ಡೆವಲಪರ್ ವೀಕ್ಷಣೆ: ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಸೆಲ್ಯುಲರ್ ಆಟೊಮ್ಯಾಟಾ
ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕಲೆ ಮತ್ತು ಗಣಿತವು ಒಂದಾಗುತ್ತವೆ.
ಸೆಲ್ಯುಲರ್ ಆಟೊಮ್ಯಾಟಾಗಳು ಜೀವಕೋಶಗಳ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಜೀವಕೋಶವು ನಿಗದಿತ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತನ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಕನ್ವೇ ಅವರ 'ಗೇಮ್ ಆಫ್ ಲೈಫ್' (Conway's Game of Life) ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆ. ನೀವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸರಳ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ನ್ಯೂರಲ್ ಸೆಲ್ಯುಲರ್ ಆಟೊಮ್ಯಾಟಾ (NCA) ಇದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಗದಿತ ನಿಯಮಗಳ ಬದಲಿಗೆ, ಒಂದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ತನ್ನ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಜೀವಕೋಶಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜೀವಕೋಶದ ಮುಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಅವಾಸ್ತವಿಕ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು (surreal visuals) ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಗ್ರಿಡ್ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಗಣಿತವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಾನು 'ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಶಫಲ್' (pixel shuffle) ಎಂಬ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ.
- ನಾನು ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಡೌನ್ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ.
- ನಾನು ಈ ಸಣ್ಣ ಗ್ರಿಡ್ ಮೇಲೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ.
- ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಾನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಪ್ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ.
ನೀವು ಇದನ್ನು PyTorch ಬಳಸಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು. NCA ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇಲ್ಲಿದೆ ಒಂದು ಸರಳ ವಿಧಾನ:
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 ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಲೆಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ (scientific visualization) ಮತ್ತು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi