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फ़ीड-आगे तंत्रिका नेटवर्क और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के बीच मौलिक अंतर? (1)

तथ्य यह है कि प्रशिक्षण कुछ चाल का उपयोग किया जाता है, इस तथ्य को नहीं बदलता है, कि नेटवर्क राज्य के संरक्षण में एक मूलभूत अंतर है, जो कि फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क में अनुपस्थित है।

"अनारोल्ड" फीड फॉरवर्ड नेटवर्क पुनरावर्ती नेटवर्क के बराबर नहीं है यह केवल एक मार्कव सन्निकटन है ("अनारोल्ड" स्तरों की संख्या के अनुसार दिया गया स्तर)। तो आप बस कश्मीर स्टेप मेमोरी के साथ आवर्ती नेटवर्क को "अनुकरण" करते हैं, जबकि वास्तविक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (सिद्धांत में) असीमित मेमोरी है

मैंने अक्सर पढ़ा है, कि एक आंतरिक राज्य की कमी और फ़ीड-फॉरवर्ड नेटवर्क में इसलिए अल्पकालिक स्मृति के कारण, फ़ीड-फॉरवर्ड और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) के बीच मौलिक अंतर हैं। यह पहली नजर में मेरे लिए सुखद लग रहा था

हालांकि, समय-समय पर एल्गोरिदम पुनरावर्तक नेटवर्क के माध्यम से बैकप्रोपेगेशन के साथ आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क सीखने पर मुझे समान फीड फ़ॉरवर्ड नेटवर्क में तब्दील किया जाता है, अगर मैं सही ढंग से समझता हूं

इसका अर्थ यह होगा कि वास्तव में कोई मूलभूत अंतर नहीं है। गहरा फ़ीड आगे नेटवर्क की तुलना में आरएनएन कुछ कार्यों (छवि मान्यता, समय-श्रृंखला पूर्वानुमान, ...) में बेहतर प्रदर्शन क्यों करते हैं?





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