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परसेप्ट्रॉन
"perceptron" शब्द को 1957 में मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के दो शोधकर्ताओं मार्विन मिंस्की और डीन एडमंड्स द्वारा गढ़ा गया था। यह शब्द न्यूरॉन की "perceive" करने या प्राप्त इनपुट संकेतों की व्याख्या करने की क्षमता की अवधारणा से लिया गया था। न्यूरोलॉजी में, न्यूरॉन एक कोशिका है जो पूरे तंत्रिका तंत्र में विद्युत और रासायनिक संकेतों को प्रसारित करती है। परसेप्ट्रॉन को मूल रूप से मानव मस्तिष्क के कामकाज के लिए एक गणितीय मॉडल के रूप में माना गया था, जिसका उद्देश्य यह समझना था कि मस्तिष्क कैसे सूचना को संसाधित और वर्गीकृत करता है। हालाँकि, मॉडल के विभिन्न क्षेत्रों में व्यावहारिक अनुप्रयोग भी थे, सबसे उल्लेखनीय रूप से पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग में। परसेप्ट्रॉन के पीछे मूल विचार यह है कि यह इनपुट मानों का एक सेट लेता है, उन्हें भार के एक सेट से गुणा करता है, और फिर परिणाम को एक गैर-रैखिक सक्रियण फ़ंक्शन (जैसे कि एक स्टेप फ़ंक्शन या एक सिग्मॉइड फ़ंक्शन) के माध्यम से पास करता है। सक्रियण फ़ंक्शन का आउटपुट यह निर्धारित करता है कि इनपुट सिग्नल को किसी विशेष वर्ग से संबंधित के रूप में वर्गीकृत किया गया है या नहीं। 1960 के दशक में परसेप्ट्रॉन ने व्यापक लोकप्रियता हासिल की, क्योंकि इसे ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन और इमेज सेगमेंटेशन जैसी विभिन्न वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए एक आशाजनक समाधान के रूप में देखा गया था। हालाँकि, बाद में यह पता चला कि परसेप्ट्रॉन मॉडल अकेले जटिल कार्यों को संभालने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं था। इससे अधिक परिष्कृत तंत्रिका नेटवर्क का विकास हुआ, जो अभी भी आधुनिक AI और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। अपनी सीमाओं के बावजूद, परसेप्ट्रॉन ने कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण छाप छोड़ी है, क्योंकि यह आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास की दिशा में एक बड़ा कदम था। इसका नाम और अवधारणा तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का वर्णन और अध्ययन करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषा का अभिन्न अंग बन गए हैं।
शोधकर्ताओं ने वस्तु पहचान कार्यों में उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए छवियों के एक बड़े डेटासेट पर एक बहु-परत परसेप्ट्रॉन को प्रशिक्षित किया।
परसेप्ट्रॉन की इनपुट परत बुद्धिमान सेंसरों से संकेत प्राप्त करती है, जिसे वह संसाधित करती है और आगे के विश्लेषण के लिए छिपी हुई परत को भेजती है।
एकल-परत परसेप्ट्रॉन एक सरल गणितीय मॉडल है जिसका उपयोग बाइनरी वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जाता है, जिसमें इनपुट चरों को रैखिक रूप से संयोजित किया जाता है और बाइनरी आउटपुट उत्पन्न करने के लिए सीमाबद्ध किया जाता है।
परसेप्ट्रॉन के इनपुट संकेतों का भारित योग एक गैर-रेखीय सक्रियण फ़ंक्शन के माध्यम से पारित किया जाता है, जो निर्धारित करता है कि आउटपुट 1 है या 0।
गहन शिक्षण में, कई परसेप्ट्रॉन परतों में जुड़े होते हैं, जिससे अधिक जटिल निर्णय लेने और फीचर निष्कर्षण की सुविधा मिलती है।
बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिथ्म का उपयोग पूर्वानुमानित और वास्तविक आउटपुट के बीच त्रुटि के आधार पर परतों के बीच भार को समायोजित करके बहु-परत परसेप्ट्रॉन को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
परसेप्ट्रॉन के प्रदर्शन का मूल्यांकन सटीकता, परिशुद्धता, स्मरण और F1 स्कोर जैसे मैट्रिक्स का उपयोग करके किया जाता है।
परसेप्ट्रॉन के मापदंडों, जैसे कि प्रारंभिक भार, सीखने की दर और सक्रियण फ़ंक्शन, को इसके प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए सावधानीपूर्वक चुना जाना चाहिए।
परसेप्ट्रॉन तंत्रिका नेटवर्क का एक आधारभूत निर्माण खंड है, जिसका उपयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त और परिवहन जैसे क्षेत्रों में वास्तविक दुनिया की समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने के लिए किया जा रहा है।
यद्यपि परसेप्ट्रॉन वर्गीकरण कार्यों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, फिर भी इसकी सीमाओं, जैसे कि रैखिक रूप से पृथक करने योग्य डेटा की आवश्यकता, को अधिक जटिल समस्याओं के लिए ध्यान में रखा जाना चाहिए।
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