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परिभाषा - वजन का क्या अर्थ है?
वजन का विचार कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में एक मूलभूत अवधारणा है। भारित इनपुट का एक सेट संबंधित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए सिस्टम में प्रत्येक कृत्रिम न्यूरॉन या नोड की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट्स से निपटने वाले पेशेवर जहां समान सिस्टम के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है, वे अक्सर जैविक और तकनीकी दोनों प्रणालियों के कार्य के रूप में वजन के बारे में बात करते हैं।
वजन को सिनैप्टिक वजन के रूप में भी जाना जाता है।
टेकोपेडिया वेट समझाता है
एक कृत्रिम न्यूरॉन में, भारित आदानों का एक संग्रह वाहन है जिसके माध्यम से न्यूरॉन एक सक्रियण फ़ंक्शन में संलग्न होता है और एक निर्णय (या तो फायरिंग या फायरिंग नहीं) का उत्पादन करता है। विशिष्ट कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में एक इनपुट परत, छिपी हुई परत और एक आउटपुट परत सहित विभिन्न परतें होती हैं। प्रत्येक परत पर, व्यक्तिगत न्यूरॉन इन इनपुटों में ले जा रहा है और तदनुसार उन्हें भारित कर रहा है। यह अलग-अलग न्यूरॉन्स की जैविक गतिविधि का अनुकरण करता है, एक न्यूरॉन के अक्षतंतु से दूसरे न्यूरॉन के डेन्ड्राइट्स को दिए गए सिनैप्टिक वजन के साथ संकेत भेजता है।
आईटी पेशेवरों ने विशिष्ट गणितीय समीकरणों और दृश्य मॉडलिंग कार्यों का उपयोग करके दिखाया जा सकता है कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में सिनैप्टिक भार का उपयोग कैसे किया जाता है। सिस्टम में बैकप्रोपैजेशन नामक इनपुट वेट्स को आउटपुट फंक्शंस के अनुसार बदला जा सकता है क्योंकि सिस्टम सीखता है कि उन्हें सही तरीके से कैसे लागू किया जाए। यह सब इस बात से जुड़ा हुआ है कि परिष्कृत मशीन सीखने की परियोजनाओं में तंत्रिका नेटवर्क कैसे कार्य करते हैं।
यह परिभाषा तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में लिखी गई थी
