نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچر وہ فریم ورک ہیں جو یہ طے کرتے ہیں کہ کس طرح مصنوعی نیٹ ورک کے عملے ڈیٹا۔ وہ مشین سیکھنے کے ماڈلز کی کارکردگی، درستی اور ان کی مدد سے مختلف کام میں مہارت حاصل کرتے ہیں۔

نیوورل نیٹ ورکس کے بنیادی مجموعے

نئے نیٹ ورکز میں موجود مختلف خلیات یا nervouss پر مشتمل ہوتے ہیں ۔جن بنیادی اجزاء میں ان پٹ خلیات ، پوشیدہ خلیات اور خارجی خلیات شامل ہوتے ہیں ۔ ہر اتصال میں کارکردگی بہتر بنانے کے لئے تربیت کے دوران میں ترمیم شدہ اوزان شامل ہوتے ہیں ۔

عام آرکیٹیکچرز

مشین سیکھنے کے اطلاقات میں کئی آرکیٹیکچرز کثرت سے استعمال کیے جاتے ہیں:

  • Feeed stronomy Neural Newral nets (FNs): Data input سے لے کر برآمد تک ایک سمت میں حرکت کرتا ہے۔
  • کوانویل نیوورل نیٹ ورکس (سی اینس): تصاویر بنانے کے لیے مصنوعی آلہ، برقیات کو جانچنے کے لیے مصنوعی طور پر ڈیزائن کیا جاتا ہے۔
  • ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNs): [Suitabout for Sequential data]، اندرونی ریاستیں کو برقرار رکھتے ہوئے، کوائل جینز پر قبضہ کرنے کے لیے.
  • ڈیٹابیس میں طویل المعروفیوں کو ہینڈل کرنے کے لیے توجہ کا استعمال کریں۔

ڈیزائن اصول

اِس کے علاوہ ، یہ بہت اہم ہے کہ ہم اِس میں مہارت حاصل کریں اور اِسے اچھی طرح سے استعمال کریں ۔

عملی معاملات پر غور کریں

جب اِن میں سے ایک شخص کو اِس بات پر غور کرنا چاہئے کہ آیا وہ اِس بات پر زور دے رہا ہے کہ اُسے اِس بیماری میں مبتلا ہونے کی ضرورت ہے یا نہیں تو اُس کا وزن کم ہو جاتا ہے یا نہیں ۔