NN50.DLL 5.0
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कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क कम्प्यूटेशनल प्रतिमान हैं जो उनके जैविक समकक्षों, जैविक तंत्रिका नेटवर्क के सरलीकृत मॉडलों को लागू करते हैं। जैविक तंत्रिका नेटवर्क न्यूरॉन्स के स्थानीय संयोजन और उनके डेंड्राइट कनेक्शन हैं जो मस्तिष्क बनाते हैं। पैटर्न मान्यता, निर्णय लेने, मोटरी नियंत्रण और कई अन्य जैसे मस्तिष्क जैसे गणनाओं के लिए तंत्रिका नेटवर्क का कार्यान्वयन 1 9 50 के दशक के अंत में बड़े पैमाने पर कंप्यूटरों के आगमन से संभव हो पाया है। पारंपरिक कंप्यूटर उन कार्यक्रमों पर भरोसा करते हैं जो एल्गोरिदम नामक चरणों की पूर्व-निर्धारित श्रृंखला का उपयोग करके समस्या का समाधान करते हैं। इन कार्यक्रमों को एक एकल, जटिल केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई द्वारा नियंत्रित किया जाता है, और स्मृति में विशिष्ट स्थानों पर जानकारी स्टोर करते हैं। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अत्यधिक वितरित अभ्यावेदन और परिवर्तनों का उपयोग करते हैं जो समानांतर रूप से काम करते हैं, कई अत्यधिक परस्पर न्यूरॉन्स के माध्यम से नियंत्रण वितरित किया है, और मानव मस्तिष्क की तरह सिनेप्स नामक चर शक्ति कनेक्शन में उनकी जानकारी स्टोर करते हैं। एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आपके पास एक डेटा सेट होना चाहिए जिसमें नमूना पैरामीटर होते हैं जो परिणामों के अनुरूप होते हैं। प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा आमतौर पर ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है जिसमें परिणाम ज्ञात होते हैं। आप नमूना समस्याएं और उत्तर बनाकर तंत्रिका नेटवर्क को भी प्रशिक्षित कर सकते हैं। एक बार प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरी हो जाने के बाद, तंत्रिका नेटवर्क नए इनपुट संसाधित होने पर उत्तरों की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा।