একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (অ্যান) কি? - টেকোপিডিয়া থেকে সংজ্ঞা

সংজ্ঞা - কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) এর অর্থ কী?

কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক (এএনএন) জৈবিক স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলির কাঠামো এবং কার্যকারিতার উপর ভিত্তি করে একটি গণনীয় মডেল। নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত তথ্য ANN এর কাঠামোকে প্রভাবিত করে কারণ এই ইনপুট এবং আউটপুটটির উপর ভিত্তি করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক - বা এক অর্থে শিখেছে changes

এএনএনগুলিকে অ-লাইন পরিসংখ্যান সংক্রান্ত ডেটা মডেলিং সরঞ্জাম হিসাবে বিবেচনা করা হয় যেখানে ইনপুট এবং আউটপুটগুলির মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি মডেল করা হয় বা নিদর্শনগুলি পাওয়া যায়।

এএনএন নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবেও পরিচিত।

টেকোপিডিয়া কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) ব্যাখ্যা করে

একটি এএনএন এর বিভিন্ন সুবিধাগুলি রয়েছে তবে এর মধ্যে একটির মধ্যে সবচেয়ে স্বীকৃত একটি হ'ল এটি সত্য যে ডেটা সেটগুলি পর্যবেক্ষণ থেকে শিখতে পারে। এইভাবে, এএনএন এলোমেলো ফাংশন আনুমানিক সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এই ধরণের সরঞ্জামগুলি কম্পিউটিং ফাংশন বা বিতরণ সংজ্ঞায়নের সময় সমাধানগুলিতে সর্বাধিক ব্যয়-কার্যকর এবং আদর্শ পদ্ধতির অনুমানে সহায়তা করে। এএনএন সমাধানে আসতে পুরো ডেটা সেটগুলির চেয়ে ডেটা নমুনা নেয়, যা সময় এবং অর্থ উভয়ই সাশ্রয় করে। বিদ্যমান তথ্য বিশ্লেষণ প্রযুক্তি উন্নত করতে এএনএনগুলি মোটামুটি সহজ গাণিতিক মডেল হিসাবে বিবেচিত হয়।

এএনএন-তে তিনটি স্তর রয়েছে যা পরস্পর সংযুক্ত। প্রথম স্তর ইনপুট নিউরন নিয়ে গঠিত। এই নিউরনগুলি দ্বিতীয় স্তরে ডেটা প্রেরণ করে, যার ফলস্বরূপ আউটপুট নিউরনগুলি তৃতীয় স্তরে প্রেরণ করে।

একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ মঞ্জুর করা মডেলগুলির জন্য বেছে নেওয়া জড়িত যার জন্য বেশ কয়েকটি যুক্ত অ্যালগরিদম রয়েছে।