Probabilistic neural network
একটি সম্ভাবনাময় স্নায়ুতন্ত্র (পি. এন. এন) হল একটি ফিড ফরওয়ার্ড স্নায়ুতন্ত্র, যা শ্রেণীবিভাগ এবং প্যাটার্ন শনাক্তকরণ সমস্যাগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। পিএনএন অ্যালগরিদমে, প্রতিটি শ্রেণীর প্যারেন্ট সম্ভাব্যতা বিতরণ ফাংশন (পিডিএফ) একটি পার্জেন উইন্ডো এবং একটি অ-প্যারামেট্রিক ফাংশন দ্বারা আনুমানিক হয়। তারপর, প্রতিটি শ্রেণীর পিডিএফ ব্যবহার করে, একটি নতুন ইনপুট ডেটার ক্লাস সম্ভাব্যতা অনুমান করা হয় এবং বায়েসের নিয়মটি নতুন ইনপুট ডেটাতে সর্বোচ্চ পশ্চাৎ সম্ভাব্যতা সহ ক্লাস বরাদ্দ করার জন্য নিযুক্ত করা হয়। এই পদ্ধতিতে ভুল শ্রেণিবিন্যাসের সম্ভাবনা হ্রাস করা হয়। এই ধরনের কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র (এ. এন. এন) বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক এবং কার্নেল ফিশার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ নামে একটি পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদম থেকে উদ্ভূত হয়েছিল। এটি ডি. এফ দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল। 1966 সালে স্পেকট। একটি পি. এন. এন-এ, ক্রিয়াকলাপগুলি চারটি স্তর সহ একটি বহুস্তরযুক্ত ফিড ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্কে সংগঠিত হয়ঃ ইনপুট স্তর প্যাটার্ন স্তর সংক্ষিপ্তসার স্তর আউটপুট স্তর পি. এন. এন প্রায়শই শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যায় ব্যবহৃত হয়। যখন একটি ইনপুট উপস্থিত থাকে, তখন প্রথম স্তরটি ইনপুট ভেক্টর থেকে প্রশিক্ষণ ইনপুট ভেক্টরের দূরত্ব গণনা করে। এটি একটি ভেক্টর তৈরি করে যেখানে এর উপাদানগুলি প্রশিক্ষণ ইনপুটের কতটা কাছাকাছি তা নির্দেশ করে। দ্বিতীয় স্তরটি প্রতিটি শ্রেণীর ইনপুটগুলির জন্য অবদানের সমষ্টি করে এবং সম্ভাবনার ভেক্টর হিসাবে তার নিট আউটপুট তৈরি করে। পরিশেষে, দ্বিতীয় স্তরের আউটপুটের উপর একটি প্রতিযোগিতামূলক স্থানান্তর ফাংশন এই সম্ভাবনার সর্বাধিকটি বেছে নেয় এবং সেই শ্রেণীর জন্য একটি 1 (ইতিবাচক সনাক্তকরণ) এবং অ-লক্ষ্যযুক্ত শ্রেণীর জন্য একটি 0 (নেতিবাচক সনাক্তকরণ) তৈরি করে। ইনপুট স্তর ইনপুট স্তরের প্রতিটি নিউরন একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী পরিবর্তনশীলকে উপস্থাপন করে। শ্রেণীগত চলকগুলিতে, এন-1 নিউরন ব্যবহার করা হয় যখন এন সংখ্যক বিভাগ থাকে। এটি মধ্যমা বিয়োগ করে এবং আন্তঃকোয়ার্টাইল পরিসীমা দ্বারা ভাগ করে মানগুলির পরিসরকে প্রমিত করে। তারপর ইনপুট নিউরনগুলি লুকানো স্তরের প্রতিটি নিউরনে মানগুলি সরবরাহ করে। প্যাটার্ন স্তর এই স্তরে প্রশিক্ষণ ডেটা সেটের প্রতিটি ক্ষেত্রে একটি করে নিউরন থাকে। এটি লক্ষ্য মান সহ মামলার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীকারী চলকের মানগুলি সংরক্ষণ করে। একটি গোপন স্নায়ুকোষ স্নায়ুকোষের কেন্দ্রবিন্দু থেকে পরীক্ষার ক্ষেত্রে ইউক্লিডীয় দূরত্ব গণনা করে এবং তারপর সিগমা মান ব্যবহার করে রেডিয়াল বেসিস ফাংশন কার্নেল প্রয়োগ করে। সংক্ষিপ্তসার স্তর পি. এন. এন-এর জন্য লক্ষ্য চলকের প্রতিটি বিভাগের জন্য একটি প্যাটার্ন নিউরন রয়েছে। প্রতিটি প্রশিক্ষণ কেসের প্রকৃত লক্ষ্য বিভাগটি প্রতিটি লুকানো স্নায়ুকোষের সাথে সংরক্ষণ করা হয়; একটি লুকানো স্নায়ুকোষ থেকে বেরিয়ে আসা ওজনযুক্ত মানটি শুধুমাত্র প্যাটার্ন স্নায়ুকোষকে খাওয়ানো হয় যা লুকানো স্নায়ুকোষের বিভাগের সাথে মিলে যায়। প্যাটার্ন নিউরনগুলি যে শ্রেণীর প্রতিনিধিত্ব করে তার জন্য মান যোগ করে। আউটপুট স্তর আউটপুট স্তর প্যাটার্ন স্তরে সঞ্চিত প্রতিটি লক্ষ্য বিভাগের জন্য ওজনযুক্ত ভোটের তুলনা করে এবং লক্ষ্য বিভাগের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বৃহত্তম ভোট ব্যবহার করে। সুবিধা মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রনের পরিবর্তে পিএনএন ব্যবহার করার বেশ কয়েকটি সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে। পিএনএনগুলি মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন নেটওয়ার্কের তুলনায় অনেক দ্রুত। পিএনএনগুলি মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন নেটওয়ার্কের তুলনায় আরও নির্ভুল হতে পারে। পিএনএন নেটওয়ার্কগুলি বহিরাগতদের প্রতি তুলনামূলকভাবে সংবেদনশীল নয়। পিএনএন নেটওয়ার্কগুলি সঠিক পূর্বাভাস লক্ষ্য সম্ভাব্যতা স্কোর তৈরি করে। পিএনএনগুলি বায়েসের সর্বোত্তম শ্রেণিবিন্যাসের দিকে অগ্রসর হয়। অসুবিধাগুলি পি. এন. এন নতুন কেসগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষেত্রে মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন নেটওয়ার্কের তুলনায় ধীর। মডেলটি সংরক্ষণ করার জন্য পি. এন. এন-এর আরও মেমরি স্থান প্রয়োজন। ঝড়ের জলের পাইপগুলির কাঠামোগত অবক্ষয়ের মডেলিংয়ে পিএনএন সম্ভাব্য স্নায়বিক নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে প্রয়োগ। এফ. টি. আই. আর স্পেকট্রোস্কোপির উপর ভিত্তি করে গ্যাস্ট্রিক এন্ডোস্কোপ নমুনা নির্ণয়ের জন্য সম্ভাব্য স্নায়বিক নেটওয়ার্ক পদ্ধতি। জনসংখ্যার ফার্মাকোকাইনেটিস-এ সম্ভাব্য স্নায়ুতন্ত্রের প্রয়োগ। কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্রের লিউকেমিয়া এবং ভ্রূণের টিউমারের শ্রেণী পূর্বাভাসের জন্য সম্ভাব্য স্নায়বিক নেটওয়ার্ক। সম্ভাব্য স্নায়বিক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে জাহাজ শনাক্তকরণ। একটি বেতার অ্যাডহক নেটওয়ার্কে সম্ভাব্য স্নায়বিক নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক সেন্সর কনফিগারেশন ব্যবস্থাপনা। চরিত্র শনাক্তকরণে সম্ভাব্য স্নায়বিক নেটওয়ার্ক। দূর-সংবেদনশীল চিত্রের শ্রেণীবিভাগ। তথ্যসূত্র স্নায়বিক নেটওয়ার্ক স্থাপত্য