न्यूरल नेटवर्क ये ब्लैक बॉक्स होते हैं जहां आप कुछ इनपुट देते हैं, ये इनपुट कई फंक्शन से होकर गुजरते हैं और इससे एक आउटपुट निकलता है। वे भाषण पहचानने, पाठ अनुशीर्षक देने, अगले खेल की स्थिति की भविष्यवाणी करने में बहुत अच्छे हैं।

गोता लगाने से पहले आइए देखें कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है या इससे भी गहरी बात, "मानव अनुभूति"!

इतिहास

"यदि मानव मस्तिष्क इतना सरल होता कि हम उसे समझ सकते, तो हम इतने सरल होते कि हम समझ नहीं पाते।" — एमर्सन एम. पुघ

संघवाद

संगठन

प्लेटो पर वापस, डेविड ह्यूम ने मानव अनुभूति के मॉडल के लिए 2,500 साल का सिद्धांत "एसोसिएशन" है।

एसोसिएशन क्या है?

बिजली चमकने के बाद गर्जना होती है। “हमने अभी-अभी गड़गड़ाहट सुनी; क्या कोई इसकी चपेट में आया?"

यह एसोसिएशन है ।

"मशीन लर्निंग में इस तरह के एसोसिएशन का अभी भी उपयोग किया जाता है लेकिन हम इसमें कुछ गणित डालते हैं।"

लेकिन ये संघ कहाँ संग्रहीत हैं? यह स्पष्ट है कि इन संघों को कहीं संग्रहित किया जाना है और संदर्भों का आह्वान किया गया है।

संबंधवाद

मध्य 1800's: मस्तिष्क आपस में जुड़े हुए न्यूरॉन्स का समूह है। मस्तिष्क नेटवर्क कोशिकाओं की संरचना है। इस संरचना के साथ कुछ करना है कि मस्तिष्क कैसे काम करता है। प्रत्येक न्यूरॉन कई अन्य न्यूरॉन्स से जुड़ा होता है। इसने जुड़ाववाद को जन्म दिया

न्यूरॉन्स एक दूसरे को उत्तेजित और उत्तेजित करते हैं। इनपुट के विभिन्न संयोजनों के परिणामस्वरूप आउटपुट के विभिन्न सेट होते हैं। दिए गए उदाहरण में,

यदि ए और बी उच्च हैं, तो 'एक्स' आग लगाएगा,

अगर बी और सी अधिक हैं, तो 'वाई' आग लगाएगा,

यदि ए और सी उच्च हैं, तो 'जेड' आग लगाएगा।

इसलिए, अलग-अलग इनपुट पैटर्न के परिणामस्वरूप अलग-अलग आउटपुट पैटर्न होंगे। अलग-अलग ताकत के सिग्नल के परिणामस्वरूप अलग-अलग आउटपुट हो सकते हैं। इनपुट की तीव्रता के आधार पर अलेक्जेंडर बैन द्वारा प्रस्तावित एक शिक्षा भी।

मैकक्लोच और पिट्स

इन दो लोगों ने पहले आर्टिफिशियल न्यूरॉन को मॉडल करने की कोशिश की।

एक न्यूरॉन के मूल रूप से दो कनेक्शन होते हैं। न्यूरो फायर करता है जहां प्रत्येक कनेक्शन के उत्तेजक इनपुट की कुल संख्या थ्रेशोल्ड से अधिक होती है जब तक कि उस निरोधात्मक तार के माध्यम से एक निरोधात्मक संकेत नहीं आता है।

फ्रैंक रोसेनब्लैट

रोसेनब्लैट के परसेप्ट्रॉन में तीन इकाइयाँ होती हैं, (i) संवेदी इकाइयाँ, (ii) साहचर्य इकाई, (iii) प्रतिक्रिया इकाई।

इनपुट की संख्या संबंधित इनपुट को निर्दिष्ट भार के साथ रैखिक रूप से गुणा करती है। यह affine फ़ंक्शन थ्रेशोल्ड फ़ंक्शन के इनपुट के रूप में दिया जाता है। मान थ्रेशोल्ड मान से अधिक होने पर न्यूरॉन निकाल दिया जाता है।

वाई = {1 अगर ∑wixi -T ≥ 0; अन्य 0

लर्निंग एल्गोरिथम:

डब्ल्यू = डब्ल्यू + η (डी (एक्स) - वाई (एक्स))

परसेप्ट्रॉन आउटपुट गलत होने पर वज़न अपडेट करें। इनपुट के उत्पाद और वांछित और वास्तविक आउटपुट के बीच त्रुटि द्वारा वजन अपडेट करें।

एक एकल परसेप्ट्रॉन या परसेप्ट्रॉन का एक नेटवर्क किसी भी मनमाना बूलियन फ़ंक्शन को मॉडल कर सकता है। हालाँकि नेटवर्क के अलग-अलग तत्व कमजोर कम्प्यूटेशनल मॉडल हैं। नेटवर्क तत्वों की आवश्यकता है।

अगले ब्लॉग में देखते हैं कि मल्टी लेयर परसेप्ट्रॉन क्या मॉडल बना सकता है और इसकी सीमाएं क्या हैं।