Probabilistic neural network
ممکنہ نیورل نیٹ ورک (پی این این) ایک فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک ہے، جو درجہ بندی اور پیٹرن کی شناخت کے مسائل میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔ پی این این الگورتھم میں، ہر کلاس کے پیرنٹ پروبیبلٹی ڈسٹری بیوشن فنکشن (پی ڈی ایف) کا تخمینہ ایک پارزن ونڈو اور غیر پیرامیٹرک فنکشن سے لگایا جاتا ہے۔ پھر، ہر کلاس کے پی ڈی ایف کا استعمال کرتے ہوئے، نئے ان پٹ ڈیٹا کے کلاس کے امکان کا تخمینہ لگایا جاتا ہے اور اس کے بعد بیس کے اصول کو نئے ان پٹ ڈیٹا کے لیے سب سے زیادہ پوسٹر امکان والی کلاس کو مختص کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اس طریقہ کار سے غلط درجہ بندی کے امکانات کو کم کیا جاتا ہے۔ اس قسم کا مصنوعی عصبی نیٹ ورک (اے این این) بایسیئن نیٹ ورک اور ایک شماریاتی الگورتھم سے اخذ کیا گیا تھا جسے کرنل فشر امتیازی تجزیہ کہا جاتا ہے۔ اسے ڈی ایف نے متعارف کرایا تھا۔ سپیکٹ 1966 میں۔ پی این این میں، کارروائیوں کو چار تہوں کے ساتھ ایک کثیر سطحی فیڈ فارورڈ نیٹ ورک میں منظم کیا جاتا ہے: ان پٹ پرت پیٹرن پرت خلاصہ پرت آؤٹ پٹ پرت پی این این اکثر درجہ بندی کے مسائل میں استعمال ہوتا ہے۔ جب کوئی ان پٹ موجود ہوتا ہے، تو پہلی پرت ان پٹ ویکٹر سے ٹریننگ ان پٹ ویکٹر تک کے فاصلے کا حساب لگاتی ہے۔ یہ ایک ویکٹر پیدا کرتا ہے جہاں اس کے عناصر اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ ان پٹ ٹریننگ ان پٹ کے کتنے قریب ہے۔ دوسری پرت ان پٹ کی ہر کلاس کے لیے شراکت کا خلاصہ کرتی ہے اور امکانات کے ویکٹر کے طور پر اس کی خالص پیداوار پیدا کرتی ہے۔ آخر میں، دوسری پرت کے آؤٹ پٹ پر ایک مسابقتی منتقلی فنکشن ان امکانات میں سے زیادہ سے زیادہ کا انتخاب کرتا ہے، اور اس کلاس کے لیے 1 (مثبت شناخت) اور غیر ہدف شدہ کلاسوں کے لیے 0 (منفی شناخت) پیدا کرتا ہے۔ ان پٹ پرت ان پٹ پرت میں ہر نیوران ایک پیشن گوئی متغیر کی نمائندگی کرتا ہے۔ زمرہ جاتی متغیرات میں، N-1 نیوران اس وقت استعمال ہوتے ہیں جب زمرہ جات کی تعداد N ہوتی ہے۔ یہ میڈین کو گھٹا کر اور انٹرکوارٹائل رینج سے تقسیم کر کے اقدار کی حد کو معیاری بناتا ہے۔ پھر ان پٹ نیوران چھپی ہوئی پرت میں ہر ایک نیوران کو اقدار فراہم کرتے ہیں۔ پیٹرن پرت اس پرت میں ٹریننگ ڈیٹا سیٹ میں ہر کیس کے لیے ایک نیوران ہوتا ہے۔ یہ ٹارگٹ ویلیو کے ساتھ کیس کے لیے پیشن گوئی کرنے والے متغیرات کی اقدار کو محفوظ کرتا ہے۔ ایک پوشیدہ نیوران نیوران کے مرکز نقطہ سے ٹیسٹ کیس کے یوکلڈین فاصلے کا حساب لگاتا ہے اور پھر سگما اقدار کا استعمال کرتے ہوئے ریڈیل بیس فنکشن کرنل کا اطلاق کرتا ہے۔ خلاصہ پرت پی این این کے لیے ٹارگٹ متغیر کے ہر زمرے کے لیے ایک نمونہ نیوران ہوتا ہے۔ ہر ٹریننگ کیس کا اصل ہدف زمرہ ہر پوشیدہ نیوران کے ساتھ محفوظ کیا جاتا ہے۔ ایک پوشیدہ نیوران سے نکلنے والی وزن کی قیمت صرف پیٹرن نیوران کو کھلایا جاتا ہے جو پوشیدہ نیوران کے زمرے سے مطابقت رکھتا ہے۔ پیٹرن نیوران اس کلاس کے لیے اقدار کا اضافہ کرتے ہیں جس کی وہ نمائندگی کرتے ہیں۔ آؤٹ پٹ پرت پیٹرن پرت میں جمع ہونے والے ہر ہدف زمرے کے لیے وزن والے ووٹوں کا موازنہ کرتی ہے اور ہدف زمرے کی پیش گوئی کے لیے سب سے بڑے ووٹ کا استعمال کرتی ہے۔ فوائد ملٹی لیئر پرسیپٹرون کے بجائے پی این این کا استعمال کرنے کے کئی فوائد اور نقصانات ہیں۔ پی این این ملٹی لیئر پرسیپٹرون نیٹ ورک سے بہت تیز ہوتے ہیں۔ پی این این ملٹی لیئر پرسیپٹرون نیٹ ورک سے زیادہ درست ہو سکتے ہیں۔ پی این این نیٹ ورک آؤٹ لیئرز کے لیے نسبتا غیر حساس ہوتے ہیں۔ پی این این نیٹ ورک درست پیش گوئی شدہ ہدف کے امکانات کے اسکور تیار کرتے ہیں۔ پی این این بیز کی بہترین درجہ بندی تک پہنچتے ہیں۔ نقصانات پی این این نئے معاملات کی درجہ بندی میں ملٹی لیئر پرسیپٹرون نیٹ ورک کے مقابلے میں سست ہوتے ہیں۔ پی این این کو ماڈل کو ذخیرہ کرنے کے لیے مزید میموری کی جگہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ طوفان کے پانی کے پائپوں کی ساختی خرابی کی ماڈلنگ میں پی این این ممکنہ عصبی نیٹ ورک پر مبنی ایپلی کیشنز۔ ایف ٹی آئی آر سپیکٹروسکوپی کی بنیاد پر معدے کے اینڈوسکوپ نمونوں کی تشخیص کے لیے ممکنہ عصبی نیٹ ورک کا طریقہ۔ آبادی کے فارماکوکینٹیز میں ممکنہ عصبی نیٹ ورک کا اطلاق۔ مرکزی اعصابی نظام کے لیوکیمیا اور ایمبریونل ٹیومر کی کلاس پیشن گوئی کے لیے ممکنہ اعصابی نیٹ ورک۔ ممکنہ نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے جہاز کی شناخت۔ وائرلیس ایڈہاک نیٹ ورک میں ممکنہ نیورل نیٹ ورک پر مبنی سینسر کنفیگریشن مینجمنٹ۔ کردار کی شناخت میں ممکنہ نیورل نیٹ ورک۔ ریموٹ سینسنگ امیج کی درجہ بندی۔ حوالہ جات نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز