2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
क्लासिफायर के रूप में तंत्रिका नेटवर्क प्रत्येक इकाई एक इनपुट लेती है, इसमें एक (अक्सर नॉनलाइनियर) फ़ंक्शन लागू करती है और फिर आउटपुट को अगली परत पर भेजती है। … तंत्रिका नेटवर्क ने विभिन्न प्रकार की समस्याओं में आवेदन पाया है। ये फंक्शन रिप्रेजेंटेशन से लेकर पैटर्न रिकग्निशन तक हैं, जिस पर हम यहां विचार करेंगे।
तंत्रिका नेटवर्क आधारित क्लासिफायरियर क्या है?
तंत्रिका नेटवर्क जटिल मॉडल हैं, जो मानव मस्तिष्क के वर्गीकरण नियमों को विकसित करने के तरीके की नकल करने की कोशिश करते हैं। एक तंत्रिका जाल में न्यूरॉन्स की कई अलग-अलग परतें होती हैं, प्रत्येक परत पिछली परतों से इनपुट प्राप्त करती है, और आउटपुट को आगे की परतों में भेजती है।
तंत्रिका नेटवर्क प्रतिगमन या वर्गीकरण है?
तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग प्रतिगमन या वर्गीकरण के लिए किया जा सकता है। प्रतिगमन मॉडल के तहत एक एकल मान आउटपुट किया जाता है जिसे वास्तविक संख्याओं के एक सेट में मैप किया जा सकता है जिसका अर्थ है कि केवल एक आउटपुट न्यूरॉन की आवश्यकता है।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को कैसे वर्गीकृत किया जाता है?
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मस्तिष्क की तंत्रिका संरचना के आधार पर न्यूरॉन्स के अपेक्षाकृत कच्चे इलेक्ट्रॉनिक नेटवर्क हैं। वे एक समय में एक रिकॉर्ड को प्रोसेस करते हैं, और रिकॉर्ड के अपने वर्गीकरण (यानी, बड़े पैमाने पर मनमाना) की तुलना रिकॉर्ड के ज्ञात वास्तविक वर्गीकरण से करके सीखते हैं।
क्या ऐन को वर्गीकरण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है?
मशीन लर्निंग शब्दावली में वर्गीकरण का अर्थ है aभविष्य कहनेवाला मॉडलिंग समस्या जहां इनपुट डेटा को पूर्वनिर्धारित लेबल वाले वर्गों में से एक के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल हैं जिनका उपयोग वर्गीकरण समस्याओं के लिए किया जा सकता है। …
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