একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) মস্তিষ্কে মডেল করা হয় যেখানে ইন্দ্রিয়গুলি থেকে ডেটা প্রক্রিয়া করতে, স্মৃতি স্থাপন করতে এবং দেহ নিয়ন্ত্রণ করতে নিউরনগুলি জটিল নিদর্শনগুলিতে সংযুক্ত থাকে। একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) জৈবিক স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলির অপারেশন ভিত্তিক একটি সিস্টেম বা এটি জৈবিক স্নায়ুতন্ত্রের অনুকরণ হিসাবে সংজ্ঞায়িতও হয়।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি অংশ (এআই) এবং এটি হ'ল কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্র কম্পিউটারগুলি আরও বুদ্ধিমানের সাথে আচরণ করা সম্পর্কিত। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কস (এএনএন) ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং কিছু বুদ্ধি প্রদর্শন করে এবং তারা প্যাটার্ন স্বীকৃতি, শিক্ষা এবং জেনারালাইজেশন এর মতো বুদ্ধি প্রদর্শন করে beha
একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক হ'ল একটি প্রোগ্রামযুক্ত কম্পিউটেশনাল মডেল যা মানুষের মস্তিষ্কের স্নায়ু কাঠামো এবং কার্যকারিতা প্রতিলিপি করতে লক্ষ্য করে।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে জানার আগে প্রথমে আমাদের স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি এবং নিউরনের স্ট্রাকচার সম্পর্কেও অধ্যয়ন করা উচিত।
নিউরাল নেটওয়ার্ক সংজ্ঞা:
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আন্তঃসংযুক্ত নিউরনের সিস্টেম হিসাবে সংজ্ঞায়িত হয়। নিউরন বা স্নায়ু কোষ মস্তিষ্কের মৌলিক বিল্ডিং ব্লক যা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্ক। নিউরনের কাঠামো নীচের শো হিসাবে রয়েছে
নিউরনের কাঠামো
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এমন গণনা সরঞ্জাম যা মস্তিষ্কের পরে মডেল করা হয়েছিল। এটি কৃত্রিমভাবে উত্পাদিত নিউরনের একটি আন্তঃসংযুক্ত কাঠামো দ্বারা গঠিত যা ডেটা স্থানান্তরের পথ হিসাবে কাজ করে। গবেষকরা প্যাটার্ন স্বীকৃতি, ভবিষ্যদ্বাণী, অপ্টিমাইজেশন, সহযোগী মেমরি এবং নিয়ন্ত্রণে বিভিন্ন সমস্যা সমাধানের জন্য কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) ডিজাইন করছেন।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আন্তঃসংযুক্ত নিউরন গঠনের দ্বিতীয় সেরা উপায় হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে। এই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মস্তিষ্কের মডেল করার জন্য এবং নির্দিষ্ট গণনীয় কার্য সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয় A একটি সফল এএনএন অ্যাপ্লিকেশনটিতে চরিত্র স্বীকৃতি দেওয়ার ক্ষমতা থাকবে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক স্ট্রাকচার
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির পরিচিতি:
একটি কম্পিউটিং সিস্টেমটি বেশ কয়েকটি সহজ, অত্যন্ত আন্তঃসংযুক্ত প্রক্রিয়াজাতকরণ উপাদানগুলির সমন্বয়ে গঠিত হয় এবং তারা তাদের গতিশীল অবস্থার প্রতিক্রিয়া সহ বাহ্যিক ইনপুটগুলিতে তথ্য প্রক্রিয়া করে। একটি নিউরনের একটি রৈখিক বা একটি অ-লিনিয়ার প্রতিক্রিয়া উত্পাদন করার ক্ষমতা রয়েছে। একটি অ-রৈখিক কৃত্রিম নেটওয়ার্ক অ-রৈখিক নিউরনের আন্তঃসংযোগ দ্বারা তৈরি করা হয়। অ-লিনিয়ার সিস্টেমে ইনপুট রয়েছে যা আউটপুটের সাথে আনুপাতিক হবে না।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির পরিচিতি
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির অ্যাপ্লিকেশন:
- সৌর বাষ্প উত্পাদনকারী উদ্ভিদটির মডেলিং ও ডিজাইনের জন্য সৌরশক্তির ক্ষেত্রে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করা হয়েছে।
- এগুলি সিস্টেমের মডেলিংয়ে যেমন জটিল ম্যাপিং এবং সিস্টেম সনাক্তকরণ কার্যকর করতে কার্যকর।
- এএনএন বিল্ডিংগুলির উত্তাপ-লোড, প্যারাবলিক-ট্রট কালেক্টরের ইন্টারসেপ্ট ফ্যাক্টর এবং স্থানীয় ঘনত্বের অনুপাতের অনুমানের জন্য ব্যবহৃত হয়
- এএনএন নিয়ন্ত্রণ, রোবোটিক্স, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, পূর্বাভাস, medicineষধ, বিদ্যুত্ সিস্টেম, উত্পাদন, অপ্টিমাইজেশন, সিগন্যাল প্রসেসিং এবং সামাজিক / মনস্তাত্ত্বিক বিজ্ঞানের বিভিন্ন প্রয়োগে ব্যবহৃত হয়।
- এগুলি প্রাকৃতিকভাবে বায়ুচলাচল পরীক্ষার ঘরে বায়ু প্রবাহের পূর্বাভাস এবং সৌর ভবনের শক্তি ব্যবহারের পূর্বাভাসের জন্যও ব্যবহৃত হয়।
- তারা গোলমাল এবং অসম্পূর্ণ ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম এবং অ-লিনিয়ার সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম
- বায়ুচলাচল এবং শীতাতপনিয়ন্ত্রণ সিস্টেম, রেফ্রিজারেশন, মডেলিং, হিটিং, লোড-পূর্বাভাস, বিদ্যুৎ-উত্পাদন সিস্টেমের নিয়ন্ত্রণ এবং সৌর বিকিরণে কৃত্রিম নিউরাল-নেটওয়ার্কগুলির ব্যবহার।
একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশন জটিল সমস্যাগুলি মোকাবিলার জন্য একটি বিকল্প উপায় সরবরাহ করে কারণ এগুলি নতুন সিগন্যাল প্রসেসিং প্রযুক্তিগুলির মধ্যে রয়েছে r কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এমন প্রকৃত সমাধান দেয় যা অন্যান্য প্রযুক্তির সাথে মেলে কঠিন। নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক সমাধান বিকাশ, সময় এবং সংস্থানগুলির ক্ষেত্রে খুব দক্ষ।
নিউরাল নেটওয়ার্কের সফ্টওয়্যার বাস্তবায়ন তাদের সুবিধা এবং অসুবিধা দিয়ে তৈরি করা যেতে পারে।
সুবিধাদি:
- একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এমন কাজ সম্পাদন করতে পারে যেখানে লিনিয়ার প্রোগ্রাম সম্পাদন করতে পারে না।
- যখন নিউরাল নেটওয়ার্কের কোনও উপাদান ব্যর্থ হয়, তখন তাদের সমান্তরাল প্রকৃতির দ্বারা কোনও সমস্যা ছাড়াই এটি চালিয়ে যেতে পারে।
- একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নিজে শিখে যাওয়ায় পুনরায় প্রোগ্রাম করার দরকার নেই।
- এটি কোনও সমস্যা ছাড়াই সহজ উপায়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
- অভিযোজিত, বুদ্ধিমান সিস্টেম হিসাবে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি শক্তিশালী এবং জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করার ক্ষেত্রে সেরা। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের প্রোগ্রামিংয়ে দক্ষ এবং বিজ্ঞানীরা সম্মত হন যে এএনএন ব্যবহারের সুবিধাগুলি ঝুঁকি ছাড়িয়ে যায়।
- এটি যে কোনও আবেদনে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
অসুবিধাগুলি:
- দ্য নিউরাল নেটওয়ার্ক পরিচালনার জন্য প্রশিক্ষণের প্রয়োজন।
- বৃহত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য উচ্চ প্রক্রিয়াকরণের সময় প্রয়োজন।
- নিউরাল নেটওয়ার্কের আর্কিটেকচারটি এর চেয়ে আলাদা মাইক্রোপ্রসেসরের আর্কিটেকচার এবং ইতিহাস সুতরাং তারা অনুকরণ করতে হবে।
একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি নিয়মিত ধাপে ধাপে পদ্ধতি দ্বারা বিকাশ করা হয় যা সাধারণভাবে শেখার নিয়ম হিসাবে পরিচিত একটি মানদণ্ডকে অনুকূল করে তোলে। ইনপুট / আউটপুট প্রশিক্ষণ ডেটা এই নেটওয়ার্কগুলির জন্য মৌলিক কারণ এটি তথ্য পরিচালনা করে যা সর্বোত্তম অপারেটিং পয়েন্টটি আবিষ্কার করার জন্য প্রয়োজনীয় হবে। নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি অ-রৈখিক প্রকৃতি তাদের সিস্টেমে এর প্রসেসিং উপাদানগুলিকে নমনীয় করে তোলে।
একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি সিস্টেম এবং এই সিস্টেমটি এমন একটি কাঠামো যা কোনও ইনপুট গ্রহণ করে, ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং আউটপুট সরবরাহ করে। ডেটা অ্যারের ইনপুটটি ওয়েভ সাউন্ড, কোনও চিত্র ফাইলের একটি ডেটা বা কোনও অ্যারেতে প্রতিনিধিত্ব করা যায় এমন কোনও ধরণের ডেটা হবে। একবার কোনও ইনপুট নিউরাল নেটওয়ার্কে উপস্থাপন করা হলে প্রয়োজনীয় টার্গেট প্রতিক্রিয়া আউটপুট এবং রিয়েল সিস্টেমের আউটপুট সহ কাঙ্ক্ষিত প্রতিক্রিয়ার পার্থক্য থেকে সেট করা হয় error ত্রুটির তথ্য সিস্টেমে ফিরিয়ে দেওয়া হয় এবং এটি নিয়মিত পদ্ধতিতে তাদের পরামিতিগুলিতে অনেকগুলি সামঞ্জস্য করে যা সাধারণত শেখার নিয়ম হিসাবে পরিচিত। পছন্দসই আউটপুট গ্রহণ না করা অবধি এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি হয়।
এটি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে যে পারফরম্যান্স ডেটাগুলির উপর প্রচুর পরিমাণে জড়িত, সুতরাং ডেটা তৃতীয় পক্ষের অ্যালগরিদম যেমন ডিএসপি অ্যালগরিদমগুলির সাথে প্রাক-প্রক্রিয়া করা উচিত।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সুবিধা:
- কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি নমনীয় এবং অভিযোজিত।
- কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ক্রম এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি সিস্টেম, ডেটা প্রসেসিং, রোবোটিক্স, মডেলিং ইত্যাদিতে ব্যবহৃত হয়
- অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক পরামিতিগুলির সাথে খাপ খাইয়ে এএনএন তাদের চারপাশ থেকে জ্ঞান অর্জন করে এবং তারা জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করে যা পরিচালনা করা কঠিন।
- এটি অজানা পরিস্থিতিতে পর্যাপ্ত প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে জ্ঞানকে সাধারণীকরণ করে।
- নমনীয়তা - কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি নমনীয় এবং তার অনুসন্ধানের ভিত্তিতে পরিস্থিতি অনুসারে শেখার, সাধারণকরণ এবং খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা রাখে।
- অ-লিনিয়ারিটি - এই ফাংশনটি দক্ষতার সাথে শেখার মাধ্যমে জ্ঞান অর্জনের অনুমতি দেয়। Traditionতিহ্যগতভাবে রৈখিক নেটওয়ার্কের তুলনায় এটি একটি স্বতন্ত্র সুবিধা যা যখন অ-রৈখিক ডেটা মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে আসে তা অপ্রতুল।
- একটি কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক একটি traditionalতিহ্যবাহী নেটওয়ার্কের চেয়ে বেশি ত্রুটি সহন করতে সক্ষম। সঞ্চিত ডেটা ক্ষতি ছাড়াই, নেটওয়ার্কটি এর যে কোনও উপাদানগুলিতে একটি ত্রুটিটি পুনরায় তৈরি করতে সক্ষম।
- একটি কৃত্রিম নিউরন নেটওয়ার্ক অ্যাডাপটিভ লার্নিংয়ের উপর ভিত্তি করে।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রকার:
বিভিন্ন ধরণের কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) রয়েছে - মানুষের মস্তিষ্কের নিউরন এবং নেটওয়ার্ক ফাংশনের উপর নির্ভর করে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক বা এএনএন একইভাবে কার্য সম্পাদন করে। বেশিরভাগ কৃত্রিম স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলির আরও জটিল জৈবিক অংশগুলির সাথে কিছুটা সাদৃশ্য থাকবে এবং যেমন তাদের উদ্দেশ্যে কাজগুলিতে খুব কার্যকর .g বিভাগ বা শ্রেণিবিন্যাস কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের ধরণ
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের ধরণ
প্রতিক্রিয়া এএনএন - এএনএনের এই ধরণের ক্ষেত্রে, অভ্যন্তরীণভাবে সর্বোত্তম-বিকশিত ফলাফলগুলি পাওয়ার জন্য আউটপুট নেটওয়ার্কে ফিরে যায়। প্রতিক্রিয়া নেটওয়ার্ক তথ্যটিকে নিজের মধ্যে ফিরিয়ে দেয় এবং ম্যাসাচুসেটস বিশ্ববিদ্যালয়, বায়ুমণ্ডলীয় গবেষণার জন্য লোয়েল সেন্টার অনুসারে, অপ্টিমাইজেশান সমস্যাগুলি সমাধান করার পক্ষে উপযুক্ত। প্রতিক্রিয়া এএনএন অভ্যন্তরীণ সিস্টেম ত্রুটি সংশোধন দ্বারা ব্যবহৃত হয়।
ফরোয়ার্ড এএনএন - একটি ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক একটি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্ক যা একটি ইনপুট স্তর, একটি আউটপুট স্তর এবং নিউরনগুলির এক বা একাধিক স্তরকে সমন্বিত করে its তার ইনপুট পর্যালোচনা করে তার আউটপুটটির মূল্যায়ন করার পরে, নেটওয়ার্কের শক্তিটি গ্রুপ আচরণের ভিত্তিতে লক্ষ্য করা যায় সংযুক্ত নিউরন এবং আউটপুট সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়। এই নেটওয়ার্কটির প্রধান সুবিধা হ'ল এটি ইনপুট নিদর্শনগুলি মূল্যায়ন এবং সনাক্ত করতে শেখে।
শ্রেণিবিন্যাস-ভবিষ্যদ্বাণী এএনএন এটি ফিড-ফরোয়ার্ড এএনএন-এর সাবসেট এবং শ্রেণিবদ্ধকরণ-পূর্বাভাস এএনএন ডেটা-মাইনিং পরিস্থিতিগুলিতে প্রয়োগ করা হয়। নেটওয়ার্কটি নির্দিষ্ট নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং নির্দিষ্ট গ্রুপগুলিতে শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং তারপরে তাদের 'নভেল প্যাটার্ন 'গুলিতে শ্রেণিবদ্ধকরণ করার জন্য প্রশিক্ষিত যা যা নেটওয়ার্কে নতুন।
একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক হ'ল জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি গণনামূলক সিমুলেশন se এগুলি নিউরনের আচরণ এবং বৈদ্যুতিক সংকেতগুলির মধ্যে রয়েছে যা তারা চোখের বা হাত থেকে মস্তিষ্কের আউটপুট যেমন প্রতিক্রিয়া হিসাবে স্নায়ু শেষ থেকে ইনপুট মধ্যে যোগাযোগ করে হালকা, স্পর্শ বা উত্তাপ।
বিজ্ঞানীরা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির নকশাকরণ এবং নিউরনগুলি শব্দার্থতভাবে যোগাযোগ করার উপায় সম্পর্কে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তৈরি সম্পর্কে গবেষণা করছিলেন।
নিউরাল নেটওয়ার্ক সফ্টওয়্যার:
নিউরাল নেটওয়ার্ক সিমুলেটর হ'ল সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন যা কৃত্রিম বা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির আচরণ অনুকরণ করার জন্য ব্যবহৃত হয় y তারা এক বা সীমিত সংখ্যক নির্দিষ্ট ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে মনোনিবেশ করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক সিমুলেশন প্রায়শই অন্যান্য ডেটা বিশ্লেষণের সাথে তুলনা করে দ্রুত এবং আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী সরবরাহ করে often এই স্নায়ু নেটওয়ার্ক হিসাবে ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে পদ্ধতি।
নিউরাল নেটওয়ার্ক সফটওয়্যার
এগুলি সাধারণত একা থাকে এবং অন্যান্য সফ্টওয়্যারগুলিতে একীভূত করতে হয় এমন নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার ইচ্ছা নেই। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি পর্যবেক্ষণ করতে সিমুলেটারগুলির সাধারণত অন্তর্নির্মিত ভিজ্যুয়ালাইজেশনের কিছু ফর্ম থাকে। কিছু সিমুলেটর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির শারীরিক কাঠামোটি কল্পনাও করে। নিউরাল নেটওয়ার্কের ধারণাটি বিশ্লেষণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক সফ্টওয়্যার এর সাহায্যে, সময় সিরিজের পূর্বাভাস, ফাংশন আনুমানিকতা এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করা যেতে পারে ne নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ফাঁকা কার্যত সীমাহীন সিদ্ধান্ত গ্রহণ, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, পূর্বাভাস, স্বয়ংক্রিয় নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা এবং আরও অনেক কিছু.
একবার মানুষের সাথে অনুরূপ কিছু শিখলে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের 'পুনরায় প্রোগ্রাম' করার দরকার হয় না।
নিউরাল নেটওয়ার্ক সিমুলেশন
এএনএনগুলির বিকাশের পেছনের মূল লক্ষ্য এবং উদ্দেশ্য হ'ল তারা মৌলিক জৈবিক নিউরনের সাহায্যে কৃত্রিম গণনার মডেলটি ব্যাখ্যা করেন y তারা মাল্টি লেয়ার ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক উপস্থাপন করে নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার এবং লার্নিং প্রক্রিয়াগুলির রূপরেখা দেয়। পরামর্শ দেওয়া হয় যে কৃত্রিম নিউরাল-নেটওয়ার্কগুলি শক্তি উত্পাদনের অন্যান্য ক্ষেত্রে মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। কেন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক বাস্তবায়নের প্রয়োজন হবে? আপনার যদি কোনও প্রশ্ন থাকে তবে নীচে মন্তব্য করুন বা আমাদের সাইটে যান।
ছবির ক্রেডিট:
- কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা ওয়ার্ল্ডপল্ট্রি
- দ্বারা নিউরনের কাঠামো স্নায়ুর সমাধান
- দ্বারা নিউরাল নেটওয়ার্ক পরিচয় কার্ডিফ
- নিউরাল নেটওয়ার্ক সিমুলেশন দ্বারা আউট
