Learning rule
একটি কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের শেখার নিয়ম বা শেখার প্রক্রিয়া হল একটি পদ্ধতি, গাণিতিক যুক্তি বা অ্যালগরিদম যা নেটওয়ার্কের কার্যকারিতা এবং/অথবা প্রশিক্ষণের সময়কে উন্নত করে। সাধারণত, এই নিয়মটি নেটওয়ার্কে বারবার প্রয়োগ করা হয়। এটি একটি নেটওয়ার্কের ওজন এবং পক্ষপাতের মাত্রা আপডেট করে করা হয় যখন একটি নেটওয়ার্ক একটি নির্দিষ্ট ডেটা পরিবেশে সিমুলেটেড হয়। একটি শেখার নিয়ম নেটওয়ার্কের বিদ্যমান শর্তগুলি (ওজন এবং পক্ষপাত) গ্রহণ করতে পারে এবং ওজন এবং পক্ষপাতের জন্য নতুন এবং উন্নত মান দেওয়ার জন্য নেটওয়ার্কের প্রত্যাশিত ফলাফল এবং প্রকৃত ফলাফলের তুলনা করবে। প্রকৃত মডেলের অনুকরণের জটিলতার উপর নির্ভর করে, নেটওয়ার্কের শেখার নিয়মটি এক্সওআর গেট বা গড় বর্গ ত্রুটির মতো সহজ বা ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের পদ্ধতির ফলস্বরূপ জটিল হতে পারে। শেখার নিয়মটি এমন একটি কারণ যা নির্ধারণ করে যে কৃত্রিম নেটওয়ার্কটি কত দ্রুত বা কতটা সঠিকভাবে তৈরি করা যেতে পারে। নেটওয়ার্ক বিকাশের প্রক্রিয়ার উপর নির্ভর করে মেশিন লার্নিংয়ের তিনটি প্রধান মডেল রয়েছেঃ তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং তত্ত্বাবধানকৃত লার্নিং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পটভূমি মেশিন লার্নিংয়ের অনেকগুলি শেখার পদ্ধতি একে অপরের মতো কাজ করে এবং একে অপরের উপর ভিত্তি করে, যা তাদের স্পষ্ট বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করা কঠিন করে তোলে। তবে এগুলি 4টি বিভাগের শেখার পদ্ধতিতে বিস্তৃতভাবে বোঝা যায়, যদিও এই বিভাগগুলির স্পষ্ট সীমানা নেই এবং এগুলি শেখার পদ্ধতির একাধিক বিভাগের অন্তর্গত-হেবিয়ান-নিওকগনিট্রন, ব্রেইন-স্টেট-ইন-এ-বক্স গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট-এডালাইন, হপফিল্ড নেটওয়ার্ক, রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক কম্পিটিটিভ-লার্নিং ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশন, সেলফ-অর্গানাইজিং ফিচার ম্যাপ, অ্যাডাপটিভ রিসোনেন্স থিওরি স্টোকাস্টিক-বোল্টজম্যান মেশিন, কচি মেশিন। হেব্বিয়ান লার্নিং 1949 সালে ডোনাল্ড হেব দ্বারা জৈবিক নিউরন ফায়ারিং বর্ণনা করার জন্য বিকশিত হয়েছিল। 1950-এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে এটি নিউরাল নেটওয়ার্কের কম্পিউটার সিমুলেশনেও প্রয়োগ করা হয়েছিল। যেখানে শেখার হারকে উপস্থাপন করে, নিউরন আই-এর ইনপুটকে উপস্থাপন করে এবং ওয়াই হল নিউরনের আউটপুট। এটা দেখানো হয়েছে যে, হেব্বের শাসন তার মৌলিক রূপে অস্থির। ওজার নিয়ম, বিসিএম তত্ত্ব হল জৈবিক স্নায়ুকোষের অধ্যয়নে হেবের নিয়মের উপরে বা তার পাশাপাশি নির্মিত অন্যান্য শিক্ষার নিয়ম। পারসেপ্ট্রন লার্নিং রুল (পিএলআর) পারসেপ্ট্রন শেখার নিয়মটি হেবিয়ান অনুমান থেকে উদ্ভূত হয়েছে এবং 1958 সালে ফ্রাঙ্ক রোজেনব্ল্যাট তার পারসেপ্ট্রোনে এটি ব্যবহার করেছিলেন। নেটটি অ্যাক্টিভেশন (স্থানান্তর) ফাংশনে প্রেরণ করা হয় এবং ফাংশনের আউটপুট ওজন সামঞ্জস্য করার জন্য ব্যবহৃত হয়। শেখার সংকেত হল একটি স্নায়ুকোষের কাঙ্ক্ষিত প্রতিক্রিয়া এবং প্রকৃত প্রতিক্রিয়ার মধ্যে পার্থক্য। স্টেপ ফাংশনটি প্রায়শই অ্যাক্টিভেশন ফাংশন হিসাবে ব্যবহৃত হয় এবং আউটপুটগুলি সাধারণত-1,0 বা 1-এ সীমাবদ্ধ থাকে। ওজনগুলি আপডেট করা হয় যেখানে "টি" হল লক্ষ্য মান এবং "ও" হল পারসেপ্ট্রনের আউটপুট, এবং এটিকে শেখার হার বলা হয়। অ্যালগরিদমটি সঠিক শ্রেণিবিন্যাসে রূপান্তরিত হয় যদিঃ প্রশিক্ষণের তথ্য রৈখিকভাবে পৃথকীকৃত হয় * যথেষ্ট ছোট হয় (যদিও ছোট মানে সাধারণত শেখার দীর্ঘ সময় এবং আরও যুগ) * এটিও লক্ষ করা উচিত যে এই শেখার নিয়মের সাথে একটি একক স্তর পারসেপ্ট্রন রৈখিকভাবে অ-বিভাজ্য ইনপুটগুলিতে কাজ করতে অক্ষম, এবং তাই এক্সওআর সমস্যাটি এই নিয়মটি ব্যবহার করে সমাধান করা যায় না শুধুমাত্র 1970 সালে ব্যাকপ্রপাগেশন সেপ্পো লিনাইনমা ব্যাকপ্রপাগেশন অ্যালগরিদম তৈরি করেছে বলে বলা হয় তবে অ্যালগরিদমটির উত্স অনেক অবদানকারীদের সাথে 1960-এর দশকে ফিরে যায়। এটি রৈখিক পারসেপ্ট্রন এবং ডেল্টা লার্নিং রুলের সর্বনিম্ন গড় বর্গ অ্যালগরিদমের একটি সাধারণীকরণ। এটি স্থান সম্ভাব্য নেটওয়ার্ক ওজনের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট অনুসন্ধান প্রয়োগ করে, লক্ষ্য মান এবং নেটওয়ার্ক আউটপুটগুলির মধ্যে ত্রুটিটি পুনরাবৃত্তভাবে হ্রাস করে। উইড্রো-হফ লার্নিং (ডেল্টা লার্নিং রুল) পারসেপ্ট্রন লার্নিং নিয়মের অনুরূপ কিন্তু ভিন্ন উৎস সহ। এটি অ্যাডালাইন নেটওয়ার্কে ব্যবহারের জন্য তৈরি করা হয়েছিল, যা মূলত প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে পারসেপ্ট্রন থেকে আলাদা। ওজনগুলি ইনপুটগুলির (নেট) ওজনযুক্ত যোগফল অনুসারে সামঞ্জস্য করা হয়, যেখানে পারসেপ্ট্রোনে ওজনযুক্ত যোগফলের চিহ্নটি আউটপুট নির্ধারণের জন্য কার্যকর ছিল কারণ প্রান্তিকটি 0,-1, বা + 1 এ সেট করা হয়েছিল। এটি অ্যাডালাইনকে স্বাভাবিক পারসেপ্ট্রন থেকে আলাদা করে তোলে। ডেল্টা নিয়ম (ডি. আর) কিছু পার্থক্য সহ পারসেপ্ট্রন লার্নিং রুল (পি. এল. আর)-এর অনুরূপঃ ডি. আর-তে ত্রুটি (δ) 0,1, বা-1 (পি. এল. আর-এর মতো) মানের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, তবে কোনও পার্থক্যযোগ্য আউটপুট/অ্যাক্টিভেশন ফাংশন এফ-এর জন্য কোনও মান ডি. আর পাওয়া যেতে পারে, যেখানে পি. এল. আর-এ শুধুমাত্র প্রান্তিক আউটপুট ফাংশনের জন্য কাজ করে কখনও কখনও শুধুমাত্র যখন উইড্রো-হফ নির্দিষ্টভাবে বাইনারি লক্ষ্যে প্রয়োগ করা হয়, তখন এটি ডেল্টা নিয়ম হিসাবে উল্লেখ করা হয়, তবে পদগুলি প্রায়শই বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয় বলে মনে হয়। ব-দ্বীপ নিয়মটি ব্যাক-প্রোপাগেশন অ্যালগরিদমের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে বিবেচিত হয়। ডেল্টা নিয়মটি রেসকরলা-ওয়াগনার মডেলের সাথেও সাদৃশ্যপূর্ণ, যার অধীনে পাভলোভিয়ান কন্ডিশনিং ঘটে। প্রতিযোগিতামূলক শিক্ষা প্রতিযোগিতামূলক শিক্ষাকে হিব্বিয়ান শিক্ষার একটি রূপ হিসাবে বিবেচনা করা হয়, তবে এটি আলাদাভাবে আলোচনা করার জন্য যথেষ্ট বিশেষ। প্রতিযোগিতামূলক শিক্ষা নেটওয়ার্কের প্রতিটি নোডের বিশেষীকরণ বৃদ্ধি করে কাজ করে। এটি ডেটার মধ্যে ক্লাস্টার খুঁজে বের করার জন্য উপযুক্ত। প্রতিযোগিতামূলক শিক্ষার নীতির উপর ভিত্তি করে মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রয়েছে ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশন এবং স্ব-সংগঠিত মানচিত্র (কোহোনেন মানচিত্র)। আরও দেখুন মেশিন লার্নিং ডিসিশন ট্রি লার্নিং প্যাটার্ন রিকগনিশন বায়াস-ভ্যারিয়েন্স দ্বিধা একটি প্রাক্কলনকারীর প্রত্যাশা-সর্বাধিককরণ অ্যালগরিদম রেফারেন্স কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক লার্নিং