Probabilistic neural network
एक संभावित तंत्रिका नेटवर्क (पी. एन. एन.) एक फीडफॉरवर्ड तंत्रिका नेटवर्क है, जिसका व्यापक रूप से वर्गीकरण और पैटर्न पहचान समस्याओं में उपयोग किया जाता है। पी. एन. एन. एल्गोरिदम में, प्रत्येक वर्ग के मूल संभाव्यता वितरण कार्य (पी. डी. एफ.) को एक पारज़न विंडो और एक गैर-पैरामीट्रिक कार्य द्वारा अनुमानित किया जाता है। फिर, प्रत्येक वर्ग के पीडीएफ का उपयोग करते हुए, एक नए इनपुट डेटा की वर्ग संभावना का अनुमान लगाया जाता है और बेयस के नियम को नए इनपुट डेटा के लिए उच्चतम पश्च संभावना वाले वर्ग को आवंटित करने के लिए नियोजित किया जाता है। इस विधि से गलत वर्गीकरण की संभावना कम हो जाती है। इस प्रकार के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ए. एन. एन.) को बेयेशियन नेटवर्क और कर्नेल फिशर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस नामक एक सांख्यिकीय एल्गोरिदम से प्राप्त किया गया था। इसे डी. एफ. द्वारा पेश किया गया था। 1966 में स्पेकट। पी. एन. एन. में, संचालन को चार परतों के साथ एक बहुस्तरीय फीडफॉरवर्ड नेटवर्क में व्यवस्थित किया जाता हैः इनपुट परत पैटर्न परत सारांश परत आउटपुट परत पी. एन. एन. का उपयोग अक्सर वर्गीकरण समस्याओं में किया जाता है। जब एक इनपुट मौजूद होता है, तो पहली परत इनपुट वेक्टर से प्रशिक्षण इनपुट वैक्टर तक की दूरी की गणना करती है। यह एक वेक्टर उत्पन्न करता है जहाँ इसके तत्व इंगित करते हैं कि इनपुट प्रशिक्षण इनपुट के कितने करीब है। दूसरी परत निवेश के प्रत्येक वर्ग के लिए योगदान का योग करती है और संभावनाओं के वेक्टर के रूप में अपने शुद्ध उत्पादन का उत्पादन करती है। अंत में, दूसरी परत के उत्पादन पर एक प्रतिस्पर्धा हस्तांतरण कार्य इन संभावनाओं में से अधिकतम को चुनता है, और उस वर्ग के लिए 1 (सकारात्मक पहचान) और गैर-लक्षित वर्गों के लिए 0 (नकारात्मक पहचान) उत्पन्न करता है। इनपुट परत इनपुट परत में प्रत्येक न्यूरॉन एक भविष्यवक्ता चर का प्रतिनिधित्व करता है। श्रेणीगत चर में, एन-1 न्यूरॉन्स का उपयोग तब किया जाता है जब श्रेणियों की संख्या एन होती है। यह मीडियन को घटाकर और इंटरक्वार्टाइल रेंज से विभाजित करके मूल्यों की सीमा को मानकीकृत करता है। फिर इनपुट न्यूरॉन्स छिपी हुई परत में प्रत्येक न्यूरॉन्स को मान प्रदान करते हैं। पैटर्न परत इस परत में प्रशिक्षण डेटा सेट में प्रत्येक मामले के लिए एक न्यूरॉन होता है। यह लक्ष्य मूल्य के साथ मामले के लिए भविष्यवक्ता चर के मूल्यों को संग्रहीत करता है। एक छिपा हुआ न्यूरॉन न्यूरॉन के केंद्र बिंदु से परीक्षण मामले की यूक्लिडियन दूरी की गणना करता है और फिर सिग्मा मूल्यों का उपयोग करके रेडियल आधार कार्य कर्नेल को लागू करता है। पी. एन. एन. के लिए सारांश परत लक्ष्य चर की प्रत्येक श्रेणी के लिए एक पैटर्न न्यूरॉन है। प्रत्येक प्रशिक्षण मामले की वास्तविक लक्ष्य श्रेणी को प्रत्येक छिपे हुए न्यूरॉन के साथ संग्रहीत किया जाता है; एक छिपे हुए न्यूरॉन से निकलने वाले भारित मूल्य को केवल पैटर्न न्यूरॉन को खिलाया जाता है जो छिपे हुए न्यूरॉन की श्रेणी से मेल खाता है। पैटर्न न्यूरॉन्स उस वर्ग के लिए मान जोड़ते हैं जिसका वे प्रतिनिधित्व करते हैं। आउटपुट परत आउटपुट परत पैटर्न परत में जमा प्रत्येक लक्ष्य श्रेणी के लिए भारित वोटों की तुलना करती है और लक्ष्य श्रेणी की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे बड़े वोट का उपयोग करती है। लाभ बहुस्तरीय परसेप्ट्रॉन के बजाय पी. एन. एन. का उपयोग करने के कई फायदे और नुकसान हैं। पी. एन. एन. बहुस्तरीय परसेप्ट्रॉन नेटवर्क की तुलना में बहुत तेज होते हैं। पी. एन. एन. बहुस्तरीय परसेप्ट्रॉन नेटवर्क की तुलना में अधिक सटीक हो सकते हैं। पी. एन. एन. नेटवर्क बाहरी लोगों के प्रति अपेक्षाकृत असंवेदनशील हैं। पी. एन. एन. नेटवर्क सटीक अनुमानित लक्ष्य संभाव्यता अंक उत्पन्न करते हैं। पी. एन. एन. बेयस इष्टतम वर्गीकरण का दृष्टिकोण रखते हैं। नुकसान पी. एन. एन. नए मामलों को वर्गीकृत करने में बहुस्तरीय परसेप्ट्रॉन नेटवर्क की तुलना में धीमा होता है। पीएनएन को मॉडल को संग्रहीत करने के लिए अधिक मेमोरी स्थान की आवश्यकता होती है। तूफानी जल पाइपों के संरचनात्मक क्षरण के मॉडलिंग में पी. एन. एन. संभावित तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित अनुप्रयोग। एफ. टी. आई. आर. स्पेक्ट्रोस्कोपी के आधार पर गैस्ट्रिक एंडोस्कोप नमूनों के निदान के लिए संभावित तंत्रिका नेटवर्क विधि। जनसंख्या फार्माकोकाइनेटियों के लिए संभावित तंत्रिका नेटवर्क का अनुप्रयोग। केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के ल्यूकेमिया और भ्रूण ट्यूमर की श्रेणी भविष्यवाणी के लिए संभावित तंत्रिका नेटवर्क। संभावित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके जहाज की पहचान। एक वायरलेस तदर्थ नेटवर्क में संभावित तंत्रिका नेटवर्क-आधारित संवेदक विन्यास प्रबंधन। चरित्र पहचानने में संभावित तंत्रिका तंत्र। रिमोट-सेंसिंग छवि वर्गीकरण। संदर्भ तंत्रिका नेटवर्क संरचनाएँ