ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ।'] ", 'ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਰਮਿਆਨ ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ।', ' [\'ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ।\', \'ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ (ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ.) ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਹਨਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਦੋਃ \\n\\n1. ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਨਹੀਂ ਮੰਨਦਾ ਹੈ।ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਲਈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਸੰਭਵ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਉੱਤੇ ਅਨੰਤ-ਅਯਾਮੀ ਵੰਡ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁਡ਼ੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ,ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੰਪੁੱਟ, ਲੁਕਵੀਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰੋਨਜ਼ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ। \\n\\n2. ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਤਰਾਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ ਬਿੰਦੂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਇਹ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿਬੇਜ਼ੀਅਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਡਰਾਪਆਉਟ, ਜਾਂ ਐਨਸੈਂਬਲ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਗਭਗ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। \\n\\n3. ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗੁੰਝਲਤਾਃ \\n -ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗੁੰਝਲਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ O (n ^ 3), ਜਿੱਥੇ n ਸਿਖਲਾਈ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਜੀਪੀਆਰ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਮਾਪਯੋਗਤਾ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ. \\n\\n4. ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਖਿਆ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਕਰਨਲ) ਰਾਹੀਂ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਮਾਡਲਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। ਕੁੱਝ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਢੰਗ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਹੈ। \\n\\n5. ਨਿਯਮਿਤਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯਮਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਵੰਡ, ਜੋ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐੱਲ1/ਐੱਲ2 ਨਿਯਮਤ ਕਰਨਾ, ਸਕੂਲ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਰੋਕਣਾ ਅਕਸਰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n6. ਲਚਕਤਾਃ \\n -ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲ. \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਪਣੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (ਜਿਵੇਂ, ਡੂੰਘਾਈ, ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ) ਰਾਹੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰਇਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਹੱਥੀਂ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਹਨ।ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਅਤੇ ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਹੈ।ਵਿਆਖਿਆ ਯੋਗ, ਅਤੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਿਤ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਯੋਗ, ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। \',\' ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? \' ', 'ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਰਮਿਆਨ ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ।', ' [\'ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ।\', \'ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ (ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ.) ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਹਨਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਦੋਃ \\n\\n1. ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਨਹੀਂ ਮੰਨਦਾ ਹੈ।ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਲਈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਸੰਭਵ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਉੱਤੇ ਅਨੰਤ-ਅਯਾਮੀ ਵੰਡ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁਡ਼ੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ,ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੰਪੁੱਟ, ਲੁਕਵੀਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰੋਨਜ਼ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ। \\n\\n2. ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਤਰਾਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ ਬਿੰਦੂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਇਹ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿਬੇਜ਼ੀਅਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਡਰਾਪਆਉਟ, ਜਾਂ ਐਨਸੈਂਬਲ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਗਭਗ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। \\n\\n3. ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗੁੰਝਲਤਾਃ \\n -ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗੁੰਝਲਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ O (n ^ 3), ਜਿੱਥੇ n ਸਿਖਲਾਈ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਜੀਪੀਆਰ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਮਾਪਯੋਗਤਾ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ. \\n\\n4. ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਖਿਆ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਕਰਨਲ) ਰਾਹੀਂ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਮਾਡਲਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। ਕੁੱਝ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਢੰਗ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਹੈ। \\n\\n5. ਨਿਯਮਿਤਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗਃ \\n-ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯਮਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਵੰਡ, ਜੋ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐੱਲ1/ਐੱਲ2 ਨਿਯਮਤ ਕਰਨਾ, ਸਕੂਲ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਰੋਕਣਾ ਅਕਸਰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n6. ਲਚਕਤਾਃ \\n -ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲ. \\n-ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਪਣੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (ਜਿਵੇਂ, ਡੂੰਘਾਈ, ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ) ਰਾਹੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰਇਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਹੱਥੀਂ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਹਨ।ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਅਤੇ ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਹੈ।ਵਿਆਖਿਆ ਯੋਗ, ਅਤੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਿਤ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਯੋਗ, ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। \',\' ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? \',"ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ (ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ.) ਇੱਕ ਬੇਜ਼ੀਅਨ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ (ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਉਟਪੁੱਟ (ਟੀਚਾ) ਵੇਰੀਏਬਲ। ਇੱਥੇ ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈਃ \\n\\n1. ਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋਃ \\nਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸੀਮਤ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਗੌਸੀਅਨ ਵੰਡ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਔਸਤ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਫੰਕਸ਼ਨ (m (x)) ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਜਾਂ ਕਰਨਲ, k (x, x \'))। ਮੀਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇੰਪੁੱਟ ਉੱਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ,ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿੰਨੇ ਸਮਾਨ ਹਨ। \\n\\n2. ਇੱਕ ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਚੁਣੋਃ \\n ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਗ ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ (ਆਰ. ਬੀ. ਐੱਫ.), ਮੈਟਰਨ,ਅਤੇ ਪੀਰੀਅਡਿਕ ਕਰਨਲ। ਕਰਨਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। \\n\\n3.ਕਰਨਲ (ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ) ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾਃ \\n ਸਿਖਲਾਈ ਇਨਪੁਟਸ (X _ ਟ੍ਰੇਨ) ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਰਨਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ K ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੱਤ K _ ij = k (x _ i,x _ j), ਜਿੱਥੇ k ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿਖਲਾਈ ਇਨਪੁਟਸ ਉੱਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਮੁੱਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n4. ਸ਼ੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋਕਰਨਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਲਈ ਸ਼ਬਦਃ \\n ਨਿਰੀਖਣ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸ਼ੋਰ ਸ਼ਬਦ (ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ σ2 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਵਿੱਚ ਜੋਡ਼ਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਕਰਨਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ। ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਸੋਧਿਆ ਹੋਇਆ ਕਰਨਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ K _ y = K + σ2I ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ I ਪਛਾਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ। \\n\\n5.ਸੋਧਿਆ ਹੋਇਆ ਕਰਨਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸਃ \\n ਹੇਠਲੇ ਤਿਕੋਣੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ L (ਭਾਵ, K _ y = L * L. T) ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, K _ y ਦੀ ਕੋਲੇਸਕੀ ਸੰਕੁਚਨ ਕਰੋ।ਸਡ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪਿਛੋਕਡ਼ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਗਣਨਾ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n6. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਵਜ਼ਨ (α) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।ਮਤਲਬਃ \\n ਲੀਨੀਅਰ ਸਿਸਟਮ L. T * α = y _ ਟ੍ਰੇਨ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ y _ ਟ੍ਰੇਨ X _ ਟ੍ਰੇਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨਿਰੀਖਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਵੈਕਟਰ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੀਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n7. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੀਨ ਅਤੇ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦੀ ਗਣਨਾਃ \\n ਇੰਪੁੱਟ ਬਿੰਦੂਆਂ (X _ test) ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੈੱਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮੀਨ ਅਤੇ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੈਃ \\n-ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ X _ ਟ੍ਰੇਨ ਅਤੇ X _ ਟੈਸਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਰਾਸ-ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਵੈਕਟਰ k _ * ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। \\n -ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੀਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ y _ ਮੀਨ = k _ *. α. \\n-ਵੈਕਟਰ v ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੇਖਿਕ ਸਿਸਟਮ L * v = k _ * ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰੋ।y _ cov = k (x _ ਟੈਸਟ, x _ ਟੈਸਟ)-v. T * v, ਜਿੱਥੇ k (x _ ਟੈਸਟ, x _ ਟੈਸਟ) ਟੈਸਟ ਇਨਪੁਟਸ ਦਾ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ। \\n\\n8. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।ਅਨੁਮਾਨਃ \\n ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਤਲਬ ਬਿੰਦੂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਹਿ-ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ)।ਅੰਤਰਾਲ) ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਈ। \\n\\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਜੀ. ਪੀ. ਆਰ. ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਕਰਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ, ਕਰਨਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੀਨ ਅਤੇ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ ਬਿੰਦੂਆਂ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ. ", \'ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਕੀ ਹੈ (ਸੰਕੇਤਃ ਐਨਰਜੀ ਡੀਕੰਪੋਜੀਸ਼ਨ)?\' ', 'ਗੌਸੀਅਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਰਮਿਆਨ ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। \n ']