ব্যাকপ্রপাগেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক কী: প্রকার ও এর অ্যাপ্লিকেশন

সমস্যাগুলি দূর করার জন্য আমাদের উপকরণটি ব্যবহার করে দেখুন





নামটি থেকে বোঝা যায়, ব্যাকপ্রোপেশন একটি an অ্যালগরিদম পিছনে আউটপুট নোড থেকে ইনপুট নোডগুলিতে ত্রুটিগুলি প্রচার করে। অতএব, এটিকে কেবল 'ত্রুটির পশ্চাৎ প্রচার' হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এই দৃষ্টিভঙ্গি একটি মানুষের মস্তিষ্কের বিশ্লেষণ থেকে বিকশিত হয়েছিল। স্পিচ স্বীকৃতি, চরিত্র স্বীকৃতি, স্বাক্ষর যাচাইকরণ, মানব-মুখের স্বীকৃতি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির আকর্ষণীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে কয়েকটি। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তদারকি করা শিক্ষার মধ্য দিয়ে যায়, নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে আসা ইনপুট ভেক্টর আউটপুট ভেক্টর উত্পাদন করে। এই আউটপুট ভেক্টর পছন্দসই আউটপুট বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা হয়। ফলাফল যদি আউটপুট ভেক্টরের সাথে মেলে না, তবে একটি ত্রুটি প্রতিবেদন উত্পন্ন হয়। ত্রুটি প্রতিবেদনের ভিত্তিতে, ওজনগুলি পছন্দসই আউটপুট পেতে সামঞ্জস্য করা হয়।

একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?

একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক দক্ষ ও শক্তিশালী হওয়ার জন্য তদারকি করা বিধি বিধি নিয়োগ করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির তথ্য দুটি ভিন্ন উপায়ে প্রবাহিত হয়। প্রাথমিকভাবে, যখন মডেলটি প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় বা শেখানো হয় এবং যখন মডেলটি সাধারণত পরিচালনা করে - হয় পরীক্ষার জন্য বা কোনও কাজ সম্পাদনের জন্য ব্যবহৃত হয়। বিভিন্ন ফর্মের তথ্য ইনপুট নিউরনের মাধ্যমে মডেলকে খাওয়ানো হয়, লুকানো নিউরনের বেশ কয়েকটি স্তরকে ট্রিগার করে আউটপুট নিউরনগুলিতে পৌঁছায়, যা ফিডফোরওয়ার্ড নেটওয়ার্ক হিসাবে পরিচিত।




সমস্ত নিউরনগুলি একই সাথে ট্রিগার না করে, বাম দিক থেকে ইনপুটগুলি প্রাপ্ত নিউরনগুলি লুকানো স্তরগুলির মধ্য দিয়ে ভ্রমণের সময় ওজনকে বহুগুণে বাড়িয়ে তোলে। এখন, প্রতিটি নিউরোন থেকে সমস্ত ইনপুট যুক্ত করুন এবং যোগফল যখন একটি নির্দিষ্ট প্রান্তিক স্তর ছাড়িয়ে যায়, তখন যে নিউরনগুলি নিরব ছিল সেগুলি ট্রিগার হয়ে যায় এবং সংযুক্ত হয়ে যায়।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যেভাবে শিখছে তা হ'ল এটি কী ভুল করেছে এবং সঠিকটি করেছে তা থেকে তা শিখেছে এবং এটি প্রতিক্রিয়া হিসাবে পরিচিত। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সঠিক এবং ভুল কী তা জানার জন্য প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে।



ব্যাকপ্রোপেশন কী?

সংজ্ঞা: ব্যাকপ্রোগেশন একটি অপরিহার্য প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষিত হয়। এটি এমন একটি প্রক্রিয়া যা পূর্ববর্তী পুনরাবৃত্তিতে উত্পাদিত ত্রুটি হারের ক্ষেত্রে নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজনকে সূক্ষ্ম সুরক্ষিত করার জন্য ব্যবহৃত হয় (অন্যথায় এই নিবন্ধে একটি মডেল হিসাবে পরিচিত)। এটি কোনও বার্তাবাহিনীর সাথে মডেলকে বলার মতো, যদি নেটটি কোনও ভুল করেছিল বা তার পূর্বাভাস দেওয়ার সাথে সাথেই না করে।

ব্যাকপ্রপ্যাগেশন-নিউরাল-নেটওয়ার্ক

backpropagation- নিউরাল নেটওয়ার্ক

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ব্যাকপ্রোপেজেশন সম্পর্কে সংক্রমণ মডেল দ্বারা উত্পাদিত ত্রুটির সাথে এই অনুমানের তথ্য সম্পর্কিত এবং যখন কোনও অনুমান করা হয়েছিল তখন। এই পদ্ধতিটি ত্রুটিটি হ্রাস করতে চায়, যা অন্যথায় ক্ষতির ফাংশন হিসাবে উল্লেখ করা হয়।


ব্যাকপ্রোপেশন কীভাবে কাজ করে - সাধারণ অ্যালগরিদম

গভীর শিক্ষায় ব্যাকপ্রোপেজেশন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণের জন্য একটি মানক পদ্ধতি approach এটি যেভাবে কাজ করে তা হ'ল - প্রথমদিকে যখন নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন করা হয় তখন এলোমেলো মানগুলি ওজন হিসাবে নির্ধারিত হয়। ব্যবহারকারী নির্ধারিত ওজন মান সঠিক বা মডেল ফিট করে কিনা তা নিশ্চিত নন। ফলস্বরূপ, মডেল প্রকৃত বা প্রত্যাশিত আউটপুট থেকে পৃথক মানেরটিকে আউটপুট দেয়, যা ত্রুটির মান।

সর্বনিম্ন ত্রুটির সাথে উপযুক্ত আউটপুট পেতে, মডেলটিকে প্রাসঙ্গিক ডেটাসেট বা পরামিতিগুলির উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া উচিত এবং প্রতি বারের পূর্বাভাসের সাথে তার অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ করা উচিত। নিউরাল নেটওয়ার্কটির ত্রুটির সাথে একটি সম্পর্ক রয়েছে, সুতরাং, যখনই পরামিতিগুলি পরিবর্তন হয় ত্রুটিটিও পরিবর্তন হয়। মডেলটির পরামিতিগুলি পরিবর্তন করতে ব্যাকপ্র্যাগেশন ডেল্টা রুল বা গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত হিসাবে পরিচিত একটি প্রযুক্তি ব্যবহার করে।

উপরের চিত্রটি ব্যাকপ্রোপেশনটির কাজ দেখায় এবং এর কার্যকারিতা নীচে দেওয়া হয়েছে।

  • ইনপুটগুলিতে থাকা 'এক্স' পূর্ব-সংযুক্ত পথ থেকে পৌঁছায়
  • ‘ডাব্লু’, আসল ওজনগুলি ইনপুটটির মডেল করতে ব্যবহৃত হয়। ডাব্লু এর মানগুলি এলোমেলোভাবে বরাদ্দ করা হয়
  • প্রতিটি নিউরনের আউটপুট গণনা করা হয় ফরওয়ার্ডিং প্রচারের মাধ্যমে - ইনপুট স্তর, লুকানো স্তর এবং আউটপুট স্তর।
  • আউটপুট এবং লুকানো স্তরগুলির মাধ্যমে আবার পিছিয়ে প্রচার করা সমীকরণটি ব্যবহার করে ত্রুটিটি গণনা করা হয়, ত্রুটি হ্রাস করার জন্য ওজন সামঞ্জস্য করা হয়।

আবার আউটপুট এবং ত্রুটি গণনা করতে এগিয়ে প্রচার করুন। যদি ত্রুটিটি হ্রাস করা হয় তবে এই প্রক্রিয়াটি শেষ হয়, বা অন্যথায় পশ্চাৎপদ প্রচার করে এবং ওজনের মানগুলিকে সামঞ্জস্য করে।

ত্রুটিটি সর্বনিম্ন হ্রাস এবং কাঙ্ক্ষিত আউটপুট প্রাপ্ত হওয়া পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে।

কেন আমাদের ব্যাকপ্রসাগরণ দরকার?

এটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট সম্পর্কিত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত একটি প্রক্রিয়া। কিছু ব্যাকপ্রোপেজেশন সুবিধা হয়

  • এটি সহজ, দ্রুত এবং প্রোগ্রাম সহজ
  • কেবলমাত্র ইনপুটগুলির সংখ্যাগুলি সুর করা হয় এবং অন্য কোনও প্যারামিটার নয়
  • নেটওয়ার্ক সম্পর্কে পূর্বের জ্ঞান থাকা দরকার নেই
  • এটি নমনীয়
  • একটি স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতির এবং দক্ষতার সাথে কাজ করে
  • এটির জন্য বিশেষ কার্যাদি শেখার প্রয়োজন হয় না

ব্যাকপ্রপ্যাগেশন নেটওয়ার্কের প্রকারগুলি

দুটি ধরণের ব্যাকপ্রোপেশন নেটওয়ার্ক রয়েছে। এটি নীচে হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছে:

স্ট্যাটিক ব্যাকপ্রোগেশন

স্ট্যাটিক ব্যাকপ্রপ্যাগেশন হ'ল এক প্রকারের নেটওয়ার্ক যা লক্ষ্য করে স্ট্যাটিক আউটপুটটির জন্য একটি স্ট্যাটিক ইনপুট ম্যাপিং। এই ধরণের নেটওয়ার্কগুলি অপটিকাল চরিত্রের স্বীকৃতি (ওসিআর) এর মতো স্থিতিশীল শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম।

বারবার ব্যাকপ্রোপেশন

পুনরাবৃত্ত ব্যাকপ্রোগেশন হ'ল ফিক্স-পয়েন্ট লার্নিংয়ে নিযুক্ত অন্য ধরণের নেটওয়ার্ক। পুনরাবৃত্ত ব্যাকপ্রসারণের ক্রিয়াকলাপগুলি নির্দিষ্ট পরিমাণ অর্জন না করা পর্যন্ত এগিয়ে দেওয়া হয়। এটি অনুসরণ করে একটি ত্রুটি গণনা করা হয় এবং পিছনে প্রচারিত হয়। ক সফটওয়্যার , নিউরো সলিউশনগুলির পুনরাবৃত্ত ব্যাকপ্রেজেশন সম্পাদন করার ক্ষমতা রয়েছে।

মূল পার্থক্য: স্ট্যাটিক ব্যাকপ্রোপেশন তাত্ক্ষণিক ম্যাপিংয়ের প্রস্তাব দেয়, যখন পুনরাবৃত্ত ব্যাকপ্রসারণ ম্যাপিং তাত্ক্ষণিক নয়।

ব্যাকপ্রসারণের অসুবিধাগুলি

ব্যাকপ্রোপেজের অসুবিধাগুলি হ'ল:

  • ব্যাকপ্রোগেশন সম্ভবত শোরগোলের ডেটা এবং অনিয়মের জন্য সংবেদনশীল হতে পারে
  • এর কার্য সম্পাদন ইনপুট ডেটার উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল
  • প্রশিক্ষণের জন্য অতিরিক্ত সময় প্রয়োজন
  • মিনি-ব্যাচের পরিবর্তে ব্যাকপ্রসারণের জন্য ম্যাট্রিক্স-ভিত্তিক পদ্ধতির প্রয়োজন

ব্যাকপ্রোপেশন অ্যাপ্লিকেশন

অ্যাপ্লিকেশনগুলি হয়

  • নিউরাল নেটওয়ার্কটি একটি শব্দ এবং একটি বাক্যের প্রতিটি অক্ষরকে প্রশংসিত করার প্রশিক্ষণ দেয়
  • এটি এর ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয় কন্ঠ সনান্তকরণ
  • এটি চরিত্র এবং মুখের স্বীকৃতি ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়

FAQs

1)। স্নায়ুবহুল নেটওয়ার্কগুলিতে কেন আমাদের ব্যাকপ্রসারণ দরকার?

এটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট সম্পর্কিত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত একটি প্রক্রিয়া

2)। ব্যাকপ্রোপেশন অ্যালগরিদমের উদ্দেশ্য কী?

এই অ্যালগরিদমের উদ্দেশ্য হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া তৈরি করা যাতে তা নিশ্চিত করা যায় যে নেটওয়ার্কগুলি যাতে তাদের উপযুক্ত ফলাফলগুলিতে ইনপুটগুলি ম্যাপ করতে প্রশিক্ষিত হয়।

3)। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে শেখার হার কত?

শেখার হারটি স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কের ক্ষয় ফাংশনটি অপ্টিমাইজেশন এবং হ্রাস করার প্রসঙ্গে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এটি সেই গতিকে নির্দেশ করে যেখানে কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক পুরানো ডেটা ওভাররাইড করে নতুন ডেটা শিখতে পারে।

4)। নিউরাল নেটওয়ার্কটি কি একটি অ্যালগরিদম?

হ্যাঁ. নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি নিদর্শনগুলি সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা অ্যালগরিদম বা নিয়মগুলির একটি সিরিজ।

5)। নিউরাল নেটওয়ার্কে অ্যাক্টিভেশন ফাংশন কী?

নিউরনটি সক্রিয় / ট্রিগার করা উচিত বা মোট যোগফলের উপর ভিত্তি করে না করা উচিত কিনা নিউরাল নেটওয়ার্কের অ্যাক্টিভেশন ফাংশন সিদ্ধান্ত নেয়।

এই অনুচ্ছেদে, ব্যাকপ্রোপেজেশন ধারণা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির বোঝার জন্য একটি পাঠককে সহজ ভাষা ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করা হয়েছে। এই পদ্ধতিতে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি স্বাবলম্বী হওয়ার জন্য এবং জটিল পরিস্থিতিতে পরিচালনা করতে উত্পন্ন ত্রুটিগুলি থেকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি উদাহরণ সহ সঠিকভাবে শেখার দক্ষতা রয়েছে।