जवाबों:
एक परसेप्ट्रान हमेशा फीडफॉरवर्ड होता है , यानी सभी तीर आउटपुट की दिशा में जा रहे हैं। सामान्य रूप से तंत्रिका नेटवर्क में लूप हो सकते हैं, और यदि ऐसा है, तो अक्सर आवर्तक नेटवर्क कहा जाता है । एक बार-बार आने वाले नेटवर्क को फीडफोर्वर्ड नेटवर्क की तुलना में प्रशिक्षित करना बहुत कठिन है।
इसके अलावा, यह माना जाता है कि एक परसेप्ट्रॉन में, सभी तीर परत से लेयर तक जा रहे हैं , और यह भी सामान्य है (होने के साथ शुरू करने के लिए) कि परत से तक सभी आर्क्स मौजूद हैं।i + 1 i i + 1
अंत में, कई परतें होने का मतलब है दो से अधिक परतें, यानी आपके पास छिपी हुई परतें हैं। एक परसेप्ट्रॉन एक नेटवर्क है जिसमें दो परतें, एक इनपुट और एक आउटपुट होता है। एक बहुस्तरीय नेटवर्क का मतलब है कि आपके पास कम से कम एक छिपी हुई परत है (हम इनपुट और आउटपुट परतों के बीच सभी परतों को छिपाते हैं)।
हम कब कहते हैं कि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन है?
आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क, जिसमें इनपुट लेयर, आउटपुट लेयर, और दो या अधिक ट्रेनेबल वेट लेयर (Perceptrons की कॉन्सिस्ट्रेटिंग) हैं, को मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन या MLP कहा जाता है।
और जब हम कहते हैं कि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक बहुपरत है?
आप कह सकते हैं कि यह एक बहुपरत नेटवर्क है, अगर इसमें दो या अधिक ट्रेन की परतें हैं।
क्या शब्द अवधारणात्मक शब्द वजन को अद्यतन करने के लिए सीखने के नियम से संबंधित है?
नहीं, कई अलग-अलग सीखने के नियम हैं, जिन्हें अवधारणात्मक सिखाने के लिए वज़न बदलने के लिए लागू किया जा सकता है। शब्द परसेप्ट्रॉन अपने आप में कोई विशिष्ट शिक्षण नियम नहीं देता है।
या यह न्यूरॉन इकाइयों से संबंधित है?
आश्वस्त नहीं कि इससे आपका क्या अर्थ है।
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से विकिपीडिया :
तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, एक पेरेसेप्ट्रान एक कृत्रिम न्यूरॉन है जो सक्रियण फ़ंक्शन के रूप में हीविसाइड चरण फ़ंक्शन का उपयोग करता है।
तो परसेप्ट्रॉन एक विशेष प्रकार की इकाई या न्यूरॉन है। इसलिए मल्टीलेयर परसेप्ट्रोन मल्टीलेयर न्यूरल नेटवर्क का सबसेट है।