ഡെവലപ്പറുടെ കാഴ്ചപ്പാട്: High-Resolution Neural Cellular Automata

മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ കലയും ഗണിതവും ഒത്തുചേരുന്നു.

Cellular automata സെല്ലുകളുടെ ഒരു ഗ്രിഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിശ്ചിത നിയമങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഓരോ സെല്ലും അതിന്റെ അവസ്ഥ മാറ്റുന്നു. കോൺവേയുടെ Game of Life ഇതിനൊരു പ്രശസ്തമായ ഉദാഹരണമാണ്. ലളിതമായ നിയമങ്ങൾ പിന്തുടർന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇതിലൂടെ സാധിക്കുന്നു.

Neural Cellular Automata (NCA) ഇത് മാറ്റുന്നു. നിശ്ചിത നിയമങ്ങൾക്ക് പകരം, ഒരു neural network ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിയമങ്ങൾ പഠിച്ചെടുക്കുന്നു. അയൽപക്കത്തുള്ള സെല്ലുകളെ നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു സെല്ലിന്റെ അടുത്ത അവസ്ഥ എന്തായിരിക്കുമെന്ന് ഈ നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രവചിക്കുന്നു. ഇത് സങ്കീർണ്ണവും അതിശയകരവുമായ ദൃശ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഹൈ-റെസല്യൂഷൻ ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് പ്രയാസകരമാണ്. ഗ്രിഡ് വലുതാകുന്തോറും, നെറ്റ്‌വർക്കിന് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തവിധം ഗണിതക്രിയകൾ സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു.

ഇത് പരിഹരിക്കാൻ ഞാൻ pixel shuffle എന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾക്ക് ഇത് PyTorch ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാം. ഒരു NCA മോഡൽ നിർമ്മിക്കാനുള്ള ലളിതമായ രീതി താഴെ നൽകുന്നു:

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

കോഡിനും ഡിജിറ്റൽ ആർട്ടിനും ഇടയിലുള്ള അകലം കുറയ്ക്കാൻ NCA സഹായിക്കുന്നു. സയന്റിഫിക് വിഷ്വലൈസേഷനും ക്രിയേറ്റീവ് ഡിസൈനിനും ഏറെ സാധ്യതയുള്ള ഒരു മേഖലയാണിത്.

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi