ایک deconvolveal اعصابی نیٹ ورک کیا ہے (DNN)؟ - ٹیکوپیڈیا سے تعریف

تعریف - ڈیکنولووژن نیورل نیٹ ورک (DNN) کا کیا مطلب ہے؟

ایک deconvolveal اعصابی نیٹ ورک ایک عصبی نیٹ ورک ہے جو ایک الٹا استحکام ماڈل انجام دیتا ہے. کچھ ماہرین اعشاریہ اعصابی نیٹ ورک کے کام کو اوپر کی سمت میں کسی شبیہہ سے پرتوں کی تعمیر کا حوالہ دیتے ہیں ، جبکہ دیگر اعداد و شمار کے ماڈلز کو "الٹ انجینئرنگ" کے طور پر بیان کرتے ہیں ، یہ ایک مجاز اعصابی نیٹ ورک ماڈل کے ان پٹ پیرامیٹرز کی طرح ہے۔

ڈیکنولووشنو نیورل نیٹ ورک کو ڈیکونووولوشنلی نیٹ ورکس ، ڈیکونوس یا ٹرانسپوسڈ کنووشنو نیورل نیٹ ورک کے نام سے بھی جانا جاتا ہے۔

ٹیکوپیڈیا نے ڈیکنووئولوشنل نیورل نیٹ ورک (DNN) کی وضاحت کی

اعداد و شمار کے اعصابی نیٹ ورک کو بہت سے مختلف طریقوں سے بیان کیا جاسکتا ہے۔ ان میں سے بہت سارے اوزار ایک ہی قسم کے فلٹر کو مجازی عصبی نیٹ ورک کے طور پر استعمال کرتے ہیں لیکن ان کو مختلف انداز میں استعمال کرتے ہیں۔ پیشہ ور افراد منتقلی مجازی ماڈلز کی تعمیر کے لئے بیک ڈراپنگ اور ریورس فلٹرنگ جیسے تکنیک کے ساتھ ساتھ سلائڈنگ اور پیڈنگ جیسے نظریات کا استعمال کرتے ہیں۔

انتہائی سادگی سے سمجھا جائے تو ، کوئی یہ کہہ سکتا ہے کہ پیشہ ور افراد "سی این این کو پسماندہ چلا سکتے ہیں" ، لیکن اعداد و شمار کے اعصابی نیٹ ورک کے اصل میکانکس اس سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہیں۔ مجازی اور غیر تصفیری اعصابی نیٹ ورک کے ایک اور حصے میں ایک درجہ بندی کی تشکیل شامل ہے - مثال کے طور پر ، ابتدائی نیٹ ورک کا ماڈل ابتدائی سیکھنے کا کام کرسکتا ہے اور دوسرا ماڈل ضعف کی وجہ سے ہدف کی تصویر کو الگ کرسکتا ہے۔ عام طور پر ، DNN پکسل اقدار کی میٹرکس کی نقشہ سازی اور ایک شبیہہ کے اوپر "فیچر سلیکٹر" یا دوسرے ٹول کو چلانے میں شامل ہوتا ہے۔ یہ سب مشینوں کے سیکھنے کے پروگراموں کی تربیت کرنے کا مقصد فراہم کرتا ہے ، خاص طور پر امیج پروسیسنگ اور کمپیوٹر وژن میں۔