डीप न्यूरल नेटवर्क को बड़े डेटा सेट के साथ प्रशिक्षण के माध्यम से अधिक मानव-निर्मित किया जा सकता है: IISc-Edexlive Study

अपने अध्ययन में, भारतीय विज्ञान संस्थान (IISc) के शोधकर्ताओं ने मानव मस्तिष्क और गहरे तंत्रिका नेटवर्क के बीच महत्वपूर्ण गुणात्मक अंतर पाया, और इन अंतरालों को बड़े डेटा सेटों पर गहन नेटवर्क का प्रशिक्षण देकर और अधिक बाधाओं को एकीकृत करके या नेटवर्क को संशोधित करने के लिए तैयार किया जा सकता है। स्थापत्य कला।

सेंटर फॉर न्यूरोसाइंस (CNS) की एक टीम ने 13 अलग-अलग संज्ञानात्मक प्रभावों का अध्ययन किया और पाया कि मस्तिष्क से मेल खाने वाले दृढ़ या गहरे तंत्रिका नेटवर्क अभी भी मनुष्यों द्वारा अविकसित हैं। केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के एसोसिएट प्रोफेसर और अध्ययन के प्रमुख लेखक एसबी आरोन ने संस्थान से एक नोट में कहा, “बहुत सारे अध्ययनों ने गहरे नेटवर्क और दिमाग के बीच समानताएं दिखाई हैं, लेकिन किसी ने भी वास्तव में पद्धतिगत मतभेदों को नहीं देखा है।” उन्होंने कहा कि इन मतभेदों की पहचान हमें इन नेटवर्क को मस्तिष्क के करीब लाने के लिए प्रेरित कर सकती है।

उनके पेपर में दिमाग और गहरे नेटवर्क, नेचर कम्युनिकेशंस, जॉर्जिन जैकब, आरटी प्रमोद, हरीश कट्टी और एसपी अरुण (2021) के बीच दृश्य वस्तुओं के प्रतिनिधित्व में गुणात्मक समानताएं और भिन्नताएं बताती हैं कि हालांकि, गहरे तंत्रिका नेटवर्क ने कंप्यूटर दृष्टि और प्रतिनिधित्व में क्रांति ला दी है। परतों के माध्यम से अपने स्वयं के प्राणियों को मस्तिष्क के दृश्य कॉर्टिकल क्षेत्रों के साथ मेल खाता है, चाहे ये प्रतिनिधित्व मानव धारणा में विशिष्ट पैटर्न प्रदर्शित करते हैं या मस्तिष्क के प्रतिनिधित्व अनसुलझे रहते हैं। अपने अध्ययन के दौरान, उन्होंने पाया कि थैचर प्रभाव, दर्पण भ्रम, वेबर का नियम, सापेक्षिक आकार, बहु-जीव सामान्यीकरण और सहसंबद्ध बिखराव जैसी घटनाएं वस्तुओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित होने के बाद गहरे तंत्रिका नेटवर्क में मौजूद थीं।

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हालांकि, प्रशिक्षित नेटवर्क में 3 डी आकार प्रसंस्करण, सतह स्थिरता, रोड़ा, प्राकृतिक भागों और वैश्विक विशेषता जैसी घटनाएं अनुपस्थित थीं। सीएनएस में एक वरिष्ठ लेखक और पीएचडी छात्र जुरगेन जैकब ने एक प्रयोग – ग्लोबल एडवांटेज – के बारे में बताया, “उदाहरण के लिए, एक पेड़ की छवि में, हमारा मस्तिष्क पहले पत्तियों के विवरण को नोट करने से पहले एक पूरे पेड़ को देखेगा।” आंखों, नाक, मुंह आदि जैसे बारीक विवरणों पर ध्यान देना आश्चर्यजनक रूप से, तंत्रिका नेटवर्क ने एक स्थानीय लाभ दिखाया। इसका मतलब यह है कि मस्तिष्क के विपरीत, नेटवर्क पहले छवि के बारीक विवरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। मानव मस्तिष्क एक ही वस्तु पहचान कार्य करता है, दो कदम जो पूरी तरह से अलग होते हैं। ” अध्ययन यह संकेत देता है कि इसे बेहतर बनाने के लिए गहरे नेटवर्क में क्या शामिल किया जा सकता है।

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