Neural Network Learning Step-by-Step

Neural Network Learning Step-by-Step

आइए समझते हैं कि एक न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बनावट कैसी होती है। जैसे हमारे दिमाग में न्यूरॉन्स का जाल होता है, वैसे ही कंप्यूटर में हम कृत्रिम न्यूरॉन्स को अलग-अलग लेयर्स यानी परतों में सजाते हैं। सबसे पहले आती है हमारी इनपुट लेयर, जो बाहरी डेटा को स्वीकार करती है।

इनपुट लेयर के बाद आती है हिडन लेयर, जिसे हम छिपी हुई परत भी कहते हैं। यही वो जगह है जहाँ असली गणना और पैटर्न की पहचान होती है। और अंत में, हमें मिलता है आउटपुट लेयर पर अंतिम परिणाम।

अब, ये न्यूरॉन्स आपस में जुड़े होते हैं। इन कनेक्शनों को हम वेट्स यानी भार कहते हैं। हर कनेक्शन का अपना एक वेट होता है, जो यह तय करता है कि कौन सा इनपुट सिग्नल कितना मजबूत या महत्वपूर्ण है।