும், நம்பிக்கையுடன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளை உருவாக்கவும், விளக்கவும மற்றும் மேம்படுத்தவும் உங்களுக்கு உதவுகிறது.

நியூரல் நெட்வொர்க் முன்னுதாரணத்தைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

நாம் பேக்ப்ரோபகேஷனை பிரித்து ஆராய்வதற்கு முன்பு, ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டை சுருக்கமாக நினைவு கூர்வோம். மனித மூளையால் ஈர்க்கப்பட்ட, செயற்கை நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (ANNs) வடிவங்களை அடையாளம் காண வடிவமைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு மாதிரிகள். அவை அடுக்குகளாக ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகள் அல்லது "நியூரான்களை" கொண்டிருக்கின்றன:

• உள்ளீட்டு அடுக்கு (Input Layer): ஆரம்ப தரவைப் பெறுகிறது. இங்குள்ள ஒவ்வொரு நியூரானும் உள்ளீட்டு தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள ஒரு அம்சத்திற்கு ஒத்திருக்கிறது.
• மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் (Hidden Layers): உள்ளீட்டு மற்றும் வெளியீட்டு அடுக்குகளுக்கு இடையில் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட அடுக்குகள். இந்த அடுக்குகள் இடைநிலைக் கணக்கீடுகளைச் செய்கின்றன, தரவிலிருந்து மேலும் மேலும் சிக்கலான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கின்றன. இந்த அடுக்குகளின் ஆழம் மற்றும் அகலம் முக்கியமான வடிவமைப்புத் தேர்வுகள்.
• வெளியீட்டு அடுக்கு (Output Layer): இறுதி முடிவை உருவாக்குகிறது, இது ஒரு கணிப்பு, ஒரு வகைப்பாடு அல்லது பணியைப் பொறுத்து வேறு சில வகையான வெளியீடாக இருக்கலாம்.

நியூரான்களுக்கு இடையேயான ஒவ்வொரு இணைப்பும் அதனுடன் தொடர்புடைய ஒரு எடையை (weight) கொண்டுள்ளது, மேலும் ஒவ்வொரு நியூரானும் ஒரு சார்புநிலையை (bias) கொண்டுள்ளது. இந்த எடைகளும் சார்புநிலைகளும் நெட்வொர்க்கின் சரிசெய்யக்கூடிய அளவுருக்கள் ஆகும், அவை பயிற்சி செயல்முறையின் போது கற்றுக்கொள்ளப்படுகின்றன. தகவல்கள் நெட்வொர்க்கின் வழியாக முன்னோக்கி பாய்கின்றன (ஃபீட்ஃபார்வர்டு பாஸ்), உள்ளீட்டு அடுக்கிலிருந்து, மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் வழியாக, வெளியீட்டு அடுக்கு வரை. ஒவ்வொரு நியூரானிலும், உள்ளீடுகள் கூட்டப்படுகின்றன, எடைகள் மற்றும் சார்புநிலைகளால் சரிசெய்யப்படுகின்றன, பின்னர் ஒரு செயல்படுத்தும் செயல்பாடு (activation function) மூலம் அனுப்பப்பட்டு நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது தரவில் உள்ள நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கற்க நெட்வொர்க்கை அனுமதிக்கிறது.

ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கின் முக்கிய சவால், அதன் கணிப்புகள் உண்மையான இலக்கு மதிப்புகளுடன் முடிந்தவரை நெருக்கமாக பொருந்தும் வகையில் இந்த எடைகளையும் சார்புநிலைகளையும் சரிசெய்வதாகும். இங்குதான் பேக்ப்ரோபகேஷன் devreக்கு வருகிறது.

பேக்ப்ரோபகேஷன்: நியூரல் நெட்வொர்க் கற்றலின் இயந்திரம்

ஒரு மாணவர் தேர்வு எழுதுவதாக கற்பனை செய்து பாருங்கள். அவர்கள் தங்கள் பதில்களை (கணிப்புகளை) சமர்ப்பிக்கிறார்கள், அவை சரியான பதில்களுடன் (உண்மையான இலக்கு மதிப்புகள்) ஒப்பிடப்படுகின்றன. ஒரு முரண்பாடு இருந்தால், மாணவர் பின்னூட்டம் (ஒரு பிழை சமிக்ஞை) பெறுகிறார். இந்த பின்னூட்டத்தின் அடிப்படையில், அவர்கள் தங்கள் தவறுகளைப் பற்றி சிந்தித்து, அடுத்த முறை சிறப்பாக செயல்பட தங்கள் புரிதலை (எடைகள் மற்றும் சார்புநிலைகள்) சரிசெய்கிறார்கள். பேக்ப்ரோபகேஷன் என்பது நியூரல் நெட்வொர்க்குகளுக்கான இந்த பின்னூட்ட வழிமுறையே ஆகும்.

பேக்ப்ரோபகேஷன் என்றால் என்ன?

பேக்ப்ரோபகேஷன், அதாவது "பிழைகளின் பின்திரும்பல் பரவல்" (backward propagation of errors), என்பது ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கின் எடைகள் மற்றும் சார்புநிலைகளைப் பொறுத்து இழப்புச் செயல்பாட்டின் சரிவுகளை (gradients) திறமையாக கணக்கிடப் பயன்படும் ஒரு அல்காரிதம் ஆகும். இந்த சரிவுகள் ஒவ்வொரு எடை மற்றும் சார்புநிலை ஒட்டுமொத்த பிழைக்கு எவ்வளவு பங்களிக்கிறது என்பதைக் கூறுகின்றன. இதை அறிந்துகொள்வதன் மூலம், பிழையைக் குறைக்கும் திசையில் நாம் எடைகளையும் சார்புநிலைகளையும் சரிசெய்ய முடியும், இந்த செயல்முறை கிரேடியன்ட் டெசென்ட் (gradient descent) என்று அழைக்கப்படுகிறது.

பலமுறை சுயாதீனமாக கண்டுபிடிக்கப்பட்டு, 1986 இல் ரூமல்ஹார்ட், ஹின்டன் மற்றும் வில்லியம்ஸின் பணியால் பிரபலப்படுத்தப்பட்ட பேக்ப்ரோபகேஷன், பல-அடுக்கு நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சியில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி, டீப் லேர்னிங்கை நடைமுறைக்குக் கொண்டு வந்தது. இது நுண்கணிதத்தின் சங்கிலி விதியின் (chain rule) ஒரு நேர்த்தியான பயன்பாடு ஆகும்.

இது ஏன் முக்கியமானது?

• செயல்திறன்: இது ஆழமான நெட்வொர்க்குகளில் மில்லியன் கணக்கான அல்லது பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்களுக்கான சரிவுகளை குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறனுடன் கணக்கிட அனுமதிக்கிறது. இது இல்லாமல், சிக்கலான நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பது கணக்கீட்டு ரீதியாக சாத்தியமற்றதாக இருக்கும்.
• கற்றலை செயல்படுத்துகிறது: இது நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள உதவும் வழிமுறையாகும். பிழை சமிக்ஞையின் அடிப்படையில் அளவுருக்களை மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதன் மூலம், நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான வடிவங்களை அடையாளம் கண்டு மாதிரியாக்க முடியும்.
• மேம்பட்ட நுட்பங்களுக்கான அடித்தளம்: கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) முதல் ரெக்கரென்ட் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs) மற்றும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் மாதிரிகள் வரை பல மேம்பட்ட டீப் லேர்னிங் நுட்பங்கள், பேக்ப்ரோபகேஷனின் அடிப்படைக் கொள்கைகளின் மீது கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளன.

பேக்ப்ரோபகேஷனின் கணித அடித்தளம்

பேக்ப்ரோபகேஷனை உண்மையாக செயல்படுத்த, நாம் முதலில் அதன் கணித அடித்தளங்களைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். நுண்கணிதம் உங்கள் அன்றாட ரொட்டியாக இல்லாவிட்டாலும் கவலைப்பட வேண்டாம்; நாம் அதை ஜீரணிக்கக்கூடிய படிகளாக உடைப்போம்.

1. நியூரானின் செயல்படுத்தல் மற்றும் ஃபார்வர்டு பாஸ்

ஒரு அடுக்கில் உள்ள ஒரு நியூரானுக்கு, அதன் உள்ளீடுகளின் எடையிடப்பட்ட கூட்டுத்தொகை (சார்புநிலை உட்பட) கணக்கிடப்படுகிறது:

z = (அனைத்து உள்ளீடு * எடை ஆகியவற்றின் கூட்டுத்தொகை) + சார்புநிலை

பின்னர், நியூரானின் வெளியீட்டை உருவாக்க z-க்கு ஒரு செயல்படுத்தும் செயல்பாடு f பயன்படுத்தப்படுகிறது:

a = f(z)

பொதுவான செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் பின்வருமாறு:

• சிக்மாய்டு (Sigmoid): f(x) = 1 / (1 + exp(-x)). மதிப்புகளை 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் சுருக்குகிறது. பைனரி வகைப்படுத்தலில் வெளியீட்டு அடுக்குகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• ReLU (ரெக்டிஃபைடு லீனியர் யூனிட்): f(x) = max(0, x). அதன் கணக்கீட்டு செயல்திறன் மற்றும் மறைந்துபோகும் சரிவுப் பிரச்சினையைத் தணிக்கும் திறன் காரணமாக மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் பிரபலமானது.
• டான்ஹெச் (ஹைபர்போலிக் டேன்ஜென்ட்): f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x)). மதிப்புகளை -1 மற்றும் 1 க்கு இடையில் சுருக்குகிறது.

ஃபீட்ஃபார்வர்டு பாஸ் என்பது உள்ளீட்டை அனைத்து அடுக்குகளின் வழியாக பரப்புவதை உள்ளடக்கியது, இறுதி வெளியீடு உருவாக்கப்படும் வரை ஒவ்வொரு நியூரானுக்கும் z மற்றும் a ஐக் கணக்கிடுகிறது.

2. இழப்புச் செயல்பாடு (Loss Function)

ஃபீட்ஃபார்வர்டு பாஸிற்குப் பிறகு, நெட்வொர்க்கின் கணிப்பை y_pred ஐ உண்மையான இலக்கு மதிப்பு y_true உடன் ஒரு இழப்புச் செயல்பாடு (அல்லது செலவுச் செயல்பாடு) பயன்படுத்தி ஒப்பிடுகிறோம். இந்த செயல்பாடு பிழையை அளவிடுகிறது. ஒரு சிறிய இழப்பு சிறந்த மாதிரி செயல்திறனைக் குறிக்கிறது.

பின்னடைவுப் பணிகளுக்கு, சராசரி வர்க்கப் பிழை (Mean Squared Error - MSE) பொதுவானது:

L = (1/N) * sum((y_true - y_pred)^2)

பைனரி வகைப்படுத்தலுக்கு, பைனரி கிராஸ்-என்ட்ரோபி (Binary Cross-Entropy) அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது:

L = -(y_true * log(y_pred) + (1 - y_true) * log(1 - y_pred))

இந்த இழப்புச் செயல்பாட்டைக் குறைப்பதே எங்கள் குறிக்கோள்.

3. பின்திரும்பல் பாஸ்: பிழை பரவல் மற்றும் சரிவு கணக்கீடு

இங்குதான் பேக்ப்ரோபகேஷன் பிரகாசிக்கிறது. இழப்பைக் குறைக்க ஒவ்வொரு எடை மற்றும் சார்புநிலை எவ்வளவு மாற வேண்டும் என்பதை நாம் கணக்கிடுகிறோம். இது ஒவ்வொரு அளவுருவைப் பொறுத்து இழப்புச் செயல்பாட்டின் பகுதி வகைக்கெழுக்களைக் கணக்கிடுவதை உள்ளடக்கியது. அடிப்படைக் கொள்கை நுண்கணிதத்தின் சங்கிலி விதி (chain rule) ஆகும்.

சரிவுகளை விளக்க, ஒரு எளிய இரண்டு-அடுக்கு நெட்வொர்க்கை (ஒரு மறைக்கப்பட்ட, ஒரு வெளியீடு) கருத்தில் கொள்வோம்:

வெளியீட்டு அடுக்கு சரிவுகள்: முதலில், வெளியீட்டு நியூரானின் செயல்படுத்தலைப் பொறுத்து இழப்பின் சரிவைக் கணக்கிடுகிறோம்:

dL/da_output = y_pred ஐப் பொறுத்து இழப்புச் செயல்பாட்டின் வகைக்கெழு

பின்னர், வெளியீட்டு அடுக்கின் எடையிடப்பட்ட கூட்டுத்தொகையில் (z_output) ஏற்படும் மாற்றங்கள் இழப்பை எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பதைக் கண்டறிய வேண்டும், செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டின் வகைக்கெழுவைப் பயன்படுத்தி:

dL/dz_output = dL/da_output * da_output/dz_output (இங்கு da_output/dz_output என்பது வெளியீட்டு செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டின் வகைக்கெழு)

இப்போது, வெளியீட்டு அடுக்கின் எடைகள் (W_ho) மற்றும் சார்புநிலைகள் (b_o) க்கான சரிவுகளைக் கண்டறியலாம்:

• எடைகள்: dL/dW_ho = dL/dz_output * a_hidden (இங்கு a_hidden என்பது மறைக்கப்பட்ட அடுக்கிலிருந்து வரும் செயல்படுத்தல்கள்)
• சார்புநிலைகள்: dL/db_o = dL/dz_output * 1 (சார்புநிலை உறுப்பு வெறுமனே சேர்க்கப்படுவதால்)

மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு சரிவுகள்: பிழையை பின்னோக்கிப் பரப்பி, மறைக்கப்பட்ட அடுக்கின் செயல்படுத்தல்கள் (a_hidden) வெளியீட்டு அடுக்கில் உள்ள பிழைக்கு எவ்வளவு பங்களித்தன என்பதைக் கணக்கிட வேண்டும்:

dL/da_hidden = sum(dL/dz_output * W_ho) (அனைத்து வெளியீட்டு நியூரான்களுக்கும் கூட்டுதல், இந்த மறைக்கப்பட்ட நியூரானுடனான அவற்றின் இணைப்புகளால் எடையிடப்பட்டது)

அடுத்து, வெளியீட்டு அடுக்கைப் போலவே, மறைக்கப்பட்ட அடுக்கின் எடையிடப்பட்ட கூட்டுத்தொகையில் (z_hidden) ஏற்படும் மாற்றங்கள் இழப்பை எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பதைக் காண்கிறோம்:

dL/dz_hidden = dL/da_hidden * da_hidden/dz_hidden (இங்கு da_hidden/dz_hidden என்பது மறைக்கப்பட்ட செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டின் வகைக்கெழு)

இறுதியாக, மறைக்கப்பட்ட அடுக்குடன் இணைக்கும் எடைகள் (W_ih) மற்றும் சார்புநிலைகள் (b_h) க்கான சரிவுகளைக் கணக்கிடுகிறோம்:

• எடைகள்: dL/dW_ih = dL/dz_hidden * input (இங்கு input என்பது உள்ளீட்டு அடுக்கிலிருந்து வரும் மதிப்புகள்)
• சார்புநிலைகள்: dL/db_h = dL/dz_hidden * 1

4. எடை புதுப்பிப்பு விதி (கிரேடியன்ட் டெசென்ட்)

அனைத்து சரிவுகளும் கணக்கிடப்பட்டவுடன், ஒரு கற்றல் விகிதம் (learning rate) (alpha அல்லது eta) மூலம் அளவிடப்பட்ட சரிவுக்கு எதிர் திசையில் எடைகளையும் சார்புநிலைகளையும் புதுப்பிக்கிறோம். கற்றல் விகிதம் பிழைப் பரப்பில் நாம் எடுக்கும் படிகளின் அளவைத் தீர்மானிக்கிறது.

new_weight = old_weight - learning_rate * dL/dW new_bias = old_bias - learning_rate * dL/db

ஃபீட்ஃபார்வர்டு, இழப்பு கணக்கீடு, பேக்ப்ரோபகேஷன் மற்றும் எடை புதுப்பிப்புகளை மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் இந்த செயல்முறை, ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கின் பயிற்சியை உருவாக்குகிறது.

படிப்படியான பைத்தான் செயல்படுத்தல் (பூஜ்ஜியத்திலிருந்து)

இந்த கணிதக் கருத்துக்களை பைத்தான் குறியீடாக மாற்றுவோம். திறமையான எண் செயல்பாடுகளுக்கு நாம் NumPy ஐப் பயன்படுத்துவோம், இது மெஷின் லேர்னிங்கில் அதன் வரிசை கையாளுதல் திறன்களுக்காக ஒரு நிலையான நடைமுறையாகும், இது நமது நெட்வொர்க்கின் தரவு மற்றும் அளவுருக்களைக் குறிக்கும் வெக்டர்கள் மற்றும் மெட்ரிக்குகளைக் கையாளுவதற்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.

சுற்றுச்சூழலை அமைத்தல்

NumPy நிறுவப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்:

pip install numpy

முக்கிய கூறுகள்: செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் அவற்றின் வகைக்கெழுக்கள்

பேக்ப்ரோபகேஷனுக்கு, நமக்கு செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மற்றும் அதன் வகைக்கெழு இரண்டும் தேவை. பொதுவானவற்றை வரையறுப்போம்:

சிக்மாய்டு:

            
import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    # Derivative of sigmoid(x) is sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))
    s = sigmoid(x)
    return s * (1 - s)

            

              
                Copy
              
            
          

ReLU:

            
def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

def relu_derivative(x):
    # Derivative of ReLU(x) is 1 if x > 0, 0 otherwise
    return (x > 0).astype(float)

            

              
                Copy
              
            
          

சராசரி வர்க்கப் பிழை (MSE) மற்றும் அதன் வகைக்கெழு:

            
def mse_loss(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.square(y_true - y_pred))

def mse_loss_derivative(y_true, y_pred):
    # Derivative of MSE is 2 * (y_pred - y_true) / N
    return 2 * (y_pred - y_true) / y_true.size

            

              
                Copy
              
            
          

`NeuralNetwork` கிளாஸ் கட்டமைப்பு

நாம் நமது நெட்வொர்க்கின் தர்க்கத்தை ஒரு பைத்தான் கிளாஸிற்குள் இணைப்போம். இது மாடுலாரிட்டி மற்றும் மறுபயன்பாட்டை ஊக்குவிக்கிறது, இது உலகளாவிய மேம்பாட்டுக் குழுக்களுக்கு நன்கு சேவை செய்யும் சிக்கலான மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கான ஒரு சிறந்த நடைமுறையாகும்.

துவக்கம் (`__init__`): நாம் நெட்வொர்க்கின் கட்டமைப்பை (உள்ளீடு, மறைக்கப்பட்ட மற்றும் வெளியீட்டு நியூரான்களின் எண்ணிக்கை) வரையறுத்து, எடைகளையும் சார்புநிலைகளையும் சீரற்ற முறையில் துவக்க வேண்டும். சமச்சீர்நிலையை உடைக்கவும், வெவ்வேறு நியூரான்கள் வெவ்வேறு அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்வதை உறுதி செய்யவும் சீரற்ற துவக்கம் முக்கியமானது.

            
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate=0.1):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.learning_rate = learning_rate

        # Initialize weights and biases for hidden layer
        # Weights: (input_size, hidden_size), Biases: (1, hidden_size)
        self.weights_ih = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) * 0.01
        self.bias_h = np.zeros((1, self.hidden_size))

        # Initialize weights and biases for output layer
        # Weights: (hidden_size, output_size), Biases: (1, output_size)
        self.weights_ho = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) * 0.01
        self.bias_o = np.zeros((1, self.output_size))

        # Store activation function and its derivative (e.g., Sigmoid)
        self.activation = sigmoid
        self.activation_derivative = sigmoid_derivative

        # Store loss function and its derivative
        self.loss_fn = mse_loss
        self.loss_fn_derivative = mse_loss_derivative

            

              
                Copy
              
            
          

ஃபீட்ஃபார்வர்டு பாஸ் (`feedforward`): இந்த முறை ஒரு உள்ளீட்டை எடுத்து அதை நெட்வொர்க்கின் வழியாக பரப்புகிறது, இடைநிலை செயல்படுத்தல்களை சேமிக்கிறது, இது பேக்ப்ரோபகேஷனுக்குத் தேவைப்படும்.

            
    def feedforward(self, X):
        # Input to Hidden layer
        self.hidden_input = np.dot(X, self.weights_ih) + self.bias_h
        self.hidden_output = self.activation(self.hidden_input)

        # Hidden to Output layer
        self.final_input = np.dot(self.hidden_output, self.weights_ho) + self.bias_o
        self.final_output = self.activation(self.final_input)
        return self.final_output

            

              
                Copy
              
            
          

பேக்ப்ரோபகேஷன் (`backpropagate`): இது நமது கற்றல் அல்காரிதத்தின் மையமாகும். இது சரிவுகளைக் கணக்கிட்டு எடைகளையும் சார்புநிலைகளையும் புதுப்பிக்கிறது.

            
    def backpropagate(self, X, y_true, y_pred):
        # 1. Output Layer Error and Gradients
        # Derivative of Loss w.r.t. predicted output (dL/da_output)
        error_output = self.loss_fn_derivative(y_true, y_pred)

        # Derivative of output activation (da_output/dz_output)
        delta_output = error_output * self.activation_derivative(self.final_input)

        # Gradients for weights_ho (dL/dW_ho)
        d_weights_ho = np.dot(self.hidden_output.T, delta_output)
        # Gradients for bias_o (dL/db_o)
        d_bias_o = np.sum(delta_output, axis=0, keepdims=True)

        # 2. Hidden Layer Error and Gradients
        # Error propagated back to hidden layer (dL/da_hidden)
        error_hidden = np.dot(delta_output, self.weights_ho.T)

        # Derivative of hidden activation (da_hidden/dz_hidden)
        delta_hidden = error_hidden * self.activation_derivative(self.hidden_input)

        # Gradients for weights_ih (dL/dW_ih)
        d_weights_ih = np.dot(X.T, delta_hidden)
        # Gradients for bias_h (dL/db_h)
        d_bias_h = np.sum(delta_hidden, axis=0, keepdims=True)

        # 3. Update Weights and Biases
        self.weights_ho -= self.learning_rate * d_weights_ho
        self.bias_o -= self.learning_rate * d_bias_o
        self.weights_ih -= self.learning_rate * d_weights_ih
        self.bias_h -= self.learning_rate * d_bias_h

            

              
                Copy
              
            
          

பயிற்சி வளையம் (`train`): இந்த முறை பல எப்போக்குகளில் முழு கற்றல் செயல்முறையையும் ஒருங்கிணைக்கிறது.

            
    def train(self, X, y_true, epochs):
        for epoch in range(epochs):
            # Perform feedforward pass
            y_pred = self.feedforward(X)

            # Calculate loss
            loss = self.loss_fn(y_true, y_pred)

            # Perform backpropagation and update weights
            self.backpropagate(X, y_true, y_pred)

            if epoch % (epochs // 10) == 0: # Print loss periodically
                print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss:.4f}")

            

              
                Copy
              
            
          

நடைமுறை உதாரணம்: ஒரு எளிய XOR கேட்டை செயல்படுத்துதல்

நமது பேக்ப்ரோபகேஷன் செயலாக்கத்தை நிரூபிக்க, நமது நியூரல் நெட்வொர்க்கை XOR சிக்கலைத் தீர்க்கப் பயிற்றுவிப்போம். XOR (exclusive OR) லாஜிக் கேட் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் ஒரு கிளாசிக் உதாரணமாகும், ஏனெனில் இது நேரியல் ரீதியாக பிரிக்க முடியாதது, அதாவது ஒரு எளிய ஒற்றை-அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் அதைத் தீர்க்க முடியாது. இதற்கு குறைந்தபட்சம் ஒரு மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு தேவை.

சிக்கல் வரையறை (XOR லாஜிக்)

உள்ளீடுகள் வேறுபட்டால் XOR செயல்பாடு 1 ஐ வெளியிடுகிறது, மற்றும் அவை ஒரே மாதிரியாக இருந்தால் 0 ஐ வெளியிடுகிறது:

• (0, 0) -> 0
• (0, 1) -> 1
• (1, 0) -> 1
• (1, 1) -> 0

XOR க்கான நெட்வொர்க் கட்டமைப்பு

2 உள்ளீடுகள் மற்றும் 1 வெளியீடு கொடுக்கப்பட்டால், நாம் ஒரு எளிய கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துவோம்:

• உள்ளீட்டு அடுக்கு: 2 நியூரான்கள்
• மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு: 4 நியூரான்கள் (ஒரு பொதுவான தேர்வு, ஆனால் பரிசோதனை செய்யலாம்)
• வெளியீட்டு அடுக்கு: 1 நியூரான்

XOR நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல்

            
# Input data for XOR
X_xor = np.array([[0, 0],
                  [0, 1],
                  [1, 0],
                  [1, 1]])

# Target output for XOR
y_xor = np.array([[0],
                  [1],
                  [1],
                  [0]])

# Create a neural network instance
# input_size=2, hidden_size=4, output_size=1
# Using a higher learning rate for faster convergence in this simple example
ann = NeuralNetwork(input_size=2, hidden_size=4, output_size=1, learning_rate=0.5)

# Train the network for a sufficient number of epochs
epochs = 10000
print("\n--- Training XOR Network ---")
ann.train(X_xor, y_xor, epochs)

# Evaluate the trained network
print("\n--- XOR Predictions After Training ---")
for i in range(len(X_xor)):
    input_data = X_xor[i:i+1] # Ensure input is 2D array for feedforward
    prediction = ann.feedforward(input_data)
    print(f"Input: {input_data[0]}, Expected: {y_xor[i][0]}, Predicted: {prediction[0][0]:.4f} (Rounded: {round(prediction[0][0])})")

            

              
                Copy
              
            
          

பயிற்சிக்குப் பிறகு, கணிக்கப்பட்ட மதிப்புகள் எதிர்பார்க்கப்படும் 0 அல்லது 1 க்கு மிக அருகில் இருப்பதைக் காண்பீர்கள், இது நமது நெட்வொர்க், பேக்ப்ரோபகேஷனால் அதிகாரம் பெற்று, நேரியல் அல்லாத XOR செயல்பாட்டை வெற்றிகரமாகக் கற்றுக்கொண்டது என்பதைக் காட்டுகிறது. இந்த எளிய உதாரணம், அடித்தளமாக இருந்தாலும், பல்வேறு தரவு நிலப்பரப்புகளில் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை செயல்படுத்துவதில் பேக்ப்ரோபகேஷனின் உலகளாவிய சக்தியைக் காட்டுகிறது.

உலகளாவிய பயன்பாடுகளுக்கான ஹைபர்பராமீட்டர்கள் மற்றும் மேம்படுத்தல்

ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க் செயலாக்கத்தின் வெற்றி அல்காரிதத்தைப் பொறுத்தது மட்டுமல்ல, அதன் ஹைபர்பராமீட்டர்களின் கவனமான தேர்வு மற்றும் சரிசெய்தலையும் சார்ந்துள்ளது. இவை கற்றல் செயல்முறை தொடங்குவதற்கு முன்பு மதிப்புகள் அமைக்கப்படும் அளவுருக்கள், எடைகள் மற்றும் சார்புநிலைகளைப் போலன்றி அவை கற்றுக்கொள்ளப்படுகின்றன. அவற்றைப் புரிந்துகொள்வதும் மேம்படுத்துவதும் எந்தவொரு AI பயிற்சியாளருக்கும் ஒரு முக்கியமான திறமையாகும், குறிப்பாக உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக சாத்தியமான பல்வேறு தரவு பண்புகளுடன் மாதிரிகளை உருவாக்கும்போது.

கற்றல் விகிதம்: கற்றலின் வேக டயல்

கற்றல் விகிதம் (`alpha`) கிரேடியன்ட் டெசென்ட்டின் போது எடுக்கப்படும் படி அளவைத் தீர்மானிக்கிறது. இது விவாதத்திற்குரிய வகையில் மிக முக்கியமான ஹைபர்பராமீட்டர் ஆகும். ஒரு கற்றல் விகிதம்:

• அதிகமாக இருந்தால்: அல்காரிதம் குறைந்தபட்சத்தைத் தாண்டிச் செல்லலாம், சுற்றித் துள்ளலாம், அல்லது வேறுபடலாம், ஒரு உகந்த தீர்வுக்கு ஒன்றிணையத் தவறலாம்.
• குறைவாக இருந்தால்: அல்காரிதம் சிறிய படிகளை எடுக்கும், இது மிகவும் மெதுவான ஒன்றிணைதலுக்கு வழிவகுக்கும், பயிற்சியை கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாகவும் நேரத்தைச் செலவழிப்பதாகவும் மாற்றும்.

உகந்த கற்றல் விகிதங்கள் தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகளுக்கு இடையில் பெரிதும் மாறுபடலாம். கற்றல் விகித அட்டவணைகள் (காலப்போக்கில் விகிதத்தைக் குறைத்தல்) அல்லது அடாப்டிவ் லேர்னிங் ரேட் ஆப்டிமைசர்கள் (எ.கா., ஆடம், ஆர்எம்எஸ்பிராப்) போன்ற நுட்பங்கள் உற்பத்தி-தர அமைப்புகளில் இந்த மதிப்பை மாறும் வகையில் சரிசெய்ய அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த ஆப்டிமைசர்கள் உலகளவில் பொருந்தக்கூடியவை மற்றும் பிராந்திய தரவு நுணுக்கங்களைப் பொறுத்தது அல்ல.

எப்போக்குகள்: எத்தனை சுற்றுகள் கற்றல்?

ஒரு எப்போக் என்பது முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பின் வழியாக ஒரு முழுமையான பாஸைக் குறிக்கிறது. எப்போக்குகளின் எண்ணிக்கை நெட்வொர்க் எல்லா தரவிலிருந்தும் எத்தனை முறை பார்க்கிறது மற்றும் கற்றுக்கொள்கிறது என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது. மிகக் குறைவான எப்போக்குகள் ஒரு குறைவாகப் பொருந்திய (underfit) மாதிரிக்கு வழிவகுக்கலாம் (தரவிலிருந்து போதுமான அளவு கற்றுக்கொள்ளாத ஒரு மாதிரி). அதிகப்படியான எப்போக்குகள் அதிகமாகப் பொருந்துதலுக்கு (overfitting) வழிவகுக்கலாம், அங்கு மாதிரி பயிற்சித் தரவை அதன் இரைச்சல் உட்பட மிக நன்றாகக் கற்றுக்கொள்கிறது, மற்றும் காணப்படாத தரவில் மோசமாகச் செயல்படுகிறது.

பயிற்சியின் போது ஒரு தனி சரிபார்ப்புத் தொகுப்பில் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பது சிறந்த எப்போக்குகளின் எண்ணிக்கையைத் தீர்மானிக்க ஒரு உலகளாவிய சிறந்த நடைமுறையாகும். சரிபார்ப்பு இழப்பு அதிகரிக்கத் தொடங்கும் போது, அது பெரும்பாலும் பயிற்சியை முன்கூட்டியே நிறுத்த ஒரு அறிகுறியாகும் (early stopping).

பேட்ச் அளவு: மினி-பேட்ச் கிரேடியன்ட் டெசென்ட்

பயிற்சியின் போது, முழு தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி சரிவுகளைக் கணக்கிடுவதற்குப் பதிலாக (பேட்ச் கிரேடியன்ட் டெசென்ட்) அல்லது ஒரு ஒற்றைத் தரவுப் புள்ளியைப் பயன்படுத்தி (ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டெசென்ட்), நாம் அடிக்கடி மினி-பேட்ச் கிரேடியன்ட் டெசென்ட் ஐப் பயன்படுத்துகிறோம். இது பயிற்சித் தரவை பேட்சுகள் எனப்படும் சிறிய துணைக்குழுக்களாகப் பிரிப்பதை உள்ளடக்கியது.

• நன்மைகள்: பேட்ச் கிரேடியன்ட் டெசென்ட்டின் நிலைத்தன்மைக்கும் ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டெசென்ட்டின் செயல்திறனுக்கும் இடையே ஒரு நல்ல சமரசத்தை வழங்குகிறது. இது நவீன வன்பொருளில் (GPUs, TPUs) இணை கணக்கீட்டிலிருந்தும் பயனடைகிறது, இது பெரிய, உலகளவில் விநியோகிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுவதற்கு முக்கியமானது.
• கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை: ஒரு சிறிய பேட்ச் அளவு சரிவு புதுப்பிப்புகளில் அதிக இரைச்சலை அறிமுகப்படுத்துகிறது, ஆனால் உள்ளூர் மினிமாவிலிருந்து தப்பிக்க உதவக்கூடும். பெரிய பேட்ச் அளவுகள் மிகவும் நிலையான சரிவு மதிப்பீடுகளை வழங்குகின்றன, ஆனால் அவ்வளவு நன்றாகப் பொதுமைப்படுத்தாத கூர்மையான உள்ளூர் மினிமாவில் ஒன்றிணையக்கூடும்.

செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள்: சிக்மாய்டு, ReLU, டான்ஹெச் – எப்போது எதைப் பயன்படுத்துவது?

செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டின் தேர்வு ஒரு நெட்வொர்க்கின் கற்கும் திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது. நமது எடுத்துக்காட்டில் சிக்மாய்டைப் பயன்படுத்தினாலும், மற்ற செயல்பாடுகள் பெரும்பாலும் விரும்பப்படுகின்றன:

• சிக்மாய்டு/டான்ஹெச்: வரலாற்று ரீதியாக பிரபலமானது, ஆனால் ஆழமான நெட்வொர்க்குகளில், குறிப்பாக சிக்மாய்டு, மறைந்துபோகும் சரிவுப் பிரச்சனையால் (vanishing gradient problem) பாதிக்கப்படுகிறது. இதன் பொருள் சரிவுகள் மிகவும் சிறியதாகி, முந்தைய அடுக்குகளில் கற்றலை மெதுவாக்குகிறது அல்லது நிறுத்துகிறது.
• ReLU மற்றும் அதன் வகைகள் (லீக்கி ReLU, ELU, PReLU): நேர்மறை உள்ளீடுகளுக்கான மறைந்துபோகும் சரிவுப் பிரச்சனையை சமாளிக்கின்றன, கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானவை, மற்றும் ஆழமான நெட்வொர்க்குகளின் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இருப்பினும், அவை நியூரான்கள் பூஜ்ஜியத்தைத் திருப்பித் தரும் நிலையில் சிக்கிக்கொள்ளும் "இறக்கும் ReLU" பிரச்சனையால் பாதிக்கப்படலாம்.
• சாஃப்ட்மேக்ஸ் (Softmax): பொதுவாக பல-வகுப்பு வகைப்பாட்டுப் பிரச்சனைகளுக்கான வெளியீட்டு அடுக்கில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, வகுப்புகளுக்கு மேல் நிகழ்தகவு விநியோகங்களை வழங்குகிறது.

செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டின் தேர்வு பணி மற்றும் நெட்வொர்க் ஆழத்துடன் ஒத்துப்போக வேண்டும். ஒரு உலகளாவிய கண்ணோட்டத்தில், இந்த செயல்பாடுகள் கணிதக் கட்டமைப்புகள் மற்றும் அவற்றின் பொருந்தக்கூடிய தன்மை உலகளாவியது, தரவின் தோற்றத்தைப் பொருட்படுத்தாமல்.

மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் மற்றும் நியூரான்களின் எண்ணிக்கை

நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை வடிவமைப்பது மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையையும் ஒவ்வொன்றிலும் உள்ள நியூரான்களின் எண்ணிக்கையையும் தேர்ந்தெடுப்பதை உள்ளடக்கியது. இதற்கு ஒற்றை சூத்திரம் எதுவும் இல்லை; இது பெரும்பாலும் பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறையாகும்:

• கட்டைவிரல் விதி: மிகவும் சிக்கலான பிரச்சனைகளுக்கு பொதுவாக அதிக அடுக்குகள் மற்றும்/அல்லது அதிக நியூரான்கள் தேவைப்படுகின்றன.
• பரிசோதனை: வெவ்வேறு கட்டமைப்புகளை முயற்சி செய்து ஒரு சரிபார்ப்புத் தொகுப்பில் செயல்திறனைக் கவனித்தல்.
• கணக்கீட்டுக் கட்டுப்பாடுகள்: ஆழமான மற்றும் அகலமான நெட்வொர்க்குகளுக்கு அதிக கணக்கீட்டு வளங்கள் மற்றும் பயிற்சிக்கு நேரம் தேவைப்படுகிறது.

இந்த வடிவமைப்புத் தேர்வு இலக்கு வரிசைப்படுத்தல் சூழலையும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்; ஒரு சிக்கலான மாதிரி சில பிராந்தியங்களில் காணப்படும் வரையறுக்கப்பட்ட செயலாக்க சக்தி கொண்ட விளிம்பு சாதனங்களுக்கு நடைமுறைக்கு மாறானதாக இருக்கலாம், இதற்கு மேலும் மேம்படுத்தப்பட்ட, சிறிய நெட்வொர்க் தேவைப்படுகிறது.

பேக்ப்ரோபகேஷன் மற்றும் நியூரல் நெட்வொர்க் பயிற்சியில் உள்ள சவால்கள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை

சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், பேக்ப்ரோபகேஷன் மற்றும் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சி அவற்றின் சொந்த சவால்களுடன் வருகின்றன, அவற்றை எந்தவொரு உலகளாவிய டெவலப்பரும் புரிந்துகொள்வதும் தணிப்பதும் முக்கியம்.

மறைந்துபோகும்/வெடிக்கும் சரிவுகள் (Vanishing/Exploding Gradients)

• மறைந்துபோகும் சரிவுகள்: குறிப்பிட்டுள்ளபடி, சிக்மாய்டு அல்லது டான்ஹெச் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தும் ஆழமான நெட்வொர்க்குகளில், பல அடுக்குகளின் வழியாக பின்னோக்கிப் பரப்பப்படும்போது சரிவுகள் மிகவும் சிறியதாகிவிடும். இது முந்தைய அடுக்குகளில் கற்றலை திறம்பட நிறுத்துகிறது, ஏனெனில் எடை புதுப்பிப்புகள் மிகக் குறைவாகிவிடுகின்றன.
• வெடிக்கும் சரிவுகள்: மாறாக, சரிவுகள் மிகவும் பெரியதாகிவிடும், இது மிகப்பெரிய எடை புதுப்பிப்புகளுக்கு வழிவகுத்து நெட்வொர்க் வேறுபடக் காரணமாகிறது.

தணிப்பு உத்திகள்:

• ReLU அல்லது அதன் வகைகளை செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளாகப் பயன்படுத்துதல்.
• கிரேடியன்ட் கிளிப்பிங் (சரிவுகளின் அளவைக் கட்டுப்படுத்துதல்).
• எடை துவக்க உத்திகள் (எ.கா., சேவியர்/குளோரோட், ஹீ துவக்கம்).
• பேட்ச் நார்மலைசேஷன், இது அடுக்கு உள்ளீடுகளை இயல்பாக்குகிறது.

அதிகமாகப் பொருந்துதல் (Overfitting)

ஒரு மாதிரி பயிற்சித் தரவை மிக நன்றாகக் கற்றுக்கொள்ளும்போது, அடிப்படை பொதுவான வடிவங்களைக் காட்டிலும் இரைச்சல் மற்றும் குறிப்பிட்ட விவரங்களைக் கைப்பற்றும்போது அதிகமாகப் பொருந்துதல் ஏற்படுகிறது. அதிகமாகப் பொருந்திய மாதிரி பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாக செயல்படுகிறது, ஆனால் காணப்படாத, நிஜ உலகத் தரவில் மோசமாக செயல்படுகிறது.

தணிப்பு உத்திகள்:

• முறைப்படுத்தல் (Regularization): L1/L2 முறைப்படுத்தல் (எடை அளவுகளின் அடிப்படையில் இழப்புச் செயல்பாட்டிற்கு அபராதம் சேர்ப்பது) அல்லது டிராப்அவுட் (பயிற்சியின் போது சீரற்ற முறையில் நியூரான்களை செயலிழக்கச் செய்தல்) போன்ற நுட்பங்கள்.
• அதிக தரவு: பயிற்சித் தரவுத்தொகுப்பின் அளவையும் பன்முகத்தன்மையையும் அதிகரித்தல். இது படங்கள், ஆடியோ அல்லது உரைக்கான தரவுப் பெருக்க நுட்பங்களை உள்ளடக்கலாம்.
• முன்கூட்டியே நிறுத்துதல் (Early Stopping): ஒரு சரிபார்ப்புத் தொகுப்பில் செயல்திறன் குறையத் தொடங்கும் போது பயிற்சியை நிறுத்துதல்.
• எளிய மாதிரி: சிக்கலுக்கு மிகவும் சிக்கலான நெட்வொர்க் தேவையில்லை என்றால் அடுக்குகளின் அல்லது நியூரான்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைத்தல்.

உள்ளூர் மினிமா vs. உலகளாவிய மினிமா (Local Minima vs. Global Minima)

ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கின் இழப்புப் பரப்பு சிக்கலானதாக இருக்கலாம், பல குன்றுகள் மற்றும் பள்ளத்தாக்குகளுடன். கிரேடியன்ட் டெசென்ட் இழப்பு குறைக்கப்படும் மிகக் குறைந்த புள்ளியை (உலகளாவிய குறைந்தபட்சம்) கண்டுபிடிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், அது ஒரு உள்ளூர் குறைந்தபட்சத்தில் சிக்கிக்கொள்ளலாம் – இது அதன் உடனடி சுற்றுப்புறங்களை விட இழப்பு குறைவாக இருக்கும் ஒரு புள்ளி, ஆனால் முழுமையான குறைந்தபட்ச புள்ளி அல்ல.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை: நவீன ஆழமான நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், குறிப்பாக மிகவும் ஆழமானவை, பெரும்பாலும் உயர்-பரிமாண இடைவெளிகளில் செயல்படுகின்றன, அங்கு சேணம் புள்ளிகளை (saddle points) விட உள்ளூர் மினிமாக்கள் ஒரு குறைவான கவலையாக இருக்கின்றன. இருப்பினும், ஆழமற்ற நெட்வொர்க்குகள் அல்லது சில கட்டமைப்புகளுக்கு, உள்ளூர் மினிமாவிலிருந்து தப்பிப்பது முக்கியமானதாக இருக்கலாம்.

தணிப்பு உத்திகள்:

• வெவ்வேறு மேம்படுத்தல் அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துதல் (எ.கா., ஆடம், ஆர்எம்எஸ்பிராப், மொமெண்டம்).
• எடைகளின் சீரற்ற துவக்கம்.
• மினி-பேட்ச் கிரேடியன்ட் டெசென்ட் பயன்படுத்துதல் (ஸ்டோகாஸ்டிசிட்டி உள்ளூர் மினிமாவிலிருந்து தப்பிக்க உதவும்).

கணக்கீட்டுச் செலவு (Computational Cost)

ஆழமான நியூரல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பது, குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில், மிகவும் கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமானதாகவும் நேரத்தைச் செலவழிப்பதாகவும் இருக்கலாம். இது உலகளாவிய திட்டங்களுக்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க கருத்தாகும், அங்கு சக்திவாய்ந்த வன்பொருளுக்கான (GPUs, TPUs) அணுகல் மாறுபடலாம், மற்றும் ஆற்றல் நுகர்வு ஒரு கவலையாக இருக்கலாம்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• வன்பொருள் கிடைக்கும்தன்மை மற்றும் செலவு.
• ஆற்றல் திறன் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பு.
• AI தீர்வுகளுக்கான சந்தைக்கு வரும் நேரம்.

தணிப்பு உத்திகள்:

• மேம்படுத்தப்பட்ட குறியீடு (எ.கா., NumPy ஐ திறமையாகப் பயன்படுத்துதல், C/C++ நீட்டிப்புகளைப் பயன்படுத்துதல்).
• பல இயந்திரங்கள் அல்லது GPU களில் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி.
• வரிசைப்படுத்தலுக்கான மாதிரி சுருக்க நுட்பங்கள் (கத்தரித்தல், குவாண்டைசேஷன்).
• திறமையான மாதிரி கட்டமைப்புகளைத் தேர்ந்தெடுத்தல்.

பூஜ்ஜியத்திற்கு அப்பால்: நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துதல்

பூஜ்ஜியத்திலிருந்து பேக்ப்ரோபகேஷனை செயல்படுத்துவது விலைமதிப்பற்ற நுண்ணறிவை வழங்கினாலும், நிஜ உலக பயன்பாடுகளுக்கு, குறிப்பாக உலகளாவிய வரிசைப்படுத்தலுக்காக அளவிடப்பட்டவைக்கு, நீங்கள் தவிர்க்க முடியாமல் நிறுவப்பட்ட டீப் லேர்னிங் நூலகங்களை நாடுவீர்கள். இந்த கட்டமைப்புகள் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகின்றன:

• செயல்திறன்: CPU கள் மற்றும் GPU களில் திறமையான கணக்கீட்டிற்காக மிகவும் மேம்படுத்தப்பட்ட C++ அல்லது CUDA பின்தளங்கள்.
• தானியங்கி வேறுபாடு (Automatic Differentiation): அவை சரிவு கணக்கீடுகளை (பேக்ப்ரோபகேஷன்) தானாகவே கையாளுகின்றன, மாதிரி கட்டமைப்பு மற்றும் தரவில் கவனம் செலுத்த உங்களை விடுவிக்கின்றன.
• முன்னரே கட்டப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் மேம்படுத்திகள்: முன் வரையறுக்கப்பட்ட நியூரல் நெட்வொர்க் அடுக்குகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள், இழப்புச் செயல்பாடுகள் மற்றும் மேம்பட்ட மேம்படுத்திகளின் (ஆடம், மொமெண்டத்துடன் கூடிய SGD, முதலியன) ஒரு பரந்த தொகுப்பு.
• அளவிடுதல்: பல்வேறு தளங்களில் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுக்கான கருவிகள்.
• சூழலமைப்பு: செழுமையான சமூகங்கள், விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் தரவு ஏற்றுதல், முன்கூட்டியே செயலாக்குதல் மற்றும் காட்சிப்படுத்துதலுக்கான கருவிகள்.

டீப் லேர்னிங் சூழலமைப்பில் முக்கிய வீரர்கள் பின்வருமாறு:

• டென்சர்ஃப்ளோ (TensorFlow - கூகிள்): மெஷின் லேர்னிங்கிற்கான ஒரு விரிவான முழுமையான திறந்த மூல தளம். அதன் உற்பத்தி-தயார்நிலை மற்றும் பல்வேறு சூழல்களில் வரிசைப்படுத்தல் நெகிழ்வுத்தன்மைக்கு பெயர் பெற்றது.
• பைடார்ச் (PyTorch - மெட்டா AI): ஒரு பைத்தான்-முதல் டீப் லேர்னிங் கட்டமைப்பு, அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, மாறும் கணக்கீட்டு வரைபடம் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றால் அறியப்படுகிறது, இது ஆராய்ச்சி மற்றும் விரைவான முன்மாதிரிகளில் பிரபலமாக உள்ளது.
• கெராஸ் (Keras): டீப் லேர்னிங் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்றுவிப்பதற்கும் ஒரு உயர்-நிலை API, இது பெரும்பாலும் டென்சர்ஃப்ளோவின் மேல் இயங்குகிறது. இது பயனர்-நட்பு மற்றும் வேகமான முன்மாதிரிக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது, டீப் லேர்னிங்கை உலகளவில் ஒரு பரந்த பார்வையாளர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக மாற்றுகிறது.

ஏன் பூஜ்ஜிய செயலாக்கத்துடன் தொடங்க வேண்டும்? இந்த சக்திவாய்ந்த கருவிகள் இருந்தபோதிலும், பேக்ப்ரோபகேஷனை ஒரு அடிப்படை மட்டத்தில் புரிந்துகொள்வது உங்களை இதற்கு மேம்படுத்துகிறது:

• திறம்பட பிழைத்திருத்தம் செய்தல்: ஒரு மாதிரி எதிர்பார்த்தபடி கற்காதபோது சிக்கல்களைக் கண்டறிதல்.
• புதுமைப்படுத்துதல்: தனிப்பயன் அடுக்குகள், இழப்புச் செயல்பாடுகள் அல்லது பயிற்சி வளையங்களை உருவாக்குதல்.
• மேம்படுத்துதல்: கட்டமைப்புத் தேர்வுகள், ஹைபர்பராமீட்டர் சரிசெய்தல் மற்றும் பிழை பகுப்பாய்வு பற்றி தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுத்தல்.
• ஆராய்ச்சியைப் புரிந்துகொள்ளுதல்: AI ஆராய்ச்சியில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களைப் புரிந்துகொள்ளுதல், அவற்றில் பல பேக்ப்ரோபகேஷனின் மாறுபாடுகள் அல்லது நீட்டிப்புகளை உள்ளடக்கியது.

உலகளாவிய AI மேம்பாட்டிற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

ஒரு உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக AI தீர்வுகளை உருவாக்குவது தொழில்நுட்பத் திறனை விட அதிகமாகக் கோருகிறது. இது தெளிவு, பராமரிப்பு மற்றும் நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகளை உறுதிசெய்யும் நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதைக் கோருகிறது, இது கலாச்சார மற்றும் பிராந்திய தனித்தன்மைகளைத் தாண்டியது.

• தெளிவான குறியீட்டு ஆவணங்கள்: உங்கள் குறியீட்டில் தெளிவான, சுருக்கமான மற்றும் விரிவான கருத்துக்களை எழுதுங்கள், சிக்கலான தர்க்கத்தை விளக்குங்கள். இது பல்வேறு மொழிப் பின்னணியில் இருந்து வரும் குழு உறுப்பினர்களுடன் ஒத்துழைப்பதை எளிதாக்குகிறது.
• மாடுலர் வடிவமைப்பு: உங்கள் குறியீட்டை தர்க்கரீதியான, மறுபயன்பாட்டுக்குரிய தொகுதிகளாக கட்டமைக்கவும் (`NeuralNetwork` கிளாஸுடன் நாம் செய்தது போல). இது உங்கள் திட்டங்களை வெவ்வேறு குழுக்கள் மற்றும் புவியியல் இடங்களில் புரிந்துகொள்வதற்கும், சோதிப்பதற்கும் மற்றும் பராமரிப்பதற்கும் எளிதாக்குகிறது.
• பதிப்புக் கட்டுப்பாடு: Git மற்றும் GitHub/GitLab போன்ற தளங்களைப் பயன்படுத்தவும். இது கூட்டு வளர்ச்சி, மாற்றங்களைக் கண்காணித்தல் மற்றும் திட்டத்தின் ஒருமைப்பாட்டை உறுதி செய்தல் ஆகியவற்றிற்கு அவசியம், குறிப்பாக விநியோகிக்கப்பட்ட குழுக்களில்.
• மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய ஆராய்ச்சி: உங்கள் பரிசோதனை அமைப்பு, ஹைபர்பராமீட்டர் தேர்வுகள் மற்றும் தரவு முன்கூட்டியே செயலாக்கப் படிகளை கவனமாக ஆவணப்படுத்தவும். பொருத்தமான இடங்களில் குறியீடு மற்றும் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளைப் பகிரவும். அறிவியல் முன்னேற்றத்திற்கும் உலகளாவிய ஆராய்ச்சி சமூகத்தில் முடிவுகளை சரிபார்ப்பதற்கும் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய தன்மை முக்கியமானது.
• நெறிமுறை AI கருத்தாய்வுகள்: உங்கள் AI மாதிரிகளின் நெறிமுறை தாக்கங்களை எப்போதும் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். இது பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியது:
• சார்பு கண்டறிதல் மற்றும் தணித்தல்: உங்கள் மாதிரிகள் பிரதிநிதித்துவமற்ற பயிற்சித் தரவிலிருந்து எழக்கூடிய சில மக்கள்தொகைக் குழுக்களுக்கு எதிராக கவனக்குறைவாக சார்புடையதாக இல்லை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். உலகளாவிய நியாயத்திற்கு தரவு பன்முகத்தன்மை முக்கியம்.
• தனியுரிமை: உலகளவில் மாறுபடும் தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு (எ.கா., GDPR, CCPA) இணங்கவும். தரவைப் பாதுகாப்பாகக் கையாளவும் சேமிக்கவும்.
• வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்தன்மை: முடிவுகள் உலகளவில் உயிர்களைப் பாதிக்கும் சுகாதாரம் அல்லது நிதி போன்ற முக்கியமான பயன்பாடுகளில், யாருடைய முடிவுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும் விளக்கவும் முடியும் என்ற மாதிரிகளுக்கு முயற்சி செய்யுங்கள்.
• சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பு: பெரிய மாதிரிகளால் நுகரப்படும் கணக்கீட்டு வளங்களைக் கவனத்தில் கொண்டு, மேலும் ஆற்றல்-திறனுள்ள கட்டமைப்புகள் அல்லது பயிற்சி முறைகளை ஆராயுங்கள்.
• சர்வதேசமயமாக்கல் (i18n) மற்றும் உள்ளூர்மயமாக்கல் (L10n) விழிப்புணர்வு: நமது பேக்ப்ரோபகேஷன் செயலாக்கம் உலகளாவியதாக இருந்தாலும், அதன் மேல் கட்டப்பட்ட பயன்பாடுகள் பெரும்பாலும் வெவ்வேறு மொழிகள், கலாச்சாரங்கள் மற்றும் பிராந்திய விருப்பங்களுக்காக மாற்றியமைக்கப்பட வேண்டும். தொடக்கத்திலிருந்தே இதற்காகத் திட்டமிடுங்கள்.

முடிவுரை: AI புரிதலை மேம்படுத்துதல்

பைத்தானில் பூஜ்ஜியத்திலிருந்து பேக்ப்ரோபகேஷனை செயல்படுத்துவது எந்தவொரு ஆர்வமுள்ள மெஷின் லேர்னிங் பொறியாளர் அல்லது AI ஆராய்ச்சியாளருக்கும் ஒரு சடங்காகும். இது உயர்-நிலை கட்டமைப்புகளின் சுருக்கங்களை அகற்றி, நவீன நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை இயக்கும் நேர்த்தியான கணித இயந்திரத்தை வெளிப்படுத்துகிறது. நெட்வொர்க்கின் வழியாக பின்னோக்கிப் பரப்பப்பட்ட பிழை சமிக்ஞையின் அடிப்படையில் எடைகளையும் சார்புநிலைகளையும் மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதன் மூலம் XOR போன்ற ஒரு சிக்கலான, நேரியல் அல்லாத சிக்கலை எவ்வாறு தீர்க்க முடியும் என்பதை நீங்கள் இப்போது பார்த்துள்ளீர்கள்.

இந்த அடிப்படைப் புரிதல் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஆழமான நுண்ணறிவுகளைத் திறப்பதற்கான உங்கள் திறவுகோலாகும். இது தற்போதுள்ள கருவிகளை மிகவும் திறம்படப் பயன்படுத்த உங்களுக்கு உதவுவதோடு மட்டுமல்லாமல், அடுத்த தலைமுறை AI கண்டுபிடிப்புகளுக்கு பங்களிக்கவும் உங்களுக்கு உதவுகிறது. நீங்கள் அல்காரிதங்களை மேம்படுத்துகிறீர்களா, புதுமையான கட்டமைப்புகளை வடிவமைக்கிறீர்களா, அல்லது கண்டங்கள் முழுவதும் அறிவார்ந்த அமைப்புகளை வரிசைப்படுத்துகிறீர்களா, பேக்ப்ரோபகேஷனின் ஒரு திடமான புரிதல் உங்களை ஒரு திறமையான மற்றும் நம்பிக்கையான AI பயிற்சியாளராக ஆக்குகிறது.

டீப் லேர்னிங்கில் பயணம் தொடர்ச்சியானது. இந்த அடித்தளத்தின் மீது நீங்கள் கட்டமைக்கும்போது, கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள், ரெக்கரென்ட் நெட்வொர்க்குகள், கவன ஈர்ப்பு வழிமுறைகள் மற்றும் பல்வேறு மேம்படுத்தல் அல்காரிதங்கள் போன்ற மேம்பட்ட தலைப்புகளை ஆராயுங்கள். பேக்ப்ரோபகேஷனால் இயக்கப்பட்ட பிழைத் திருத்தத்தின் மூலம் கற்றலின் முக்கியக் கொள்கை நிலையானது என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். சவால்களைத் தழுவுங்கள், வெவ்வேறு யோசனைகளுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள், மற்றும் தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள். AI இன் உலகளாவிய நிலப்பரப்பு பரந்தது மற்றும் எப்போதும் விரிவடைந்து வருகிறது, மேலும் இந்த அறிவுடன், உங்கள் முத்திரையைப் பதிக்க நீங்கள் நன்கு தயாராக உள்ளீர்கள்.

மேலும் வளங்கள்

• Deep Learning Specialization on Coursera by Andrew Ng
• "Deep Learning" book by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
• Official documentation for TensorFlow, PyTorch, and Keras
• கூட்டு கற்றல் மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் ஸ்டாக் ஓவர்ஃப்ளோ மற்றும் AI மன்றங்கள் போன்ற ஆன்லைன் சமூகங்கள்.