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जैविक न्यूरॉन्स (मस्तिष्क कोशिकाओं) के सरलीकृत मॉडल से प्रेरित नेटवर्क संरचना। तंत्रिका नेटवर्क को पर्यवेक्षित और अनुपयोगी तकनीकों द्वारा "सीखने" के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, और इसका उपयोग अनुकूलन समस्याओं, सन्निकटन समस्याओं, वर्गीकृत पैटर्न और उसके संयोजन को हल करने के लिए किया जा सकता है।

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तंत्रिका नेटवर्क के लिए कर्नेलिकरण चाल
मैं तंत्रिका नेटवर्क और एसवीएम के बारे में सीख रहा हूं। मैंने जो ट्यूटोरियल पढ़ा है, उसमें जोर दिया गया है कि एसवीएम के लिए कर्नेलाइजेशन कितना महत्वपूर्ण है। कर्नेल फ़ंक्शन के बिना, SVM केवल एक रैखिक क्लासिफायरियर हैं। कर्नेलाइजेशन के साथ, एसवीएम गैर-रैखिक विशेषताओं को भी शामिल कर सकते …

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यादृच्छिक संख्याओं के साथ न्यूरल नेटवर्क्स का वजन क्यों शुरू किया जाता है?
तंत्रिका नेटवर्क प्रारंभिक भारों को यादृच्छिक संख्याओं के रूप में क्यों आरंभ किया जाता है? मैंने कहीं पढ़ा था कि यह "समरूपता को तोड़ने" के लिए किया जाता है और इससे तंत्रिका नेटवर्क तेजी से सीखता है। समरूपता को तोड़ने से यह तेजी से कैसे सीखता है? क्या 0 से …

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क्या एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम को मानचित्र-कम संचालन के संदर्भ में व्यक्त किया जा सकता है?
क्या एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम को मानचित्र-कम संचालन के संदर्भ में व्यक्त किया जा सकता है? मुझे एएनएन पर लागू होने और क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए उनके आवेदन के रूप में समानांतरीकरण के तरीकों में भी अधिक दिलचस्पी है। मुझे लगता है कि एक दृष्टिकोण में प्रत्येक नोड पर …
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