Table of Contents
এই পথটি বিভিন্ন ধরনের প্রতিদ্বন্দ্বিতামূলক প্রক্রিয়াকে কার্যকর করার জন্য একটি মৌলিক অ্যালগরিদম যা মূলত অতিরঞ্জন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে । ভুল তথ্যের ওজন কমিয়ে আনার জন্য এটি নেটওয়ার্ক- এর ওজন কমিয়ে আনতে সাহায্য করে । এই সহায়িকাটি একটি ধাপ- ধাপের গতিময় প্রক্রিয়া সরবরাহ করে যাতে কার্যকর করা যায় ।
মৌলিক বুঝতে
এই প্রক্রিয়া প্রত্যেক ওজনের প্রতি ওজনের ভারসাম্যের সঙ্গে খাপ খাওয়ানোর নিয়মকে কাজে লাগায় ।
ধাপ ১:
র্যাপিডিং শুরু করুন ।
দ্বিতীয় ধাপ:
ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য নেটওয়ার্ক থেকে ইনপুট তথ্য বের হয়ে গেছে । এই পর্যায় পর্যন্ত সক্রিয়করণ সক্রিয় থাকে বর্তমান ওজন এবং পক্ষপাতিত্ব ব্যবহার করে প্রত্যেকটা স্তর পর্যন্ত ।
ধাপ:
ফলাফল এবং প্রকৃত লক্ষ্যের মধ্যে পার্থক্য হলো একটি ফাংশনের আকার, যেমন বর্গd ত্রুটি বা ক্রস-টার্মিক ।
ধাপ ৪: পিছনে পাস
নেটওয়ার্ক থেকে উৎপন্ন ত্রুটির হারের মান অনুসারে প্রতিটি সংখ্যার ঘাতের গণনা করা হয়। এই মান প্রয়োগ করে Fingsite-র মধ্যে উপস্থিত শূণ্যের বৃদ্ধি করা হয়।
৫.৫ নির্বাচন করুন
নম্বর:% 1
- ওজনের ওপর বৃদ্ধি করো
- পরবর্তী চাল প্রদর্শন করা হবে
- ফলাফল গণনা করুন (=)
- ব্যাকগ্যাফ দ্বারা গণনাকৃত মান হিসাব করুন
- বিভিন্ন আকারের আপডেট