پیچیدہ اندازوں کو سیکھنے کی صلاحیت کی وجہ سے نیورل نیٹ ورک وسیع پیمانے پر تصاویر شناسی کے کاموں میں استعمال کیا جاتا ہے۔اس کیس کا مطالعہ عمل کی جانچ کرتا ہے، جس میں تصاویر کلاس بندی کے لیے ایک ریکٹر نیٹ ورک کی تربیت میں شامل تفصیلی حساب شامل ہیں۔

نیورل نیٹ ورک ڈیزائن کرنا

نیٹ ورک ایک انپٹ تہہ ، ایک خفیہ تہہ اور ایک خارجی تہہ پر مشتمل ہوتا ہے ۔ سادگی کے لئے ۴ جینز کی نمائندگی کرنے والی تصاویر کے ساتھ ایک چھوٹا سا ڈیٹا سیٹ پر غور کریں ۔ انپٹ تہہ میں ۴ runs ہوتے ہیں ، مخفی تہہ 3 runs ہوتے ہیں اور خارجی تہہ میں 2 runs کی نمائندگی کرتے ہیں ۔

اِس کے بعد اُس نے اُن سے کہا : ” مَیں نے اُن کو اپنے گھر میں بلا لیا ہے ۔ “

وزنی ذرات (flubles) ہوتے ہیں مثلاً انفنٹری اور چھپے ہوئے غلاف کے درمیان وزن یہ ہیں:

  • [1] [11 = 0.2
  • [1] 12 = -0.3
  • [13 = 0.4
  • وَوْ]] 211 = -0.5
  • 22 = 0.1
  • W]23 = -0.2
  • ][31 = 0.3
  • [ فٹ‌نوٹ :0 ] [32 ] = -0.4
  • 33 = 0.2

بسوں کو ابتدائی طور پر سادگی کے لیے صفر مقرر کیا جاتا ہے۔

فرسٹ پروٹیج اور کلکٹرز

ایک انسلٹ تصویر جس میں پائیسل اقدار [0.5,02, 0.1, 0.7] دیے گئے ہیں، خفیہ تہ کے انفصاصے کا حساب لگایا جاتا ہے:

ه [1] = (0.5](0.2) + (0.2) (0.3) + (0.3) + (0.4) = 0.1 -06 + 0.04 = 0.088

ه2 [0.5] = (0.5) + (0.2) + (0.1) + (0.1) + (0.2) = -0.25 + 0.02 - 0.02 = -

ه3 = (0.5)(0.3) + (0.4) + (0.4) + (0.1) (0.2) = 0.15 - 0.08 +02 = 0.0909 = 0.09

ایک ایسے عمل کا اطلاق کرتے ہوئے جس میں سی‌اُڈ ، پوشیدہ تہہ کی پیداوار ہوتی ہے :

O [H1] = 1 / (1 + e [0.08) ⁇ 0.522 ہے۔

O [H2] = 1 / (1 + e]0.25) 0.43 ہے۔

O [H3] = 1 / (1 + e [0.09) ⁇ 0.522 ہے۔

پھر برآمدات کو برآمدی پٹی کے لیے بطور اندراج استعمال کیا جاتا ہے جہاں وزن کو اسی طرح کلاس کی سطح پر شمار کیا جاتا ہے۔

غلطی اور تکلیف‌دہ بوجھ

فرض کریں کہ حقیقی کلاس کلاس 1، 0 کے طور پر نمائندگی کرتی ہے. برآمد شدہ سطح کے اعداد و شمار:

O [1] = 1 / (1 + ای-z [1][1]]۔

جہاں z1 پوشیدہ برآمدات کا وزن ہے. غلطی کو حساب کیا جاتا ہے:

کھوسہ = 0.5 * (target - پیداوار) [2]]۔

کشش ثقل کے استعمال سے ، وزن کو غلطی پر مبنی اور سیکھنے کی رفتار پر اپ لوڈ کیا جاتا ہے ، مثال کے طور پر 0.1.

کیلکولیشن کا سُرخ رنگ

اس عمل میں کئی تناسبات کے لیے دوبارہ شروع کیا گیا ہے، درستی کے لیے وزن کو درست کرنے کے لیے درستگی کے حساب سے۔ واضح کریں کہ مریخ ضرب، افعال اور غلطی کے حساب سے عمل شامل ہیں جو مؤثر طریقے سے متحرک نیٹ ورک ورک ورکز کے لیے ضروری ہیں۔