आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय) हे मूलतः एक दूरचे स्वप्न, भविष्यातील तंत्रज्ञान असल्याचे मानले जात होते, परंतु आता तसे राहिलेले नाही.
एकेकाळी जो संशोधनाचा विषय होता तो आता खऱ्या जगात स्फोट होत आहे. AI आता तुमचे कामाचे ठिकाण, शाळा, बँकिंग, रुग्णालये आणि अगदी तुमच्या फोनसह विविध ठिकाणी आढळते.
ते स्वत: चालवणाऱ्या वाहनांचे डोळे, सिरी आणि अॅलेक्साचे आवाज, हवामानाचा अंदाज लावण्यामागील मन, रोबोटिक-सहाय्यित शस्त्रक्रियेमागील हात आणि बरेच काही आहेत.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हे आधुनिक जीवनाचे सामान्य वैशिष्ट्य बनत आहे. गेल्या अनेक वर्षांमध्ये, AI विविध प्रकारच्या IT तंत्रज्ञानामध्ये एक प्रमुख खेळाडू म्हणून उदयास आले आहे.
शेवटी, न्यूरल नेटवर्क नवीन गोष्टी शिकण्यासाठी AI द्वारे वापरले जाते.
तर आज आपण न्यूरल नेटवर्क, ते कसे कार्य करते, त्यांचे प्रकार, ऍप्लिकेशन्स आणि बरेच काही याबद्दल जाणून घेणार आहोत.
न्यूरल नेटवर्क म्हणजे काय?
In मशीन शिक्षण, न्यूरल नेटवर्क हे कृत्रिम न्यूरॉन्सचे सॉफ्टवेअर-प्रोग्राम केलेले नेटवर्क आहे. आपल्या मेंदूतील न्यूरॉन्स प्रमाणेच असलेल्या “न्यूरॉन्स” चे असंख्य स्तर करून ते मानवी मेंदूचे अनुकरण करण्याचा प्रयत्न करते.
न्यूरॉन्सचा पहिला स्तर फोटो, व्हिडिओ, ध्वनी, मजकूर आणि इतर इनपुट स्वीकारेल. हा डेटा सर्व स्तरांमधून वाहतो, एका लेयरचे आउटपुट दुसऱ्या स्तरावर जाते. हे सर्वात कठीण कामांसाठी गंभीर आहे, जसे की मशीन शिक्षणासाठी नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया.
तथापि, इतर प्रकरणांमध्ये, अचूकता आणि कार्यक्षमता राखून मॉडेल आकार कमी करण्यासाठी सिस्टम कॉम्प्रेशनचे लक्ष्य ठेवणे श्रेयस्कर आहे. न्यूरल नेटवर्कची छाटणी ही एक कॉम्प्रेशन पद्धत आहे ज्यामध्ये शिकलेल्या मॉडेलमधून वजन काढून टाकणे समाविष्ट आहे. एखाद्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या तंत्रिका नेटवर्कचा विचार करा ज्याला लोकांना प्राण्यांपासून वेगळे करण्यासाठी प्रशिक्षित केले गेले आहे.
न्यूरॉन्सच्या पहिल्या थराने चित्र उज्ज्वल आणि गडद भागांमध्ये विभागले जाईल. हा डेटा खालील लेयरमध्ये पास केला जाईल, जो किनारी कोठे आहे हे निर्धारित करेल.
पुढील स्तर कडांच्या संयोजनाने तयार केलेले फॉर्म ओळखण्याचा प्रयत्न करेल. ज्या डेटावर ते प्रशिक्षित केले गेले होते त्यानुसार, तुम्ही सादर केलेली प्रतिमा मानवाची आहे की प्राण्याची आहे हे निर्धारित करण्यासाठी डेटा अशाच प्रकारे असंख्य स्तरांमधून जाईल.
जेव्हा न्यूरल नेटवर्कमध्ये डेटा दिला जातो तेव्हा ते त्यावर प्रक्रिया करण्यास सुरवात करते. त्यानंतर, इच्छित परिणाम मिळविण्यासाठी डेटावर त्याच्या स्तरांद्वारे प्रक्रिया केली जाते. न्यूरल नेटवर्क हे एक मशीन आहे जे संरचित इनपुटमधून शिकते आणि परिणाम प्रदर्शित करते. न्यूरल नेटवर्कमध्ये शिकण्याचे तीन प्रकार आहेत:
- पर्यवेक्षित शिक्षण - लेबल केलेला डेटा वापरून अल्गोरिदमला इनपुट आणि आउटपुट दिले जातात. डेटाचे विश्लेषण कसे करावे हे शिकवल्यानंतर, ते अपेक्षित परिणामाचा अंदाज लावतात.
- पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण - एएनएन माणसाच्या मदतीशिवाय शिकते. कोणताही लेबल केलेला डेटा नाही आणि आउटपुट डेटामध्ये आढळलेल्या नमुन्यांनुसार आउटपुट ठरवले जाते.
- मजबुतीकरण शिक्षण जेव्हा नेटवर्क त्याला मिळालेल्या फीडबॅकमधून शिकते.
न्यूरल नेटवर्क कसे कार्य करतात?
कृत्रिम न्यूरॉन्स न्यूरल नेटवर्कमध्ये वापरले जातात, जे अत्याधुनिक प्रणाली आहेत. कृत्रिम न्यूरॉन्स, ज्याला परसेप्ट्रॉन देखील म्हणतात, खालील घटकांनी बनलेले आहेत:
- इनपुट
- वजन
- बायस
- सक्रियकरण कार्य
- उत्पादन
न्यूरॉन्सचे स्तर जे न्यूरल नेटवर्क बनवतात. न्यूरल नेटवर्कमध्ये तीन स्तर असतात:
- इनपुट स्तर
- लपलेला थर
- आउटपुट स्तर
अंकीय मूल्याच्या स्वरूपात डेटा इनपुट स्तरावर पाठविला जातो. नेटवर्कचे लपलेले स्तर असे आहेत जे सर्वात जास्त गणना करतात. आउटपुट लेयर, शेवटचा परंतु किमान नाही, परिणामाचा अंदाज लावतो. न्यूरॉन्स न्यूरल नेटवर्कमध्ये एकमेकांवर वर्चस्व गाजवतात. प्रत्येक थर तयार करण्यासाठी न्यूरॉन्सचा वापर केला जातो. इनपुट लेयर मिळाल्यानंतर डेटा लपविलेल्या लेयरकडे राउट केला जातो.
प्रत्येक इनपुटवर वजन लागू केले जाते. न्यूरल नेटवर्कच्या लपलेल्या स्तरांमध्ये, वजन हे एक मूल्य आहे जे येणार्या डेटाचे भाषांतर करते. इनपुट लेयरमधील वजन मूल्याने इनपुट डेटाचा गुणाकार करून वजन कार्य करते.
ते नंतर पहिल्या लपविलेल्या लेयरचे मूल्य सुरू करते. इनपुट डेटाचे रूपांतर केले जाते आणि लपविलेल्या स्तरांद्वारे दुसर्या लेयरला दिले जाते. अंतिम परिणाम तयार करण्यासाठी आउटपुट स्तर जबाबदार आहे. इनपुट आणि वजन गुणाकार केले जातात, आणि परिणाम लपविलेल्या लेयर न्यूरॉन्सला बेरीज म्हणून वितरित केला जातो. प्रत्येक न्यूरॉनला पूर्वाग्रह दिला जातो. एकूण मोजण्यासाठी, प्रत्येक न्यूरॉन त्याला मिळालेले इनपुट जोडतो.
त्यानंतर, मूल्य सक्रियकरण कार्याद्वारे जाते. सक्रियकरण कार्याचा परिणाम न्यूरॉन सक्रिय आहे की नाही हे निर्धारित करते. जेव्हा न्यूरॉन सक्रिय असतो, तेव्हा ते इतर स्तरांना माहिती पाठवते. ही पद्धत वापरून न्यूरॉन आउटपुट लेयरपर्यंत पोहोचेपर्यंत नेटवर्कमध्ये डेटा तयार केला जातो. फॉरवर्ड प्रपोगेशन ही दुसरी संज्ञा आहे.
इनपुट नोडमध्ये डेटा फीड करण्याचे आणि आउटपुट नोडद्वारे आउटपुट मिळविण्याचे तंत्र फीड-फॉरवर्ड प्रसार म्हणून ओळखले जाते. जेव्हा इनपुट डेटा लपविलेल्या स्तराद्वारे स्वीकारला जातो, तेव्हा फीड-फॉरवर्ड प्रसार होतो. हे सक्रियकरण कार्यानुसार प्रक्रिया केली जाते आणि नंतर आउटपुटवर पास केली जाते.
परिणाम सर्वाधिक संभाव्यतेसह आउटपुट लेयरमधील न्यूरॉनद्वारे प्रक्षेपित केला जातो. जेव्हा आउटपुट चुकीचे असते तेव्हा बॅकप्रॉपगेशन होते. न्यूरल नेटवर्क तयार करताना प्रत्येक इनपुटवर वजन सुरू केले जाते. बॅकप्रोपॅगेशन ही चुका कमी करण्यासाठी आणि अधिक अचूक आउटपुट देण्यासाठी प्रत्येक इनपुटचे वजन पुन्हा समायोजित करण्याची प्रक्रिया आहे.
न्यूरल नेटवर्कचे प्रकार
1. परसेप्ट्रॉन
Minsky-Papert perceptron मॉडेल सर्वात सोपा आणि सर्वात जुने न्यूरॉन मॉडेल आहे. हे न्यूरल नेटवर्कचे सर्वात लहान एकक आहे जे येणार्या डेटामधील वैशिष्ट्ये किंवा व्यावसायिक बुद्धिमत्ता शोधण्यासाठी विशिष्ट गणना करते. हे भारित इनपुट घेते आणि अंतिम परिणाम मिळविण्यासाठी सक्रियकरण कार्य लागू करते. TLU (थ्रेशोल्ड लॉजिक युनिट) हे परसेप्ट्रॉनचे दुसरे नाव आहे.
परसेप्ट्रॉन एक बायनरी क्लासिफायर आहे जी एक पर्यवेक्षित शिक्षण प्रणाली आहे जी डेटा दोन गटांमध्ये विभाजित करते. लॉजिक गेट्स जसे की AND, OR, आणि NAND ची अंमलबजावणी परसेप्ट्रॉनसह केली जाऊ शकते.
2. फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क
न्यूरल नेटवर्क्सची सर्वात मूलभूत आवृत्ती, ज्यामध्ये इनपुट डेटा केवळ एका दिशेने प्रवाहित होतो, कृत्रिम न्यूरल नोड्समधून जातो आणि आउटपुट नोड्समधून बाहेर पडतो. इनपुट आणि आउटपुट स्तर अशा ठिकाणी असतात जेथे लपलेले स्तर असू शकतात किंवा नसू शकतात. त्यावर आधारित ते एकतर एकल-स्तरित किंवा बहु-स्तरीय फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क म्हणून दर्शविले जाऊ शकतात.
वापरलेल्या स्तरांची संख्या फंक्शनच्या जटिलतेद्वारे निर्धारित केली जाते. हे फक्त एका दिशेने पुढे पसरते आणि मागे पसरत नाही. येथे, वजन स्थिर राहतात. सक्रियकरण कार्य फीड करण्यासाठी इनपुट वजनाने गुणाकार केले जातात. हे करण्यासाठी वर्गीकरण सक्रियकरण कार्य किंवा चरण सक्रियकरण कार्य वापरले जाते.
3. मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन
अत्याधुनिक ची ओळख न्यूरल नेट, ज्यामध्ये इनपुट डेटा कृत्रिम न्यूरॉन्सच्या अनेक स्तरांद्वारे राउट केला जातो. प्रत्येक नोड खालील लेयरमधील सर्व न्यूरॉन्सशी जोडलेले असल्याने हे पूर्णपणे लिंक केलेले न्यूरल नेटवर्क आहे. इनपुट आणि आउटपुट लेयर्समध्ये एकाधिक लपविलेले स्तर, म्हणजे किमान तीन किंवा अधिक स्तर असतात.
त्याच्याकडे द्विदिशात्मक प्रसार आहे, याचा अर्थ ते पुढे आणि मागे दोन्ही प्रकारे प्रसार करू शकते. इनपुट वजनाने गुणाकार केले जातात आणि सक्रियकरण फंक्शनला पाठवले जातात, जिथे ते नुकसान कमी करण्यासाठी बॅकप्रोपॅगेशनद्वारे बदलले जातात.
सोप्या भाषेत सांगायचे तर वजन ही न्यूरल नेटवर्क्सकडून मशीन-शिकलेली मूल्ये आहेत. अपेक्षित आउटपुट आणि प्रशिक्षण इनपुटमधील असमानतेवर अवलंबून, ते स्वत: समायोजित करतात. नॉनलाइनर अॅक्टिव्हेशन फंक्शन्सनंतर आउटपुट लेयर अॅक्टिव्हेशन फंक्शन म्हणून सॉफ्टमॅक्सचा वापर केला जातो.
4. कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क
पारंपारिक द्वि-आयामी अॅरेच्या विरूद्ध, कॉन्व्होल्यूशन न्यूरल नेटवर्कमध्ये न्यूरॉन्सचे त्रि-आयामी कॉन्फिगरेशन असते. पहिला थर कंव्होल्युशनल लेयर म्हणून ओळखला जातो. कॉन्व्होल्युशनल लेयरमधील प्रत्येक न्यूरॉन केवळ व्हिज्युअल फील्डच्या मर्यादित भागातून माहितीवर प्रक्रिया करतो. फिल्टरप्रमाणे, इनपुट वैशिष्ट्ये बॅच मोडमध्ये घेतली जातात.
नेटवर्कला विभागांमधील चित्रे समजतात आणि संपूर्ण प्रतिमा प्रक्रिया पूर्ण करण्यासाठी या क्रिया अनेक वेळा करू शकतात.
प्रक्रिया करताना चित्र आरजीबी किंवा एचएसआय वरून ग्रेस्केलमध्ये रूपांतरित केले जाते. पिक्सेल व्हॅल्यूमधील पुढील फरक कडा शोधण्यात मदत करतील आणि चित्रांची अनेक गटांमध्ये वर्गवारी केली जाऊ शकते. जेव्हा CNN मध्ये एक किंवा अधिक कंव्होल्युशनल लेयर्स असतात ज्यानंतर पूलिंग होते आणि द्विदिशात्मक प्रसार होतो जेव्हा कन्व्होल्यूशन लेयरचे आउटपुट इमेज वर्गीकरणासाठी पूर्णपणे कनेक्ट केलेल्या न्यूरल नेटवर्कला पाठवले जाते.
प्रतिमेचे काही घटक काढण्यासाठी, फिल्टरचा वापर केला जातो. MLP मध्ये, इनपुटचे वजन केले जाते आणि सक्रियकरण कार्यामध्ये पुरवले जाते. RELU चा वापर कन्व्होल्युशनमध्ये केला जातो, तर MLP नॉनलाइनर ऍक्टिव्हेशन फंक्शन आणि त्यानंतर softmax वापरते. चित्र आणि व्हिडिओ ओळख, सिमेंटिक पार्सिंग आणि पॅराफ्रेज डिटेक्शनमध्ये, कंव्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स उत्कृष्ट परिणाम देतात.
5. रेडियल बायस नेटवर्क
इनपुट वेक्टर नंतर RBF न्यूरॉन्सचा एक थर आणि रेडियल बेस फंक्शन नेटवर्कमधील प्रत्येक श्रेणीसाठी एक नोड असलेला आउटपुट स्तर असतो. प्रशिक्षण सेटमधील डेटा पॉइंट्सशी तुलना करून इनपुटचे वर्गीकरण केले जाते, जेथे प्रत्येक न्यूरॉन एक प्रोटोटाइप राखतो. हे प्रशिक्षण सेटच्या उदाहरणांपैकी एक आहे.
प्रत्येक न्यूरॉन इनपुट आणि त्याच्या प्रोटोटाइपमधील युक्लिडियन अंतर मोजतो जेव्हा नवीन इनपुट वेक्टर [आपण वर्गीकरण करण्याचा प्रयत्न करत असलेल्या n-डायमेन्शनल वेक्टरचे] वर्गीकरण करावे लागते. जर आमच्याकडे वर्ग A आणि वर्ग B असे दोन वर्ग असतील, तर वर्गीकरण केले जाणारे नवीन इनपुट वर्ग B प्रोटोटाइपपेक्षा वर्ग A प्रोटोटाइपसारखेच आहे.
परिणामी, ते वर्ग अ म्हणून लेबल किंवा वर्गीकृत केले जाऊ शकते.
6. आवर्ती न्यूरल नेटवर्क
रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स लेयरचे आउटपुट सेव्ह करण्यासाठी आणि नंतर लेयरच्या परिणामाचा अंदाज वर्तवण्यात मदत करण्यासाठी ते परत इनपुटमध्ये फीड करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. एक फीड-फॉरवर्ड मज्जासंस्थेसंबंधीचा नेटवर्क सामान्यतः प्रारंभिक स्तर असतो, त्यानंतर वारंवार येणारा न्यूरल नेटवर्क स्तर असतो, जेथे मेमरी फंक्शन मागील वेळेच्या चरणात मिळालेल्या माहितीचा काही भाग लक्षात ठेवते.
ही परिस्थिती फॉरवर्ड प्रसार वापरते. हे भविष्यात आवश्यक असणारा डेटा वाचवते. अंदाज चुकीचा असल्यास, किरकोळ समायोजन करण्यासाठी शिकण्याचा दर वापरला जातो. परिणामी, बॅकप्रॉपगेशन जसजसे पुढे जाईल, तसतसे ते अधिक अचूक होत जाईल.
अनुप्रयोग
विविध विषयांमध्ये डेटा समस्या हाताळण्यासाठी न्यूरल नेटवर्कचा वापर केला जातो; काही उदाहरणे खाली दर्शविली आहेत.
- चेहर्यावरील ओळख - चेहर्यावरील ओळखीचे उपाय प्रभावी पाळत ठेवणे प्रणाली म्हणून काम करतात. ओळख प्रणाली डिजिटल फोटो मानवी चेहऱ्यांशी संबंधित आहे. ते कार्यालयांमध्ये निवडक प्रवेशासाठी वापरले जातात. अशा प्रकारे, सिस्टम मानवी चेहऱ्याची पडताळणी करतात आणि त्याच्या डेटाबेसमध्ये संग्रहित आयडीच्या सूचीशी तुलना करतात.
- स्टॉक प्रेडिक्शन - गुंतवणूक ही बाजारातील जोखमीच्या समोर असते. अत्यंत अस्थिर शेअर बाजारातील भविष्यातील घडामोडींचा अंदाज बांधणे व्यावहारिकदृष्ट्या कठीण आहे. न्यूरल नेटवर्क्सपूर्वी, सतत बदलणारे तेजी आणि मंदीचे टप्पे अप्रत्याशित होते. पण, सर्वकाही काय बदलले? अर्थात, आम्ही न्यूरल नेटवर्क्सबद्दल बोलत आहोत... रिअल-टाइममध्ये यशस्वी स्टॉक अंदाज तयार करण्यासाठी मल्टीलेअर परसेप्ट्रॉन एमएलपी (फीडफॉरवर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स सिस्टमचा एक प्रकार) वापरला जातो.
- सामाजिक मीडिया - ते कितीही क्षुल्लक वाटले तरीही, सोशल मीडियाने अस्तित्वाचा सांसारिक मार्ग बदलला आहे. आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क वापरून सोशल मीडिया वापरकर्त्यांच्या वर्तनाचा अभ्यास केला जातो. स्पर्धात्मक विश्लेषणासाठी, व्हर्च्युअल परस्परसंवादांद्वारे दररोज पुरवलेला डेटा एकत्रित केला जातो आणि तपासला जातो. सोशल मीडिया वापरकर्त्यांच्या कृती न्यूरल नेटवर्कद्वारे प्रतिकृती केल्या जातात. सोशल मीडिया नेटवर्कद्वारे डेटाचे विश्लेषण केल्यावर व्यक्तींचे वर्तन लोकांच्या खर्चाच्या पद्धतींशी जोडले जाऊ शकते. सोशल मीडिया ऍप्लिकेशन्समधील डेटा मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रॉन एएनएन वापरून खनन केला जातो.
- हेल्थकेअर - आजच्या जगातील व्यक्ती हेल्थकेअर उद्योगात तंत्रज्ञानाच्या फायद्यांचा वापर करत आहेत. आरोग्यसेवा व्यवसायात, क्ष-किरण शोध, सीटी स्कॅन आणि अल्ट्रासाऊंडसाठी कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्सचा वापर केला जातो. वर नमूद केलेल्या चाचण्यांमधून प्राप्त झालेल्या वैद्यकीय इमेजिंग डेटाचे न्यूरल नेटवर्क मॉडेल्स वापरून मूल्यांकन आणि मूल्यांकन केले जाते, कारण CNN इमेज प्रोसेसिंगमध्ये वापरला जातो. व्हॉइस रेकग्निशन सिस्टमच्या विकासामध्ये, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNN) देखील वापरले जाते.
- हवामान अहवाल - कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू करण्यापूर्वी, हवामान खात्याचे अंदाज कधीही अचूक नव्हते. हवामानाचा अंदाज मोठ्या प्रमाणात भविष्यात उद्भवणाऱ्या हवामानाचा अंदाज बांधण्यासाठी केला जातो. आधुनिक काळातील नैसर्गिक आपत्तींच्या संभाव्यतेचा अंदाज घेण्यासाठी हवामानाचा अंदाज वापरला जात आहे. मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रॉन (एमएलपी), कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन), आणि रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) वापरून हवामानाचा अंदाज लावला जातो.
- संरक्षण - लॉजिस्टिक, सशस्त्र हल्ला विश्लेषण आणि आयटम स्थान हे सर्व न्यूरल नेटवर्क्सचा वापर करतात. ते हवाई आणि सागरी गस्त, तसेच स्वायत्त ड्रोन व्यवस्थापित करण्यासाठी देखील कार्यरत आहेत. कृत्रिम बुद्धिमत्ता संरक्षण उद्योगाला त्याचे तंत्रज्ञान वाढवण्यासाठी आवश्यक असलेली चालना देत आहे. पाण्याखालील खाणींचे अस्तित्व शोधण्यासाठी, कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNN) वापरले जातात.
फायदे
- जरी न्यूरल नेटवर्कमधील काही न्यूरॉन्स योग्यरित्या कार्य करत नसले तरीही, न्यूरल नेटवर्क अद्याप आउटपुट तयार करतील.
- न्यूरल नेटवर्कमध्ये रिअल-टाइममध्ये शिकण्याची आणि त्यांच्या बदलत्या सेटिंग्जशी जुळवून घेण्याची क्षमता असते.
- न्यूरल नेटवर्क विविध कार्ये करण्यास शिकू शकतात. प्रदान केलेल्या डेटावर आधारित योग्य परिणाम प्रदान करण्यासाठी.
- न्यूरल नेटवर्कमध्ये एकाच वेळी अनेक कार्ये हाताळण्याची ताकद आणि क्षमता असते.
तोटे
- समस्या सोडवण्यासाठी न्यूरल नेटवर्कचा वापर केला जातो. नेटवर्कच्या गुंतागुंतीमुळे त्याने जे निर्णय घेतले ते “का आणि कसे” यामागील स्पष्टीकरण ते उघड करत नाही. परिणामी, नेटवर्कवरील विश्वास कमी होऊ शकतो.
- न्यूरल नेटवर्कचे घटक एकमेकांवर अवलंबून असतात. म्हणजेच, न्यूरल नेटवर्क्स पुरेशी संगणकीय शक्ती असलेल्या संगणकांची मागणी करतात (किंवा त्यावर अत्यंत अवलंबून असतात).
- न्यूरल नेटवर्क प्रक्रियेचा कोणताही विशिष्ट नियम (किंवा अंगठ्याचा नियम) नसतो. चाचणी-आणि-त्रुटी तंत्रात, इष्टतम नेटवर्कचा प्रयत्न करून योग्य नेटवर्क संरचना स्थापित केली जाते. ही एक प्रक्रिया आहे ज्यासाठी खूप छान-ट्यूनिंग आवश्यक आहे.
निष्कर्ष
च्या फील्ड न्यूरल नेटवर्क वेगाने विस्तारत आहे. या क्षेत्रातील संकल्पना जाणून घेणे आणि त्यांना सामोरे जाण्यास सक्षम होण्यासाठी ते समजून घेणे महत्वाचे आहे.
या लेखात न्यूरल नेटवर्कचे अनेक प्रकार समाविष्ट केले आहेत. तुम्ही या शिस्तीबद्दल अधिक जाणून घेतल्यास इतर क्षेत्रातील डेटा समस्या हाताळण्यासाठी तुम्ही न्यूरल नेटवर्क वापरू शकता.
प्रत्युत्तर द्या