কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের সুবিধা এবং অসুবিধা কি কি?

একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক হল একটি সিস্টেম যা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিষেবাগুলিতে অবস্থিত। এটি একটি জৈবিক স্নায়ুতন্ত্রের অনুকরণ। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের বৈশিষ্ট্য হল একাধিক আর্কিটেকচার রয়েছে, যার ফলস্বরূপ বিভিন্ন অ্যালগরিদম পদ্ধতির প্রয়োজন ছিল, কিন্তু একটি জটিল সিস্টেম হওয়া সত্ত্বেও, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রায় সহজ।

এই নেটওয়ার্কগুলি পরিচালকের টুলবক্সে অনন্য সিগন্যাল-প্রসেসিং প্রযুক্তিগুলির মধ্যে একটি। এলাকাটি অত্যন্ত আন্তঃবিভাগীয়, কিন্তু এই পদ্ধতিটি প্রকৌশলী দৃষ্টিভঙ্গির চেহারাকে সীমাবদ্ধ করবে।

প্রকৌশলে, নিউরাল নেটওয়ার্ক প্যাটার্ন ক্লাসিফায়ার এবং নন-লিনিয়ার অ্যাডাপ্টিভ ফিল্টার হিসাবে দুটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ প্রদান করে। একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি নমনীয়, প্রায়শই নন-লিনিয়ার সিস্টেম যা ডেটা থেকে একটি ফাংশন (একটি ইনপুট/আউটপুট মানচিত্র) বাস্তবায়ন করতে বোঝে। অভিযোজিত সংজ্ঞায়িত করে যে অপারেশনের সময় সিস্টেমের প্যারামিটারগুলি রূপান্তরিত হয়, যা সাধারণত ট্রেনিং ফেজ নামে পরিচিত।

প্রশিক্ষণ পর্বের পরে, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্যারামিটারগুলি ধ্রুবক থাকে এবং সিস্টেমটি হাতে থাকা সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেট আপ করা হয় (পরীক্ষা পর্ব)। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি পদ্ধতিগত ধাপে ধাপে একটি কর্মক্ষমতা পরীক্ষা বাড়ানোর জন্য বা কিছু অন্তর্নিহিত অভ্যন্তরীণ সীমাবদ্ধতা অনুসরণ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা সাধারণত শেখার নিয়ম হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়৷

ইনপুট/আউটপুট প্রশিক্ষণ ডেটা নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রযুক্তিতে মৌলিক কারণ তারা সর্বোত্তম অপারেটিং পয়েন্ট "আবিষ্কার" করতে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা প্রেরণ করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রসেসিং এলিমেন্টের (PEs) নন-লিনিয়ার বৈশিষ্ট্যগুলি কার্যত কিছু কাঙ্খিত ইনপুট/আউটপুট মানচিত্র প্রাপ্ত করার জন্য বেশ কিছু অভিযোজনযোগ্যতা সহ সিস্টেমকে সমর্থন করে, যেমন, কিছু কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যাপক মানচিত্র প্রস্তুতকারক।

একটি ইনপুট নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রদর্শিত হয় এবং আউটপুটে একটি সমতুল্য কাঙ্ক্ষিত বা লক্ষ্য প্রতিক্রিয়া সেট করা হয় (যখন এই ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণটিকে তত্ত্বাবধান করা হয়)। অর্জিত প্রতিক্রিয়া এবং সিস্টেম আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য থেকে একটি ত্রুটি সংগ্রহ করা হয়। এই ত্রুটি ডেটা সিস্টেমে ফিরিয়ে দেওয়া হয় এবং পদ্ধতিগতভাবে সিস্টেম প্যারামিটারগুলি (শিক্ষার নিয়ম) নিয়ন্ত্রণ করে। পারফরম্যান্স পর্যাপ্ত না হওয়া পর্যন্ত পর্যায়টি পুনরাবৃত্তি হয়। এই সংজ্ঞা থেকে এটা স্পষ্ট যে কর্মক্ষমতা ডেটার উপর অনেক বেশি নির্ভর করে।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের সুবিধা

নিউরাল নেটওয়ার্কের সুবিধাগুলি নিম্নরূপ -

• একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এমন কাজগুলি বাস্তবায়ন করতে পারে যা একটি লিনিয়ার প্রোগ্রাম করতে পারে না৷

• যখন নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি আইটেম হ্রাস পায়, তখন এটি সমান্তরাল বৈশিষ্ট্যগুলির দ্বারা কিছু সমস্যা ছাড়াই চালিয়ে যেতে পারে৷

• একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নির্ধারণ করে এবং পুনরায় প্রোগ্রাম করার প্রয়োজন হয় না।

• এটি যেকোনো অ্যাপ্লিকেশনে কার্যকর করা যেতে পারে।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের অসুবিধা

নিউরাল নেটওয়ার্কের অসুবিধাগুলি নিম্নরূপ -

• নিউরাল নেটওয়ার্ক পরিচালনার জন্য প্রশিক্ষণের প্রয়োজন।

• একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের গঠন মাইক্রোপ্রসেসরের গঠন থেকে আলাদা তাই অনুকরণ করা প্রয়োজন৷

• এটি বড় নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য উচ্চ প্রক্রিয়াকরণের সময় প্রয়োজন৷