প্রাথমিক পর্যায়ে কৃত্রিম নরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য এক মৌলিক অ্যালগরিদম ব্যবহৃত হয় ।

ভিত্তি স্থাপন

ব্যাকটিগের মূল অর্থ হল, নেটওয়ার্কে প্রতিটি ওজনের প্রতি সম্মান দেখানোর সঙ্গে হার হিসাব করা ।

মূলত সক্রিয়করণ ক্রিয়াসমূহ, এবং ওজন সংক্রান্ত বিভিন্ন পরিবর্তন । শেখার হারের উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমটি কার্যকর করুন এবং পুরো ভুল সংশোধন কমিয়ে আনার জন্য গণনাকৃত দণ্ডাজ্ঞাগুলো সংশোধন করতে গণনা করা হয়েছে ।

পূর্বনির্দিষ্ট ধাপ

সাধারণত প্রয়োগের সঙ্গে সামনে এগিয়ে যাওয়া, ত্রুটি এবং বিপরীত লিঙ্গীয় গণনা । এর ফলে আউটপুট তৈরি করা হচ্ছে এমন নেটওয়ার্ক থেকে প্রাপ্ত ইনপুটগুলি নেটওয়ার্ক দ্বারা চালিত হয় । ত্রুটির সঙ্গে তুলনা করা হয়, এটি সত্য লেবেলের তুলনা করে ।

বিপরীত দিশায়, নেটওয়ার্ক স্তর থেকে ত্রুটির কারণে পূর্ববর্তী সীমা অতিক্রম করেছে। এই ত্রুটির পুনরাবৃত্তি একই সাথে একাধিক স্তরের অথবা ১. ০-র বেশি সংখ্যক প্রসেস দ্বারা নেটওয়ার্ক কর্মক্ষমতা যাচাই করা সম্ভব।

বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশন

বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যাকগ্রাউন্ডে বিভিন্নভাবে ব্যবহৃত হয়, যার মধ্যে রয়েছে ছবি স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়া এবং স্বায়ত্তশাসন ।

কিছু সাধারণ অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে আছে ফেস-ইন-কলমেইন-ট-টো রূপান্তরক রূপান্তর, এবং সুপারিশকারী ইঞ্জিন।