ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅನ್ನು ಮೂಲತಃ ದೂರದ ಕನಸು, ಭವಿಷ್ಯದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ಅದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಲ್ಲ.
ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಷಯವಾಗಿದ್ದ ವಿಷಯ ಈಗ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. AI ಈಗ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ, ಶಾಲೆ, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
ಅವು ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳ ಕಣ್ಣುಗಳು, ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಅಲೆಕ್ಸಾ ಅವರ ಧ್ವನಿಗಳು, ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಹಿಂದಿನ ಮನಸ್ಸುಗಳು, ರೊಬೊಟಿಕ್ ನೆರವಿನ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಹಿಂದಿನ ಕೈಗಳು, ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಆಧುನಿಕ ಜೀವನದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಕಳೆದ ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, AI ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ IT ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಆಟಗಾರನಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು AI ನಿಂದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಇಂದು ನಾವು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದರೇನು?
In ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎನ್ನುವುದು ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ನಮ್ಮ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಂತೆಯೇ ಇರುವ "ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ" ಹಲವಾರು ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಮೆದುಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೊದಲ ಪದರವು ಫೋಟೋಗಳು, ವೀಡಿಯೊ, ಧ್ವನಿ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಇತರ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಪದರದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮುಂದಿನದಕ್ಕೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ಗೆ ಗುರಿಪಡಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಕತ್ತರಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಂಕೋಚನ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕಲಿತ ಮಾದರಿಯಿಂದ ತೂಕವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಣಿಗಳಿಂದ ಜನರನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೊದಲ ಪದರದಿಂದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಮತ್ತು ಗಾಢವಾದ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಪದರಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂಚುಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಂದಿನ ಪದರವು ಅಂಚುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ರಚಿಸಿದ ರೂಪಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ, ನೀವು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಚಿತ್ರವು ಮಾನವ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಣಿಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಡೇಟಾವು ಇದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಅದು ಅದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ, ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಮಟ್ಟಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಯಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಧದ ಕಲಿಕೆಗಳು ನಡೆಯಬಹುದು:
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ - ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಕಲಿಸಿದ ನಂತರ, ಅವರು ಉದ್ದೇಶಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ - ಒಬ್ಬ ANN ಮಾನವನ ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ. ಯಾವುದೇ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುವಾಗ.
ನರಮಂಡಲಗಳು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ?
ಕೃತಕ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ:
- ಇನ್ಪುಟ್
- ತೂಕ
- ಬಯಾಸ್
- ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯ
- ಔಟ್ಪುಟ್
ನರಮಂಡಲವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ನರಕೋಶಗಳ ಪದರಗಳು. ನರಮಂಡಲವು ಮೂರು ಪದರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್
- ಗುಪ್ತ ಪದರ
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್
ಸಂಖ್ಯಾ ಮೌಲ್ಯದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್, ಕೊನೆಯದು ಆದರೆ ಕನಿಷ್ಠವಲ್ಲ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ನರಕೋಶಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ. ಪ್ರತಿ ಪದರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಪಡೆದ ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಪ್ತ ಲೇಯರ್ಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ತೂಕವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲದ ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ, ತೂಕವು ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿನ ತೂಕದ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ತೂಕಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಇದು ಮೊದಲ ಗುಪ್ತ ಪದರದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಇತರ ಪದರಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ತೂಕವನ್ನು ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಗುಪ್ತ ಪದರದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಮೊತ್ತವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶಕ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು, ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶವು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದರ ನಂತರ, ಮೌಲ್ಯವು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ನರಕೋಶವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ನರಕೋಶವು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಅದು ಇತರ ಪದರಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನ್ಯೂರಾನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣವು ಇದಕ್ಕೆ ಮತ್ತೊಂದು ಪದವಾಗಿದೆ.
ಇನ್ಪುಟ್ ನೋಡ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ನೋಡ್ ಮೂಲಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪಡೆಯುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಪ್ತ ಪದರದಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಾಗ, ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ಇದನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿನ ನ್ಯೂರಾನ್ನಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ತಪ್ಪಾದಾಗ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಾಗೇಶನ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಚಿಸುವಾಗ ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ತೂಕವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಒದಗಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ನ ತೂಕವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಾಗೇಶನ್ ಆಗಿದೆ.
ನರಮಂಡಲದ ವಿಧಗಳು
1. ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್
ಮಿನ್ಸ್ಕಿ-ಪೇಪರ್ಟ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಮಾದರಿಯು ಸರಳ ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ನ್ಯೂರಾನ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕೆಲವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ನರಮಂಡಲದ ಚಿಕ್ಕ ಘಟಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ತೂಕದ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. TLU (ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಲಾಜಿಕ್ ಯುನಿಟ್) ಎಂಬುದು ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಹೆಸರು.
ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಲಾಜಿಕ್ ಗೇಟ್ಸ್ ಉದಾಹರಣೆಗೆ AND, OR, ಮತ್ತು NAND ಅನ್ನು ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
2. ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಆವೃತ್ತಿ, ಇದರಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವು ಒಂದು ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಕೃತಕ ನರಗಳ ನೋಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ನೋಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಗಮಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ಗುಪ್ತ ಲೇಯರ್ಗಳು ಇರಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತವೆ. ಇವುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏಕ-ಪದರದ ಅಥವಾ ಬಹು-ಪದರದ ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದು ನಿರೂಪಿಸಬಹುದು.
ಬಳಸಿದ ಪದರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಹರಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿ, ತೂಕವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೋಷಿಸಲು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ತೂಕದಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ಹಂತ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಮಲ್ಟಿ-ಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪರಿಚಯ ನರ ಜಾಲಗಳು, ಇದರಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಹಲವು ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ನರಮಂಡಲವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್ ಕೆಳಗಿನ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಬಹು ಗುಪ್ತ ಲೇಯರ್ಗಳು, ಅಂದರೆ ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೇಯರ್ಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತವೆ.
ಇದು ದ್ವಿಮುಖ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅಂದರೆ ಅದು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಹರಡಬಹುದು. ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ತೂಕದಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ತೂಕಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಂದ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಒಳಹರಿವಿನ ನಡುವಿನ ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಅವರು ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಂತರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ವ್ಯೂಹಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೊದಲ ಪದರವನ್ನು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶವು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಸೀಮಿತ ಭಾಗದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಫಿಲ್ಟರ್ನಂತೆ, ಇನ್ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಈ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು RGB ಅಥವಾ HSI ನಿಂದ ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. CNN ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ಏಕಮುಖ ಪ್ರಸರಣ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಪೂಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಿತ ನರಮಂಡಲಕ್ಕೆ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಲೇಯರ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ ದ್ವಿಮುಖ ಪ್ರಸರಣ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಚಿತ್ರದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. MLP ಯಲ್ಲಿ, ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ತೂಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. RELU ಅನ್ನು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ MLP ಸಾಫ್ಟ್ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಫ್ರೇಸ್ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
5. ರೇಡಿಯಲ್ ಬಯಾಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು RBF ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಪದರ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯಲ್ ಬೇಸಿಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಒಂದು ನೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶವು ಒಂದು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತರಬೇತಿ ಗುಂಪಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ತಾಜಾ ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ [ನೀವು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ n-ಆಯಾಮದ ವೆಕ್ಟರ್] ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕಾದರೆ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶವು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ಅಂತರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಾವು ವರ್ಗ A ಮತ್ತು ವರ್ಗ B ಎಂಬ ಎರಡು ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕಾದ ಹೊಸ ಇನ್ಪುಟ್ ವರ್ಗ B ಮೂಲಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ವರ್ಗ A ಮೂಲಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇದನ್ನು ವರ್ಗ A ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.
6. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರಗಳ ಜಾಲ
ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಲೇಯರ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಲೇಯರ್ನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನರಮಂಡಲ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ಪದರವಾಗಿದೆ, ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರಮಂಡಲದ ಪದರವು, ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯವು ಹಿಂದಿನ ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅದು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಭಾಗವನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯವು ತಪ್ಪಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕಲಿಕೆಯ ದರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ - ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪರಿಹಾರಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಡಿಜಿಟಲ್ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಮುಖಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ. ಆಯ್ದ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಚೇರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮಾನವ ಮುಖವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಐಡಿಗಳ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ.
- ಸ್ಟಾಕ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ - ಹೂಡಿಕೆಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅತ್ಯಂತ ಬಾಷ್ಪಶೀಲ ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಮುಂಗಾಣುವುದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಕಷ್ಟ. ನರಮಂಡಲದ ಮೊದಲು, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಬುಲಿಶ್ ಮತ್ತು ಕರಡಿ ಹಂತಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿದ್ದವು. ಆದರೆ, ಏನು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸಿತು? ಸಹಜವಾಗಿ, ನಾವು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ… ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ MLP (ಒಂದು ರೀತಿಯ ಫೀಡ್ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ - ಅದು ಎಷ್ಟು ಜೋರಾಗಿ ಧ್ವನಿಸಿದರೂ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವು ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಪ್ರಾಪಂಚಿಕ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ, ವರ್ಚುವಲ್ ಸಂವಹನಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿದಿನ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ನಂತರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಜನರ ಖರ್ಚು ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಎಎನ್ಎನ್ ಬಳಸಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ – ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಪತ್ತೆ, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ CNN ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರಮಂಡಲವನ್ನು (RNN) ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಹವಾಮಾನ ವರದಿ – ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ಹವಾಮಾನ ಇಲಾಖೆಯ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳು ಎಂದಿಗೂ ನಿಖರವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಕಾಲಘಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕೋಪಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ (MLP), ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (CNN) ಮತ್ತು ಮರುಕಳಿಸುವ ನರ ಜಾಲಗಳು (RNN) ಬಳಸಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ರಕ್ಷಣಾ - ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಸಶಸ್ತ್ರ ಆಕ್ರಮಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಐಟಂ ಸ್ಥಳ ಎಲ್ಲಾ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅವರು ವಾಯು ಮತ್ತು ಸಮುದ್ರ ಗಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಡ್ರೋನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ರಕ್ಷಣಾ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ತನ್ನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಉತ್ತೇಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿದೆ. ನೀರೊಳಗಿನ ಗಣಿಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು (CNN) ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನರಮಂಡಲಗಳು ಇನ್ನೂ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ.
- ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- ನರಮಂಡಲಗಳು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು.
- ನರಮಂಡಲಗಳು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಜಟಿಲತೆಯಿಂದಾಗಿ ಅದು ಮಾಡಿದ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು "ಏಕೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ" ಹಿಂದಿನ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಅದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನಂಬಿಕೆಯು ನಾಶವಾಗಬಹುದು.
- ನರಮಂಡಲದ ಘಟಕಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಅಂದರೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆ (ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ).
- ನರಮಂಡಲದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯಮವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ (ಅಥವಾ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮ). ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ, ಸೂಕ್ತವಾದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರಿಯಾದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ಶ್ರುತಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕ್ಷೇತ್ರ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ವಲಯದಲ್ಲಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಗ್ರಹಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ವಿಧದ ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ನೀವು ಈ ಶಿಸ್ತಿನ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಂಡರೆ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ನೀವು ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ