یہ مقدمہ ایک ریکٹر نیٹ ورک کی ساخت کا جائزہ لیتا ہے جس کا مقصد انفنٹری انفنٹرینگ کو جانچنے کا عمل ہے۔اس میں ضروری اقدامات کا احاطہ کیا گیا ہے، جن میں ماڈل کی تربیت میں شامل ڈیٹا تیاری، نیٹ ورک آرکیٹیکچر اور عملی حساب شامل ہیں۔

ڈیٹا کی تیاری اور معلومات

مؤثر دھوکا دہی کے ذریعے نقل‌مکانی کرنے والے اعدادوشمار کو منتخب کرنے پر انحصار کِیا جاتا ہے ۔ عام خصوصیات میں حساب‌کتاب ، جگہ ، وقت اور صارف کے طرزِعمل شامل ہیں ۔

نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچر

یہ ایک ایسی پٹی ہے جس میں ایک یا زیادہ خفیہ تہیں شامل ہیں ۔

  • حسابِ ابجد کے ساتھ settlement s کے اعداد و شمار کے برابر ہوتا ہے۔
  • دو پوشیدہ تہیں جن میں 16 اور 8 نیرون (nerons) ہیں۔
  • بینری کلاس کی شناخت کے لیے واحد nerion کے ساتھ حاصل کردہ ایک ہی گہرے غلاف

تربیت میں عملی مہارت

مثال کے طور پر ، ہر ایک شخص اپنے مستقبل میں اُوپر اُٹھا سکتا ہے :

ہم نے رقم: [Z = tam Cljun gmail i i + b]] کی.

جہاں (w i) وزن، (x i) اندراج شدہ خصوصیات ہیں اور (b) ضد۔ عملیاتی عمل جیسے Sigmoid یا RelU کو غیر لین دین متعارف کرانے کے لیے اطلاق کیا جاتا ہے۔

واپس بھیجنے کے عمل میں ترمیم کے اقدامات شامل ہوتے ہیں جو غلطی کی پیمائش پر منحصر ہوتے ہیں. کابر غلطی (MSE) یا binary کراس-entrory کو نقصان پہنچانے کے عمل کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، جس میں گر ⁇ نسل کو وزن کی پیمائش کی جاتی ہے۔

کُنَّا

دھوکا دہی کے لیے ایک arral network بنانا میں محتاط انتخاب، مناسب آرکیٹیکچر ڈیزائن کرنا اور تربیت کے دوران تفصیلی حسابات انجام دینا شامل ہے۔ان اقدامات کی عملی سمجھ سے حقیقی دنیا کے اطلاقات میں ماڈل کی افادیت کو مزید بڑھاتی ہے۔