वीडियो: बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
ए बहुपरत परसेप्ट्रोन (एमएलपी) फीडफॉरवर्ड कृत्रिम का एक वर्ग है तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन)। एक एमएलपी में नोड्स की कम से कम तीन परतें होती हैं: एक इनपुट परत, एक छिपी हुई परत और एक आउटपुट परत। इनपुट नोड्स को छोड़कर, प्रत्येक नोड एक है न्यूरॉन जो एक गैर-रेखीय सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करता है।
इसी तरह, यह पूछा जाता है कि एक बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क कैसे सीखता है?
बहुपरत नेटवर्क छिपी हुई परतों को नियोजित करके गैर रेखीय सेटों के लिए वर्गीकरण समस्या को हल करें, जिनके न्यूरॉन्स हैं सीधे आउटपुट से जुड़ा नहीं है। अतिरिक्त छिपी परतें कर सकते हैं ज्यामितीय रूप से अतिरिक्त हाइपर-प्लेन के रूप में व्याख्या की जा सकती है, जो की पृथक्करण क्षमता को बढ़ाते हैं नेटवर्क.
इसके अतिरिक्त, तंत्रिका नेटवर्क में एकाधिक परतों का उपयोग क्यों करें? ए तंत्रिका नेटवर्क प्रत्येक पर एक गैर-रैखिक फ़ंक्शन का उपयोग करता है परत . दो परतों इसका मतलब इनपुट के रैखिक संयोजनों के गैर-रैखिक कार्यों के रैखिक संयोजन का एक गैर-रैखिक कार्य है। दूसरा वाला पहले वाले की तुलना में बहुत अधिक समृद्ध है। इसलिए प्रदर्शन में अंतर।
इसे ध्यान में रखते हुए, एक बहुपरत परसेप्ट्रॉन कैसे काम करता है?
ए बहुपरत परसेप्ट्रोन (एमएलपी) एक गहरी, कृत्रिम है तंत्रिका नेटवर्क . वे संकेत प्राप्त करने के लिए एक इनपुट परत से बने होते हैं, एक आउटपुट परत जो इनपुट के बारे में निर्णय या भविष्यवाणी करती है, और उन दोनों के बीच, छिपी हुई परतों की एक मनमानी संख्या जो एमएलपी का सही कम्प्यूटेशनल इंजन है।
तंत्रिका नेटवर्क में सिग्मॉइड फ़ंक्शन क्या है?
कृत्रिम के क्षेत्र में तंत्रिका जाल , NS अवग्रह funcion एक प्रकार का सक्रियण है समारोह कृत्रिम न्यूरॉन्स के लिए। NS सिग्मॉइड फ़ंक्शन (रसद का एक विशेष मामला समारोह ) और इसका सूत्र इस तरह दिखता है: आपके पास कई प्रकार के सक्रियण हो सकते हैं कार्यों और वे विभिन्न उद्देश्यों के लिए सबसे उपयुक्त हैं।
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