এই গবেষণা বাস্তবায়ন প্রক্রিয়া সম্বন্ধে গবেষণা করে, যার মধ্যে রয়েছে চিত্রের নরাল নেটওয়ার্ক, যার মধ্যে রয়েছে চিত্রের প্রতি প্রশিক্ষণে জড়িত ।

নিউরোভেল নেটওয়ার্ক ডিজাইন করা হচ্ছে

এই নেটওয়ার্কের মধ্যে ইনপুট স্তর থাকে একটি গোপন স্তর, একটি ইনপুট স্তর এবং একটি আউটপুট স্তর । সহজে, একটি ছোট উপাত্তের জন্য, ৪টি পিক্সেলের মধ্যে একটি ছোট মাপের ডাটা ধারণ করে । ইনপুট স্তরটির মধ্যে ৪টি নিউরন আছে, এবং এখানে যে স্তর রয়েছে তা ৩টা নিউরোমেন্টের মধ্যে থাকে ।

প্রাথমিক ও বিপরীত

উদাহরণস্বরূপ, ইনপুট এবং গোপন স্তরগুলোর ওজন হচ্ছে:

  • [[[[[[[]][[[]][F][F][]
  • W[[[[[[F][0][F][F][F] =] = ০]
  • W[[[[[[[[][[]][F][F][Q]] [Q] [Q]
  • W[[[[[F][0][F][FLT][F] = ১]
  • [[[[[[[][[][[]][F][F]
  • [[[[[[][[]][০][F][F][F]][[]] - ০]
  • W[[[[[[[]] [F][F][F][Q] = ০]
  • [%[[[[[][[][F][F][F][]] = ০] - ০] : - %s.০ - ০.৪
  • [[[[[][[[]][[F][F][]]

প্রথমে খালি হাতে ধরা যাক।

বৈশিষ্ট্য এবং পরীক্ষা

পিক্সেলের দ্বারা নির্ধারিত ইনপুট ছবি সংখ্যা হিসাবে নির্ধারিত হয় [. ০, ০, ০.৭, এর মধ্যে, গুপ্ত ইনপুটের উপস্থিতি গণনা করা হয়:

H[[[[[[[[][[][F][F][F] =] +[1] + 00] + 35.9 (. 4) + (০) +0 (০)

H[[[[[[[][[F][F][F][F][F] = = *] +.০ (.০) + ৬. ০ (.১) - ৫. ০ - ৫. ০. ০. ০. ০. ০ - ৫. ০. ০- ৫. ০ - ৫. ০. ০ - ৫. ০. ৫. ০ - ৫. ০. ৫. ৫. ০ - ৫.৫. ০. ৫. ৫. ৫. ৫. ৫. ৫. ৫.৫.৫. ০ - ৫.৫.৫.৫.৫.

H[[[[[[[[[][[]][F >[F][1] = ০.০] + ০.০ (০) + ০. ০ (০) + ০. ০ - ০. ০. ০. ০. ০- ০. ০. ০ - ০. ০ ০ ০ ০ - ০. ০. ০ [ ০. ০. ০. ০. ০)

একটি সক্রিয়করণ ফাংশনের ব্যবহার যেমন, স্মোড, লুকানো স্তরগুলো হচ্ছে:

[[[[[[]][[F][F][F][F]]] [[FO][Q][Q][Q][Q]][Q][Q]][ ০]][Q]

[[[[[[][[F][F][F][F]][P]] ১ /R [FO[Q][Q][ ৩][3][3]

[[[[[[]][[[F]][FO][FO][FO][R][Q][Q][Q][Q]][Q][Q]][ ০]]][ ০.০০]

আউটপুটগুলো আউটপুটের স্তর হিসাবে ব্যবহার করা হয়, যেখানে ওজনের হার হিসাব করা হয়।

নোট তৈরি করতে ত্রুটি এবং আপডেট করা হচ্ছে

মনে করুন প্রকৃত শ্রেণী ১, ১. ০, থেকে আউটপুটের স্তর:

[[[[[][[[]][[F]][[F]][FO][[F][L][Q][L][Q][L][L][Q][Q]

উল্লেখকৃত মান [[[F][F][FLT] হল:] গুপ্ত আউটপুটের একটি ওজন । ত্রুটি গণনা করা হয়:

নিম্ন = 0.5 [T] (TE - আউটপুট)[FLT[F][FO][F][F][ ১]

উদাহরণস্বরূপ, গ্রেডিয়েন্টের মাত্রা ব্যবহার করে ত্রুটি এবং শেখার হার অনুযায়ী ওজন সংক্রান্ত পরিবর্তন করা হয় ।

গঠন সংক্রান্ত সারাংশ

একাধিক যুগ ধরে এই প্রক্রিয়া পুনরায় নির্ধারণ করা হয়, সঠিকভাবে পরিমাপ করার জন্য ওজনের পরিমাণকে সমন্বয় করা ।