নতুন উচ্চ পর্যায়ের নিউরোস্ট্রাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) হচ্ছে গভীর শেখার একটি শ্রেণী যা মূলত দৃশ্যমান তথ্যের জন্য ব্যবহার করা হয়।

উচ্চ পর্যায়ের নিউক্লিডাল নেটওয়ার্কগুলোর প্রধান

সিএনএন-এর স্তরগুলো অনেকগুলো স্তর, যার মধ্যে রয়েছে কম্পাউন্ড স্তর, পুলে স্তর এবং পরিপূর্ণ সংযুক্ত স্তর । এই স্তরগুলো বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্রে তথ্যকে ইনপুট করার জন্য প্রয়োগ করে থাকে । এই স্তরগুলো যেমন, বের করার জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য, যন্ত্র এবং আকার পরিবর্তন করা, এই সময়ের স্তরগুলোকে হ্রাস করে, যা বিভিন্ন স্তরকে সীমিত করে দেয় এবং সেগুলোর উপর নিয়ন্ত্রণ করে, যা গণনাকে সীমিত করে, এবং এর উপর নিয়ন্ত্রণ করে।

সিএনএন-এ ব্যাপক পরিবর্তন

সিএনএন এর মূল গণনায় যুক্ত করা হয়েছে, যেখানে মানচিত্রের আকার নির্ধারণ করার জন্য ইনপুট তথ্য যাতে পড়া যায়, সেখানে ফিল্টার করা হয়। গাণিতিক অপারেশন হচ্ছে ফিল্টারের মানের উপর ভিত্তি করে তৈরি হওয়া পণ্য এবং ইনপুট অংশ এবং ইনপুট অংশগুলোর মধ্যে একটি বিন্দু। এর ফলে আউটপুটের আকার এবং প্রসারিত পরামিতির মান পরিমাপ করা যায়। রেভ্যিক ফাংশন রেভেন্স-এর মতো রেভেন্স নেটওয়ার্ক, জটিলভাবে সংযুক্ত করা যায় না, এবং এর মাধ্যমে জটিলভাবে প্রভাবিত হওয়া যায়।

শিল্প-এর ব্যবহার

বিভিন্ন শিল্প কারখানার উপর সিএনএন ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, স্বাস্থ্য সেবা প্রদান ক্ষেত্রে তারা চিকিৎসা সেবা প্রদান করে, যেমন এমআরআই স্ক্যানে আক্রান্ত হাসপাতালকে চিহ্নিত করা।