Artificial Neural Network

এই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশনটি মধ্যবর্তী বিষয়গুলির মৌলিক ব্যাখ্যা করবে

► কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের বিষয় গত কয়েক বছরে ব্যাপক পরিমাণে পরিণত হয়েছে। এবং বিশেষ করে খুব উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিংয়ের আবির্ভাবের সাথে, বিষয়টি একটি অসাধারণ তাত্পর্য ধারণ করেছে এবং খুব সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এটি খুব বড় অ্যাপ্লিকেশন সম্ভাব্য হয়েছে।

► এই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশনে আমরা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মূলত মানে কি সংজ্ঞায়িত করা হবে। এবং একটি নাম হিসাবে বোঝায়, প্রকৃতপক্ষে নিউরাল নেটওয়ার্ক শব্দটি মানব মস্তিষ্ক থেকে উদ্ভূত হয়, বা মানব স্নায়ুতন্ত্র, যা একটি বৃহত সংখ্যক নিউরনের বৃহদায়তন সমান্তরাল আন্তঃসংযোগ গঠিত। এবং যে একটি বিস্ময়কর ছোট পরিমাণে বিভিন্ন কাজ, বিভিন্ন perceptual কাজ, স্বীকৃতি কর্ম ইত্যাদি অর্জন করে। এমনকি আজকের খুব উচ্চ কর্মক্ষমতা কম্পিউটার তুলনা। যার ফলে একটি কম্পিউটারকে বৃহত্তর পরিমাণে ইন্টারকানেকশন এবং নেটওয়ার্কিং অনুকরণ করতে তৈরি করা যেতে পারে। যে সমস্ত স্নায়বিক কোষগুলির মধ্যে বিদ্যমান, এটি কিছু জটিল প্রক্রিয়াজাতকরণ কাজ করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে আজকের উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটারগুলিও করতে পারে না, এই বিষয়টি আমরা ঠিক করতে যাচ্ছি।

Technology ইনফরমেশন টেকনোলজিতে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হ'ল মানব মস্তিষ্কের নিউরনের অপারেশনের পরে হার্ডওয়্যার এবং / অথবা সফটওয়্যারটির প্যাটার্ন। নিউরাল নেটওয়ার্ক - এছাড়াও কৃত্রিম স্নায়ু নেটওয়ার্ক বলা হয় - গভীর শেখার প্রযুক্তি বিভিন্ন। ☆

► কৃত্রিম স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলি মস্তিষ্কের সহজ গাণিতিক মডেলগুলির উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাস দেওয়ার পদ্ধতি। তারা প্রতিক্রিয়াশীল পরিবর্তনশীল এবং এর পূর্বাভাসের মধ্যে জটিল অলাইনার সম্পর্কগুলিকে অনুমতি দেয়। ☆

► কৃত্রিম স্নায়ু নেটওয়ার্ক (ANNs) পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি সরাসরি অনুপ্রাণিত, এবং আংশিকভাবে জৈবিক স্নায়ুতন্ত্রের উপর মডেলযুক্ত। তারা সমান্তরাল ইনপুট এবং আউটপুট মধ্যে nonlinear সম্পর্ক মডেলিং এবং প্রক্রিয়াকরণ করতে সক্ষম। ☆

Deep একটি গভীর স্নায়ু নেটওয়ার্ক (DNN) ইনপুট এবং আউটপুট স্তরগুলির মধ্যে একাধিক লুকানো স্তর সহ একটি ANN। অগভীর ANN এর মতো, DNN জটিল জটিল অ-রৈখিক সম্পর্ক মডেল করতে পারে। ❱

【এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিষয় তালিকাভুক্ত করা হয়েছে】

⇢ বেসিক ধারণা

⇢ বিল্ডিং ব্লক

⇢ শিক্ষা এবং অভিযোজন

⇢ তত্ত্বাবধান করা শেখা

⇢ অশিক্ষিত শিক্ষা

V ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশন শেখা

⇢ অ্যাডাপ্টিভ অনুরণন তত্ত্ব

⇢ Kohonen স্ব-সংগঠিত বৈশিষ্ট্য মানচিত্র

⇢ সহযোগী মেমরি নেটওয়ার্ক

⇢ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক - হপফিল্ড নেটওয়ার্ক

⇢ Boltzmann মেশিন

⇢ ব্রেইন-স্টেট-ইন-এ-বক্স নেটওয়ার্ক

Hop হপফিল্ড নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে অপ্টিমাইজেশান

Optim অন্যান্য অপ্টিমাইজেশান কৌশল

⇢ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক - জেনেটিক অ্যালগরিদম

Ne নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশন

-ঝাং নিউরাল নেটওয়ার্ক টাইম-ভ্যারাইং লিনিয়ার অসাম্যতার অনলাইন সমাধান

Small ক্ষুদ্র এন বিগ পি ডেটা জন্য Bayesian নিয়ন্ত্রিত নিউরাল নেটওয়ার্ক

Ne নিউট্রন স্পেকট্রোমেটরিতে অ্যাপ্লিকেশন সহ জেনারেলাইজড রিগ্রেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক

J যুগ্ম সমীকরণ এবং ডিকোডিংয়ের জন্য একটি ক্রমাগত সময় পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক - ⇢ অ্যালগোল হার্ডওয়্যার বাস্তবায়ন দৃষ্টিভঙ্গি

-ডেটা-এডেড ছাড়া সরাসরি সংকেত সনাক্তকরণ: একটি MIMO কার্যকরী নেটওয়ার্ক পদ্ধতি

Utr নিউট্রিনো-প্রেরিত বায়ু ঝরনাগুলির সনাক্তকরণের জন্য একটি FPGA ট্রিগার হিসাবে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক

F ফিজি বিশেষজ্ঞ সিস্টেম থেকে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক: অ্যাপ্লিকেশন টু অ্যাসিস্টেড স্পিচ থেরাপি

T গ্যাস টারবাইন নির্ণয় জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক

Fab ফ্যাব্রিক ডিফেক্ট ক্লাসিফিকেশনের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির (এনএনএস) অ্যাপ্লিকেশন

Art কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বজ্রঝড় পূর্বাভাস

Urban হাইব্রীড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সহায়তায় নগর দূষণের উপর এয়ারবোর্ন পার্টিকুল্যাট মেটারের প্রভাবের বিশ্লেষণ

Ne Engineering ⇢ ⇢ ⇢ স্নাতক প্রকৌশল অ্যাপ্লিকেশন সঙ্গে নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ উন্নত পদ্ধতি

Production Sched ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ উত্পাদনের সময়সূচী এবং উত্পাদন পূর্বাভাসে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সেমিকন্ডাক্টর ওয়েফার ফ্যাব্রিকেশন সিস্টেম

Optim অপ্টিমাইজেশান জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক বিপরীত মডেলিং