कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क क्या हैं?कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन), आमतौर पर केवल तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) या तंत्रिका जाल कहा जाता है, [1] जैविक तंत्रिका नेटवर्क से प्रेरित कंप्यूटिंग सिस्टम हैं जो पशु मस्तिष्क का गठन करते हैं। [2] एक एएनएन कनेक्टेड इकाइयों या कृत्रिम न्यूरॉन्स नामक नोड्स के संग्रह पर आधारित है, जो जैविक मस्तिष्क में न्यूरॉन्स को कमजोर रूप से मॉडल करते हैं। प्रत्येक कनेक्शन, एक जैविक मस्तिष्क में सिनैप्स की तरह, अन्य न्यूरॉन्स को एक संकेत प्रेषित कर सकता है। एक कृत्रिम न्यूरॉन संकेतों को प्राप्त करता है और फिर उन्हें संसाधित करता है और इससे जुड़े न्यूरॉन्स को संकेत दे सकता है। एक कनेक्शन पर "संकेत" एक वास्तविक संख्या है, और प्रत्येक न्यूरॉन के आउटपुट की गणना उसके इनपुट के योग के कुछ गैर-रैखिक फ़ंक्शन द्वारा की जाती है। कनेक्शन को किनारे कहा जाता है। न्यूरॉन्स और किनारों का आमतौर पर वजन होता है जो सीखने की प्रक्रिया के रूप में समायोजित होता है। कनेक्शन पर वजन सिग्नल की ताकत को बढ़ाता या घटाता है। न्यूरॉन्स की एक सीमा हो सकती है जैसे कि एक संकेत केवल तभी भेजा जाता है जब कुल संकेत उस सीमा को पार कर जाता है।
स्वचालित रूप से उन उदाहरणों से पहचानने वाली विशेषताएँ उत्पन्न करते हैं जिन्हें वे संसाधित करते हैं। आमतौर पर, न्यूरॉन्स परतों में एकत्रित होते हैं। अलग-अलग परतें अपने इनपुट पर अलग-अलग परिवर्तन कर सकती हैं। सिग्नल पहली परत (इनपुट परत) से अंतिम परत (आउटपुट परत) तक जाते हैं, संभवतः कई बार परतों को पार करने के बाद।
एएनएन के साथ काम करने वाले तंत्रिका समाधान आमतौर पर विभिन्न इंटेलिजेंट ऐप्स और सिस्टम में उपयोग किए जाते हैं, आवश्यकताओं के लिए विशेषताओं को अनुकूलित करने के लिए स्वचालित रूप से सीखने के क्षमताओं को विकसित करने के लिए बनाए गए हैं। अनेक ऐप्स, जैसे कि आवाज को टेक्सट में परिवर्तित करने वाले ऐप, पहचाने के लिए फ़ोटो के आधार पर तस्वीर साधारणीकरण करने वाले ऐप और वैश्विक विश्वविद्यालयों में शिक्षा के लिए तैयार किए गए समाधान हैं। एएनएन एक उन्नत तकनीक है जो आजकल अधिकतर जगहों पर उपयोग किया जाता है।