ডেভেলপার দৃষ্টিভঙ্গি: হাই-রেজোলিউশন নিউরাল সেলুলার অটোমাটা

মেশিন লার্নিংয়ে শিল্প এবং গণিতের মিলন ঘটে।

সেলুলার অটোমাটা (Cellular automata) কোষের একটি গ্রিড ব্যবহার করে। প্রতিটি কোষ নির্দিষ্ট কিছু নিয়মের ভিত্তিতে তার অবস্থা পরিবর্তন করে। কনওয়ে'র গেম অফ লাইফ (Conway's Game of Life) এর একটি বিখ্যাত উদাহরণ। আপনি জটিল প্যাটার্ন তৈরি করার জন্য কিছু সহজ নিয়ম অনুসরণ করেন।

নিউরাল সেলুলার অটোমাটা (NCA) এই ধারণাটি বদলে দেয়। নির্দিষ্ট নিয়মের পরিবর্তে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ডেটা থেকে নিয়মগুলো শিখে নেয়। নেটওয়ার্কটি তার পার্শ্ববর্তী কোষগুলোর দিকে তাকিয়ে একটি কোষের পরবর্তী অবস্থা অনুমান করে। এটি জটিল এবং পরাবাস্তব (surreal) ভিজ্যুয়াল তৈরি করে।

হাই-রেজোলিউশন ছবি তৈরি করা কঠিন। গ্রিড যত বড় হয়, গণিত নেটওয়ার্কের জন্য তত বেশি জটিল হয়ে ওঠে।

এটি সমাধানের জন্য আমি pixel shuffle নামক একটি কৌশল ব্যবহার করি।

আপনি PyTorch ব্যবহার করে এটি বাস্তবায়ন করতে পারেন। একটি NCA মডেলের গঠন করার একটি সহজ উপায় নিচে দেওয়া হলো:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class NCA(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NCA, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.relu(self.conv(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        return x

NCA আপনাকে কোড এবং ডিজিটাল আর্টের মধ্যকার ব্যবধান কমিয়ে আনতে সাহায্য করে। এটি বৈজ্ঞানিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং সৃজনশীল ডিজাইনের জন্য একটি অত্যন্ত সক্রিয় ক্ষেত্র।

উৎস: https://dev.to/kelvin_kariuki_20f4bec616/developer-take-on-a-high-resolution-neural-cellular-automata-111g

ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi