कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (वार्षिक) क्या है? - टेक्नोपेडिया से परिभाषा

परिभाषा - आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) का क्या अर्थ है?

एक कृत्रिम न्यूरॉन नेटवर्क (ANN) जैविक तंत्रिका नेटवर्क की संरचना और कार्यों के आधार पर एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है। नेटवर्क के माध्यम से बहने वाली जानकारी एएनएन की संरचना को प्रभावित करती है क्योंकि एक तंत्रिका नेटवर्क बदलता है - या सीखता है, एक अर्थ में - उस इनपुट और आउटपुट के आधार पर।

ANN को गैर-सांख्यिकीय सांख्यिकीय डेटा मॉडलिंग उपकरण माना जाता है जहां इनपुट और आउटपुट के बीच के जटिल संबंध मॉडलिंग या पैटर्न मिलते हैं।

एएनएन को तंत्रिका नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है।

Techopedia कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) की व्याख्या करता है

एक ANN के कई फायदे हैं लेकिन इनमें से सबसे अधिक मान्यता प्राप्त तथ्य यह है कि यह वास्तव में डेटा सेटों को देखने से सीख सकता है। इस तरह, ANN को एक यादृच्छिक फ़ंक्शन सन्निकटन उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है। इस प्रकार के उपकरण कंप्यूटिंग कार्यों या वितरण को परिभाषित करते हुए समाधान तक पहुंचने के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी और आदर्श तरीकों का अनुमान लगाने में मदद करते हैं। ANN समाधानों पर पहुंचने के लिए संपूर्ण डेटा सेटों के बजाय डेटा नमूने लेता है, जो समय और धन दोनों बचाता है। ANN को मौजूदा डेटा विश्लेषण तकनीकों को बढ़ाने के लिए काफी सरल गणितीय मॉडल माना जाता है।

ANN में तीन परतें होती हैं जो आपस में जुड़ी होती हैं। पहली परत में इनपुट न्यूरॉन्स होते हैं। वे न्यूरॉन्स दूसरी परत पर डेटा भेजते हैं, जो बदले में आउटपुट न्यूरॉन्स को तीसरी परत पर भेजते हैं।

एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए अनुमत मॉडल से चयन करना शामिल है जिसके लिए कई संबद्ध एल्गोरिदम हैं।