নিউরাল নেটওয়ার্ক ক্লাসিফায়ার হিসাবে প্রতিটি ইউনিট একটি ইনপুট নেয়, এটিতে একটি (প্রায়শই অরৈখিক) ফাংশন প্রয়োগ করে এবং তারপর আউটপুটটি পরবর্তী স্তরে প্রেরণ করে। … নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন ধরণের সমস্যায় অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে পেয়েছে। এইগুলি ফাংশন উপস্থাপনা থেকে প্যাটার্ন স্বীকৃতি পর্যন্ত, যা আমরা এখানে বিবেচনা করব৷
নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক ক্লাসিফায়ার কি?
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি হল জটিল মডেল, যা মানব মস্তিষ্কের শ্রেণিবিন্যাসের নিয়ম বিকাশের উপায় অনুকরণ করার চেষ্টা করে। একটি নিউরাল নেট নিউরনের বিভিন্ন স্তর নিয়ে গঠিত, প্রতিটি স্তর পূর্ববর্তী স্তরগুলি থেকে ইনপুট গ্রহণ করে এবং আউটপুটগুলিকে পরবর্তী স্তরগুলিতে প্রেরণ করে৷
নিউরাল নেটওয়ার্ক রিগ্রেশন নাকি শ্রেণীবিভাগ?
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি রিগ্রেশন বা শ্রেণীবিভাগের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে। রিগ্রেশন মডেলের অধীনে একটি একক মান আউটপুট করা হয় যা বাস্তব সংখ্যার একটি সেটে ম্যাপ করা যেতে পারে যার অর্থ শুধুমাত্র একটি আউটপুট নিউরন প্রয়োজন৷
কিভাবে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক শ্রেণীবদ্ধ করা হয়?
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক হল মস্তিষ্কের স্নায়ু কাঠামোর উপর ভিত্তি করে নিউরনের তুলনামূলকভাবে অপরিশোধিত ইলেকট্রনিক নেটওয়ার্ক। তারা একের পর এক রেকর্ড প্রসেস করে এবং রেকর্ডের শ্রেণীবিভাগের (অর্থাৎ, অনেকাংশে নির্বিচারে) রেকর্ডের পরিচিত প্রকৃত শ্রেণীবিভাগের সাথে তুলনা করে শিখে।
অ্যান কি শ্রেণীবিভাগের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
মেশিন লার্নিং পরিভাষায় শ্রেণিবিন্যাস বলতে একটিকে বোঝায়ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং সমস্যা যেখানে ইনপুট ডেটা পূর্বনির্ধারিত লেবেলযুক্ত ক্লাসগুলির মধ্যে একটি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেল রয়েছে যা শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। …
