Probabilistic neural network
પ્રોબેબિલિસ્ટિક ન્યુરલ નેટવર્ક (પી. એન. એન.) એ ફીડફોરવર્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક છે, જેનો વર્ગીકરણ અને પેટર્ન ઓળખવાની સમસ્યાઓમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે. પી. એન. એન. અલ્ગોરિધમમાં, દરેક વર્ગના પેરેન્ટ પ્રોબેબીલીટી ડિસ્ટ્રિબ્યુશન ફંક્શન (પી. ડી. એફ.) નો અંદાજ પાર્ઝન વિન્ડો અને નોન-પેરામેટ્રિક ફંક્શન દ્વારા કરવામાં આવે છે. પછી, દરેક વર્ગના પી. ડી. એફ. નો ઉપયોગ કરીને, નવા ઇનપુટ ડેટાની વર્ગ સંભાવનાનો અંદાજ લગાવવામાં આવે છે અને પછી બેયસના નિયમનો ઉપયોગ નવા ઇનપુટ ડેટાને સૌથી વધુ પશ્ચાદવર્તી સંભાવના ધરાવતા વર્ગને ફાળવવા માટે કરવામાં આવે છે. આ પદ્ધતિ દ્વારા, ખોટા વર્ગીકરણની સંભાવના ઘટાડવામાં આવે છે. આ પ્રકારનું આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એ. એન. એન.) બેયેશિયન નેટવર્ક અને કર્નલ ફિશર ડિસ્ક્રિમિનન્ટ એનાલિસિસ નામના આંકડાકીય અલ્ગોરિધમમાંથી મેળવવામાં આવ્યું હતું. તે ડી. એફ. દ્વારા રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું. 1966માં સ્પેકટ. પી. એન. એન. માં, કામગીરીઓને ચાર સ્તરો સાથે બહુસ્તરીય ફીડફોરવર્ડ નેટવર્કમાં ગોઠવવામાં આવે છેઃ ઇનપુટ સ્તર પેટર્ન સ્તર સારાંશ સ્તર આઉટપુટ સ્તર પી. એન. એન. નો ઉપયોગ ઘણીવાર વર્ગીકરણ સમસ્યાઓમાં થાય છે. જ્યારે ઇનપુટ હાજર હોય, ત્યારે પ્રથમ સ્તર ઇનપુટ વેક્ટરથી તાલીમ ઇનપુટ વેક્ટર સુધીના અંતરની ગણતરી કરે છે. આ એક વેક્ટર ઉત્પન્ન કરે છે જ્યાં તેના ઘટકો સૂચવે છે કે ઇનપુટ તાલીમ ઇનપુટની કેટલું નજીક છે. બીજો સ્તર દરેક વર્ગના ઇનપુટ્સ માટેના યોગદાનનો સરવાળો કરે છે અને સંભાવનાઓના વાહક તરીકે તેનું ચોખ્ખું ઉત્પાદન કરે છે. છેવટે, બીજા સ્તરના આઉટપુટ પર કોમ્પિટિટ ટ્રાન્સફર ફંક્શન આ સંભાવનાઓમાંથી મહત્તમ પસંદ કરે છે, અને તે વર્ગ માટે 1 (હકારાત્મક ઓળખ) અને બિન-લક્ષિત વર્ગો માટે 0 (નકારાત્મક ઓળખ) ઉત્પન્ન કરે છે. ઇનપુટ સ્તર ઇનપુટ સ્તરમાં દરેક ચેતાકોષ આગાહી કરનાર ચલ રજૂ કરે છે. શ્રેણીબદ્ધ ચલોમાં, એન-1 ચેતાકોષોનો ઉપયોગ ત્યારે થાય છે જ્યારે ત્યાં સંખ્યાબંધ શ્રેણીઓ હોય છે. તે મધ્યસ્થને બાદ કરીને અને ઇન્ટરક્વાર્ટાઇલ શ્રેણી દ્વારા વિભાજીત કરીને મૂલ્યોની શ્રેણીને પ્રમાણિત કરે છે. પછી ઇનપુટ ચેતાકોષો છુપાયેલા સ્તરમાં દરેક ચેતાકોષોને મૂલ્યો પૂરા પાડે છે. પેટર્ન સ્તર આ સ્તર તાલીમ ડેટા સેટમાં દરેક કેસ માટે એક ચેતાકોષ ધરાવે છે. તે લક્ષ્ય મૂલ્ય સાથે કેસ માટે આગાહી કરનાર ચલોનાં મૂલ્યોને સંગ્રહિત કરે છે. છુપાયેલ ચેતાકોષ ચેતાકોષના કેન્દ્ર બિંદુથી પરીક્ષણ કેસના યુક્લિડિયન અંતરની ગણતરી કરે છે અને પછી સિગ્મા મૂલ્યોનો ઉપયોગ કરીને રેડિયલ બેસિસ ફંક્શન કર્નલ લાગુ કરે છે. સારાંશ સ્તર પી. એન. એન. માટે લક્ષ્ય ચલની દરેક શ્રેણી માટે એક પેટર્ન ચેતાકોષ છે. દરેક તાલીમ કેસની વાસ્તવિક લક્ષ્ય શ્રેણી દરેક છુપાયેલા ચેતાકોષ સાથે સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે; છુપાયેલા ચેતાકોષમાંથી બહાર આવતું ભારિત મૂલ્ય માત્ર પેટર્ન ચેતાકોષને આપવામાં આવે છે જે છુપાયેલા ચેતાકોષની શ્રેણીને અનુરૂપ હોય છે. પેટર્ન ચેતાકોષો તેઓ જે વર્ગનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે તેના મૂલ્યો ઉમેરે છે. આઉટપુટ સ્તર આઉટપુટ સ્તર પેટર્ન સ્તરમાં સંચિત દરેક લક્ષ્ય શ્રેણી માટે ભારિત મતની સરખામણી કરે છે અને લક્ષ્ય શ્રેણીની આગાહી કરવા માટે સૌથી મોટા મતનો ઉપયોગ કરે છે. ફાયદા મલ્ટીલેયર પર્સેપ્ટ્રોનને બદલે પી. એન. એન. નો ઉપયોગ કરવાના ઘણા ફાયદા અને ગેરફાયદા છે. પી. એન. એન. બહુસ્તરીય પર્સેપ્ટ્રોન નેટવર્ક કરતાં વધુ ઝડપી હોય છે. પી. એન. એન. બહુસ્તરીય પર્સેપ્ટ્રોન નેટવર્ક કરતાં વધુ સચોટ હોઈ શકે છે. પી. એન. એન. નેટવર્ક આઉટલીઅર્સ માટે પ્રમાણમાં અસંવેદનશીલ છે. પી. એન. એન. નેટવર્ક્સ સચોટ અનુમાનિત લક્ષ્ય સંભાવના સ્કોર્સ પેદા કરે છે. પી. એન. એન. બેયના શ્રેષ્ઠ વર્ગીકરણનો અભિગમ અપનાવે છે. ગેરફાયદા પી. એન. એન. નવા કેસોનું વર્ગીકરણ કરવામાં બહુસ્તરીય પર્સેપ્ટ્રોન નેટવર્ક કરતાં ધીમા હોય છે. પી. એન. એન. ને મોડેલને સંગ્રહિત કરવા માટે વધુ મેમરી જગ્યાની જરૂર છે. સ્ટોર્મવોટર પાઈપોના માળખાકીય બગાડના મોડેલિંગમાં પી. એન. એન. સંભવિત ન્યુરલ નેટવર્ક પર આધારિત કાર્યક્રમો. એફ. ટી. આઈ. આર. સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી પર આધારિત ગેસ્ટ્રિક એન્ડોસ્કોપ નમૂનાઓના નિદાન માટે સંભવિત ન્યુરલ નેટવર્ક પદ્ધતિ. વસ્તી ફાર્માકોકાઇનેટીઝમાં સંભવિત ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ. સેન્ટ્રલ નર્વસ સિસ્ટમના લ્યુકેમિયા અને ગર્ભની ગાંઠની વર્ગ આગાહી માટે સંભવિત ન્યુરલ નેટવર્ક્સ. સંભવિત ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરીને જહાજની ઓળખ. વાયરલેસ એડ હૉક નેટવર્કમાં સંભવિત ન્યુરલ નેટવર્ક-આધારિત સેન્સર રૂપરેખાંકન વ્યવસ્થાપન. પાત્રની ઓળખમાં સંભવિત ન્યુરલ નેટવર્ક. રિમોટ-સેન્સિંગ છબી વર્ગીકરણ. સંદર્ભો ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર