दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करता है?

तंत्रिका नेटवर्क में कई परतें क्यों होती हैं?

हमारे पास तंत्रिका नेटवर्क में प्रति परत एकाधिक परतें और एकाधिक नोड क्यों हैं? गैर-रैखिक कार्यों को सीखने में सक्षम होने के लिए हमें गैर-रेखीय सक्रियण के साथ कम से कम एक छिपी हुई परत की आवश्यकता होती है। आमतौर पर, प्रत्येक परत को एक अमूर्त स्तर के रूप में माना जाता है। इसलिए आप मॉडल को अधिक जटिल कार्यों में फिट करने की अनुमति देते हैं

एक तंत्रिका नेटवर्क सरल कैसे काम करता है?

एक तंत्रिका नेटवर्क के पीछे मूल विचार एक कंप्यूटर के अंदर कई घनी रूप से परस्पर जुड़ी मस्तिष्क कोशिकाओं का अनुकरण (सरल लेकिन उचित रूप से वफादार तरीके से कॉपी) करना है ताकि आप इसे चीजों को सीखने, पैटर्न को पहचानने और मानवीय तरीके से निर्णय लेने के लिए प्राप्त कर सकें। लेकिन यह दिमाग नहीं है

WAN नेटवर्क कैसे काम करता है?

एक विस्तृत क्षेत्र नेटवर्क (डब्ल्यूएएन) एक दूरसंचार नेटवर्क है, जो आमतौर पर कंप्यूटर को जोड़ने के लिए उपयोग किया जाता है, जो एक विस्तृत भौगोलिक क्षेत्र में फैला होता है। LAN के विपरीत, WAN आमतौर पर अलग-अलग कंप्यूटरों को नहीं जोड़ते हैं, बल्कि LAN को जोड़ने के लिए उपयोग किए जाते हैं। WAN भी LAN की तुलना में धीमी गति से डेटा संचारित करते हैं

तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण कार्य क्या करता है?

सक्रियण कार्य गणितीय समीकरण हैं जो तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट को निर्धारित करते हैं। फ़ंक्शन नेटवर्क में प्रत्येक न्यूरॉन से जुड़ा हुआ है, और यह निर्धारित करता है कि इसे सक्रिय किया जाना चाहिए ("निकाल दिया") या नहीं, इस पर आधारित है कि प्रत्येक न्यूरॉन का इनपुट मॉडल की भविष्यवाणी के लिए प्रासंगिक है या नहीं

बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क क्या है?

एक बहुपरत परसेप्ट्रॉन (एमएलपी) फीडफॉरवर्ड कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का एक वर्ग है। 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 न्यूरॉन है जो एक गैर-रेखीय सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करता है