Probabilistic neural network
ஒரு நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க் (பி. என். என்) என்பது ஒரு ஃபீட்ஃபார்வர்டு நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது வகைப்பாடு மற்றும் முறை அங்கீகார சிக்கல்களில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பிஎன்என் வழிமுறையில், ஒவ்வொரு வகுப்பின் பெற்றோர் நிகழ்தகவு விநியோக செயல்பாடு (பி. டி. எஃப்) ஒரு பார்சன் சாளரம் மற்றும் ஒரு அளவுரு அல்லாத செயல்பாட்டால் தோராயமாக மதிப்பிடப்படுகிறது. பின்னர், ஒவ்வொரு வகுப்பின் PDF ஐப் பயன்படுத்தி, ஒரு புதிய உள்ளீட்டு தரவின் வகுப்பு நிகழ்தகவு மதிப்பிடப்பட்டு, புதிய உள்ளீட்டு தரவுகளுக்கு மிக உயர்ந்த பிந்தைய நிகழ்தகவு கொண்ட வகுப்பை ஒதுக்க பேயஸின் விதி பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த முறையின் மூலம், தவறான வகைப்பாட்டின் நிகழ்தகவு குறைக்கப்படுகிறது. இந்த வகை செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏஎன்என்) பேய்சியன் நெட்வொர்க் மற்றும் கர்னல் ஃபிஷர் டிஸ்கிரிமினன்ட் அனாலிசிஸ் எனப்படும் புள்ளிவிவர வழிமுறையிலிருந்து பெறப்பட்டது. இது டி. எஃப் ஆல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. 1966 இல் ஸ்பெக்ட். ஒரு பி. என். என் இல், செயல்பாடுகள் நான்கு அடுக்குகளைக் கொண்ட பல அடுக்கு ஃபீட்ஃபார்வர்டு நெட்வொர்க்கில் ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றனஃ உள்ளீட்டு அடுக்கு முறை அடுக்கு சுருக்கம் அடுக்கு வெளியீட்டு அடுக்கு அடுக்குகள் பி. என். என் பெரும்பாலும் வகைப்பாடு சிக்கல்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒரு உள்ளீடு இருக்கும்போது, முதல் அடுக்கு உள்ளீட்டு திசையனிலிருந்து பயிற்சி உள்ளீட்டு திசையன்களுக்கான தூரத்தை கணக்கிடுகிறது. இது ஒரு திசையனை உருவாக்குகிறது, அங்கு அதன் கூறுகள் பயிற்சி உள்ளீட்டிற்கு உள்ளீடு எவ்வளவு நெருக்கமாக உள்ளது என்பதைக் குறிக்கின்றன. இரண்டாவது அடுக்கு ஒவ்வொரு வகை உள்ளீடுகளுக்கான பங்களிப்பைச் சுருக்குகிறது மற்றும் அதன் நிகர வெளியீட்டை நிகழ்தகவுகளின் திசையனாக உருவாக்குகிறது. இறுதியாக, இரண்டாவது அடுக்கின் வெளியீட்டில் ஒரு போட்டி பரிமாற்ற செயல்பாடு இந்த நிகழ்தகவுகளில் அதிகபட்சத்தைத் தேர்ந்தெடுத்து, அந்த வகுப்பிற்கு 1 (நேர்மறை அடையாளம்) மற்றும் இலக்கு இல்லாத வகுப்புகளுக்கு 0 (எதிர்மறை அடையாளம்) உருவாக்குகிறது. உள்ளீட்டு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நரம்பணுவும் ஒரு முன்கணிப்பு மாறியைக் குறிக்கிறது. வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளில், N-1 நியூரான்கள் N எண்ணிக்கையிலான பிரிவுகள் இருக்கும்போது பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இது மீடியனைக் கழிப்பதன் மூலமும் இன்டர்க்வார்டைல் வரம்பால் வகுப்பதன் மூலமும் மதிப்புகளின் வரம்பை தரப்படுத்துகிறது. பின்னர் உள்ளீட்டு நியூரான்கள் மறைக்கப்பட்ட அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானுக்கும் மதிப்புகளை வழங்குகின்றன. முறை அடுக்கு இந்த அடுக்கு பயிற்சி தரவு தொகுப்பில் ஒவ்வொரு வழக்குக்கும் ஒரு நரம்பணுவைக் கொண்டுள்ளது. இது வழக்கு முன்கணிப்பு மாறிகளின் மதிப்புகளை இலக்கு மதிப்புடன் சேமிக்கிறது. ஒரு மறைக்கப்பட்ட நியூரான் நியூரானின் மைய புள்ளியில் இருந்து சோதனை வழக்கின் யூக்ளிடியன் தூரத்தை கணக்கிடுகிறது, பின்னர் சிக்மா மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி ரேடியல் அடிப்படை செயல்பாட்டு கர்னலைப் பயன்படுத்துகிறது. சுருக்க அடுக்கு பி. என். என். க்கு இலக்கு மாறியின் ஒவ்வொரு வகைக்கும் ஒரு முறை நியூரான் உள்ளது. ஒவ்வொரு பயிற்சி வழக்கின் உண்மையான இலக்கு வகை ஒவ்வொரு மறைக்கப்பட்ட நரம்பணுவுடனும் சேமிக்கப்படுகிறது; மறைக்கப்பட்ட நரம்பணுவிலிருந்து வெளிவரும் எடையுள்ள மதிப்பு மறைக்கப்பட்ட நரம்பணுவின் வகைக்கு ஒத்த வடிவ நரம்பணுவுக்கு மட்டுமே வழங்கப்படுகிறது. வடிவ நியூரான்கள் அவை பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் வகுப்பிற்கான மதிப்புகளைச் சேர்க்கின்றன. வெளியீட்டு அடுக்கு வெளியீட்டு அடுக்கு முறை அடுக்கில் திரட்டப்பட்ட ஒவ்வொரு இலக்கு வகைக்கும் எடையுள்ள வாக்குகளை ஒப்பிடுகிறது மற்றும் இலக்கு வகையை கணிக்க மிகப்பெரிய வாக்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது. பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரானுக்கு பதிலாக பி. என். என்-ஐப் பயன்படுத்துவதில் பல நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் உள்ளன. பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் நெட்வொர்க்குகளை விட பிஎன்என்கள் மிகவும் வேகமாக உள்ளன. பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் நெட்வொர்க்குகளை விட பிஎன்என்கள் மிகவும் துல்லியமாக இருக்க முடியும். பிஎன்என் நெட்வொர்க்குகள் வெளிப்புறங்களுக்கு ஒப்பீட்டளவில் உணர்ச்சியற்றவை. பிஎன்என் நெட்வொர்க்குகள் துல்லியமாக கணிக்கப்பட்ட இலக்கு நிகழ்தகவு மதிப்பெண்களை உருவாக்குகின்றன. பிஎன்என்-கள் பேயஸின் உகந்த வகைப்பாட்டை அணுகுகின்றன. குறைபாடுகள் புதிய நிகழ்வுகளை வகைப்படுத்துவதில் பி. என். என் பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் நெட்வொர்க்குகளை விட மெதுவாக உள்ளது. மாதிரியை சேமிக்க பி. என். என். க்கு அதிக நினைவக இடம் தேவைப்படுகிறது. மழைநீர் குழாய்களின் கட்டமைப்பு சீரழிவை மாதிரியாக்குவதில் பி. என். என் நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட பயன்பாடுகள். எஃப். டி. ஐ. ஆர் ஸ்பெக்ட்ரோஸ்கோப்பியின் அடிப்படையில் இரைப்பை எண்டோஸ்கோப் மாதிரிகள் நோயறிதலுக்கான நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் முறை. மக்கள்தொகை மருந்தகங்களுக்கு நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடு. மத்திய நரம்பு மண்டலத்தின் லுகேமியா மற்றும் எம்பிரியோனல் கட்டியின் வகை கணிப்புக்கான நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள். நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி கப்பல் அடையாளம் காணல். வயர்லெஸ் தற்காலிக நெட்வொர்க்கில் நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான சென்சார் உள்ளமைவு மேலாண்மை. கதாபாத்திரத்தை அங்கீகரிப்பதில் நிகழ்தகவு நரம்பியல் நெட்வொர்க். ரிமோட் சென்சிங் பட வகைப்பாடு. குறிப்புகள் நரம்பியல் வலையமைப்பு கட்டமைப்புகள்