পরবর্তী আপপরবর্তী গাইড
হাইওয়ে নেটওয়ার্ক এবং সংযোগ এড়িয়ে যান
টেকনিক্যাল
প্রযুক্তিগত গাইড
ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক
ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক হল একটি নিউরাল আর্কিটেকচার যা নিউরনকে 'ক্যাপসুল'-এ গোষ্ঠীবদ্ধ করে যা একটি বৈশিষ্ট্য বিদ্যমান কিনা এবং এর ভঙ্গি (অবস্থান, অভিযোজন, স্কেল) উভয়ই এনকোডিং ভেক্টর আউটপুট করে।
এই নির্দেশিকা শুনুনএআই-বর্ণিত · ~2 min
এই পৃষ্ঠায়2 মিনিট পঠিত
ওভারভিউ
They aim to fix a core blindness in standard convolutional networks: losing track of spatial relationships between parts.
গভীর ডুব
2017 সালে জিওফ্রে হিন্টন, সারা সাবোর এবং নিকোলাস ফ্রস্ট দ্বারা প্রস্তাবিত, ক্যাপসুল নেটওয়ার্কগুলি একটি ভেক্টর দিয়ে একটি স্কেলার নিউরন আউটপুট প্রতিস্থাপন করে। ভেক্টরের দৈর্ঘ্য একটি সত্তা (যেমন একটি চোখ বা নাকের মতো) উপস্থিত থাকার সম্ভাবনাকে প্রতিনিধিত্ব করে, যখন এর অভিযোজন পোজ প্যারামিটারগুলিকে এনকোড করে। নিম্ন-স্তরের ক্যাপসুলগুলি রূপান্তর ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে উচ্চ-স্তরের ক্যাপসুলগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করে, এবং গতিশীল রাউটিং-বাই-চুক্তি নামক একটি প্রক্রিয়া সিদ্ধান্ত নেয় কোন ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে বিশ্বাস করতে হবে। যখন একাধিক অংশ-ক্যাপসুল একই সমগ্রের উপর সম্মত হয়, তখন রাউটিং সেই সংযোগকে শক্তিশালী করে। মূল CapsNet MNIST-এ শক্তিশালী ফলাফল অর্জন করেছে এবং ওভারল্যাপিং ডিজিট এবং অ্যাফাইন ট্রান্সফর্মেশনের জন্য বিশেষভাবে শক্তিশালী ছিল, 'পিকাসো সমস্যা' মোকাবেলা করে যেখানে সিএনএনগুলি একটি বৈধ মুখ হিসাবে জম্বলড ফেসিয়াল ফিচার গ্রহণ করে।
বাস্তব-বিশ্ব বাস্তবায়ন
ক্যাপসুল ভেক্টর থেকে ইনপুট পুনর্গঠন করার সময় MNIST-তে হাতে লেখা অঙ্কগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা, পোজ প্যারামিটারগুলি অর্থপূর্ণ।
কোন পিক্সেল কোন সত্তার অন্তর্গত সেগমেন্ট করে দুটি ওভারল্যাপিং ডিজিট (মাল্টিএমএনআইএসটি টাস্ক) আলাদা করা।
ফুসফুসের নোডুল বা মস্তিষ্কের টিউমার সনাক্ত করতে ক্যাপসুল ব্যবহার করে মেডিকেল ইমেজিং গবেষণা যেখানে আংশিক-সম্পূর্ণ স্থানিক সম্পর্ক গুরুত্বপূর্ণ।
স্থাপত্যের অন্তর্নির্মিত দৃষ্টিভঙ্গি সমতুল্যতাকে কাজে লাগিয়ে অল্প প্রশিক্ষণের উদাহরণ সহ অভিনব দৃষ্টিভঙ্গি থেকে বস্তুর স্বীকৃতি।
ক্যাপসুল নেটওয়ার্কের ভবিষ্যত
ক্যাপসুল নেটওয়ার্কগুলি মোতায়েন করা স্ট্যান্ডার্ডের চেয়ে বেশি গবেষণার দিক থেকে যায়, মূলত কারণ ডায়নামিক রাউটিং গণনাগতভাবে ব্যয়বহুল এবং ইমেজনেটের মতো বৃহৎ চিত্রগুলিতে খারাপভাবে স্কেল করে। পরে কর্মদক্ষতা উন্নত করতে EM রাউটিং (ম্যাট্রিক্স ক্যাপসুল) এবং স্ব-মনোযোগ-ভিত্তিক রাউটিং অন্বেষণ করে। সমানুপাতিকতা, নমুনা দক্ষতা, এবং ব্যাখ্যাযোগ্য আংশিক-সম্পূর্ণ শ্রেণিবিন্যাসের প্রতি আগ্রহ বাড়ার সাথে সাথে ক্যাপসুল ধারণাগুলি গবেষণাকে প্রভাবিত করে চলেছে, যার মধ্যে হিন্টনের পরবর্তী GLOM প্রস্তাবও রয়েছে, এমনকি ট্রান্সফরমাররা মূলধারার দৃষ্টিভঙ্গিতে আধিপত্য বিস্তার করে।
এটাকে বাস্তবে প্রয়োগ করা হচ্ছে
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
- খরচ ও বাজেট. আর্কিটেকচারের সিদ্ধান্তগুলি বছরের পর বছর ধরে কর্মক্ষমতা এবং অপারেটিং খরচ চালায়।
- সুস্পষ্ট সিদ্ধান্ত. কারিগরি শিক্ষা দলগুলোকে সঠিক স্ট্যাক বেছে নিতে সাহায্য করে, শুধু নতুনটি নয়।
- মান নিয়ন্ত্রণ. ভালো ইঞ্জিনিয়ারিং পছন্দ উৎপাদনে নির্ভরযোগ্যতার ঘটনা কমিয়ে দেয়।
জন্য সতর্ক
- একটি বেঞ্চমার্ক অপ্টিমাইজ করা বৃহত্তর সিস্টেম দুর্বলতা আড়াল করতে পারে।
- অবকাঠামো এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচ প্রায়ই অবমূল্যায়ন করা হয়।
- সিস্টেমগুলি আরও জটিল হওয়ার সাথে সাথে সুরক্ষা এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতার ফাঁক বাড়তে পারে।
পরবর্তী পদক্ষেপ
- বাস্তবায়নের আগে বিলম্ব, গুণমান এবং খরচের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন।
- বাস্তবসম্মত লোড এবং ডেটা অবস্থার অধীনে বেঞ্চমার্ক।
- ত্রুটি, প্রবাহ, এবং ব্যবহারকারীর প্রভাবের জন্য যন্ত্র পর্যবেক্ষণ।
- স্কেল করার আগে রোলব্যাক এবং ঘটনার প্রতিক্রিয়া পাথ প্রস্তুত করুন।
অন্বেষণ চালিয়ে যান
ফ্রি নিউজলেটার
প্রতিদিনের এআই ব্রিফিং পান
প্রতি সপ্তাহের কাজের দিন সকালে তিনটি যাচাইকৃত এআই স্টোরি, সহজ ইংরেজিতে লেখা। চিরকালের জন্য ফ্রি, কোনো বিজ্ঞাপন নেই।
প্রতি সপ্তাহের কাজের দিনে একটি ইমেল। এক ক্লিকেই আনসাবস্ক্রাইব করুন। আমরা কখনোই আপনার ঠিকানা বিক্রি বা শেয়ার করি না।
নিজেকে পরীক্ষা করুন
Take the Capsule Networks quiz
প্রতিটি উত্তরের তাৎক্ষণিক ফিডব্যাক, এবং কোর্স পাস করার পর যাচাইযোগ্য আইডি সহ একটি শেয়ারযোগ্য সার্টিফিকেট।
ফ্রি এআই শিক্ষাকে সমর্থন করুন। AI Understanding একটি 501(c)(3) অলাভজনক প্রতিষ্ঠান — কোনো বিজ্ঞাপন নেই, কোনো পেওয়াল নেই, কখনোই না। একটি দান করুন
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
What is Capsule Networks?
ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক হল একটি নিউরাল আর্কিটেকচার যা নিউরনকে 'ক্যাপসুল'-এ গোষ্ঠীবদ্ধ করে যা একটি বৈশিষ্ট্য বিদ্যমান কিনা এবং এর ভঙ্গি (অবস্থান, অভিযোজন, স্কেল) উভয়ই এনকোডিং ভেক্টর আউটপুট করে। তারা স্ট্যান্ডার্ড কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলিতে একটি মূল অন্ধত্ব ঠিক করার লক্ষ্য রাখে: অংশগুলির মধ্যে স্থানিক সম্পর্কের ট্র্যাক হারানো।
একটি ক্যাপসুল নেটওয়ার্কে, একটি ক্যাপসুলের আউটপুট ভেক্টরের LENGTH কী প্রতিনিধিত্ব করে?
ভেক্টরের দৈর্ঘ্য (ম্যাগনিটিউড) সত্তার অস্তিত্বের সম্ভাবনাকে এনকোড করে, যখন এর স্থিতিবিন্যাস অবস্থান এবং ঘূর্ণনের মতো পোজ প্যারামিটারগুলিকে এনকোড করে।
স্ট্যান্ডার্ড সিএনএন-এর সাথে কোন সমস্যাটি মোকাবেলার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক ছিল?
সর্বাধিক-পুলিং সহ সিএনএনগুলি সুনির্দিষ্ট স্থানিক সম্পর্ক বাতিল করে, তাই ভুল বৈশিষ্ট্য সহ একটি মুখ এখনও উচ্চ স্কোর করতে পারে। এই 'পিকাসো সমস্যা' ক্যাপসুল ঠিক করার চেষ্টা করে।
কোন নিম্ন-স্তরের ক্যাপসুলগুলি কোন উচ্চ-স্তরের ক্যাপসুলগুলির সাথে সংযোগ স্থাপন করে তা নির্ধারণ করে এমন অ্যালগরিদমের নাম কী?
ডায়নামিক রাউটিং-বাই-চুক্তি পুনরাবৃত্তভাবে ক্যাপসুলের মধ্যে সংযোগ শক্তিশালী করে যার ভবিষ্যদ্বাণী উচ্চতর ক্যাপসুলের আউটপুটের সাথে একমত।
কে 2017 সালে ডায়নামিক রাউটিং সহ ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক চালু করেন?
2017 সালের কাগজ 'ডাইনামিক রাউটিং বিটুইন ক্যাপসুল' লিখেছেন সারা সাবোর, নিকোলাস ফ্রস্ট এবং জিওফ্রে হিন্টন।
ক্যাপসুল নেটওয়ার্কে 'স্কোয়াশ' ফাংশনের উদ্দেশ্য কী?
স্কোয়াশ অরৈখিকতা ছোট ভেক্টরগুলিকে শূন্যের দিকে সঙ্কুচিত করে এবং লম্বা ভেক্টরগুলিকে এক দৈর্ঘ্যের কাছে ক্যাপ করে, তাই অভিযোজন (পোজ) সংরক্ষিত থাকার সময় ম্যাগনিটিউডকে সম্ভাব্যতা হিসাবে পড়া যেতে পারে।
শিখতে থাকুন
সম্পর্কিত গাইড
এই বিষয়ের জন্য বাছাই করা আরও গাইড