Wake-sleep algorithm
ವೇಕ್-ಸ್ಲೀಪ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಹು ಪದರದ ನರ ಜಾಲದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಾರನನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಎರಡು ಹಂತಗಳಿವೆ, "ಎಚ್ಚರ" ಹಂತ ಮತ್ತು "ನಿದ್ರೆ" ಹಂತ, ಇವುಗಳನ್ನು ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮೊದಲು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಅದರ ನಂತರ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅಳವಡಿಸಲಾಯಿತು. ಇದನ್ನು ಹೆಲ್ಮ್ಹೋಲ್ಟ್ಜ್ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮಾರ್ಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಡೀಪ್ ಬಿಲೀಫ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ (ಡಿಬಿಎನ್) ನಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು. ವಿವರಣೆ ವೇಕ್-ಸ್ಲೀಪ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪದರಗಳ ರಾಶಿಯಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಪದರಗಳು ಅದರ ಕೆಳಗಿನ ಪದರದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಜವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಪದರದ ಕೆಳಗೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅದರ ಮೇಲಿರುವ ಪದರಗಳು ಕ್ರಮೇಣ ಹೆಚ್ಚು ಅಮೂರ್ತವಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಜೋಡಿ ಪದರಗಳ ನಡುವೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ತೂಕ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ ತೂಕವಿರುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳಿಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ರನ್ಟೈಮ್ನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೇಕ್-ಸ್ಲೀಪ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ತರಬೇತಿಯು ಎರಡು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ-"ಎಚ್ಚರ" ಹಂತ ಮತ್ತು "ನಿದ್ರೆ" ಹಂತ. "ವೇಕ್" ಹಂತದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಂದ ಹಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ). ಉತ್ಪಾದಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು (ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳವರೆಗೆ) ನಂತರ ಅವು ಕೆಳಗಿನ ಪದರದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ-ಸಂವೇದನಾ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ನಿಜವಾದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗುತ್ತವೆ. "ನಿದ್ರೆ" ಹಂತವು "ನಿದ್ರೆ" ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ-ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಂದ ಹಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಮೇಲಿನ ಪದರದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ-ಇಂದ್ರಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ನಿಜವಾದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಮತ್ತಷ್ಟು. ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಕಲಿಕೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ತಪ್ಪುಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಅವಕಾಶವಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿಗೆ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ತೊಂದರೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅಥವಾ ದೋಷಪೂರಿತವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಸುಪ್ತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯ ಉತ್ತಮ ಅಂದಾಜುಗಾರನನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ವೇಕ್-ಸ್ಲೀಪ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಪದರಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿರಬಾರದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೋಲುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಒಂದು ರೀತಿಯ ನರ ಜಾಲವಾದ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ಹೆಲ್ಮ್ಹೋಲ್ಟ್ಜ್ ಯಂತ್ರವು, ಎಚ್ಚರ-ನಿದ್ರೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನರ ಜಾಲದ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು