Neurex

Ivo Vondrak Apps

ഈ ആപ്പിനെക്കുറിച്ച്

ന്യൂറെക്സ് ഒരു മൾട്ടി-ലെയേർഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു വിദഗ്ദ്ധ സംവിധാനമാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെയും കണക്ഷനിസത്തിന്റെയും യുഗം തീരുമാന പിന്തുണയ്ക്കും അതിന്റെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ആപ്ലിക്കേഷനുമായി വിശ്വസനീയമായ അറിവ് നേടുന്നതിൽ ഒരു പുതിയ കാഴ്ചപ്പാട് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. റൂൾ അധിഷ്ഠിതവും/അല്ലെങ്കിൽ ഫ്രെയിം അധിഷ്ഠിതവുമായ പരമ്പരാഗത വിദഗ്ദ്ധ സംവിധാനങ്ങൾ, വിശ്വസനീയമായ ഒരു വിജ്ഞാന അടിത്തറ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ പലപ്പോഴും വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് ഈ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ മറികടക്കാൻ കഴിയും. വിദഗ്ധരില്ലാതെ, പരിഹരിച്ച മേഖലയെ വിവരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ശേഖരണങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച്, അല്ലെങ്കിൽ പഠന പ്രക്രിയയിൽ അറിവ് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിദഗ്ധരെ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വിജ്ഞാന അടിത്തറ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. വിദഗ്ദ്ധ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഉപയോഗ പ്രക്രിയയെ ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ രൂപപ്പെടുത്താം:

1. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ടോപ്പോളജിയുടെ നിർവചനം: ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്‌പുട്ട് വസ്തുതകളുടെ എണ്ണം നിർവചിക്കുന്നതും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികളുടെ എണ്ണം നിർണ്ണയിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു.
2. ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്‌പുട്ട് വസ്തുതകളുടെ (ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ) രൂപപ്പെടുത്തൽ: ഓരോ വസ്തുതയും ഇൻപുട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഔട്ട്‌പുട്ട് ലെയറിലെ ഒരു ന്യൂറോണുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഓരോ ആട്രിബ്യൂട്ടിനുമുള്ള മൂല്യങ്ങളുടെ ശ്രേണിയും നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു.
3. പരിശീലന സെറ്റിന്റെ നിർവചനം: സത്യ മൂല്യങ്ങൾ (ഉദാ. 0-100%) അല്ലെങ്കിൽ മുൻ ഘട്ടങ്ങളിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ശ്രേണിയിൽ നിന്നുള്ള മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് പാറ്റേണുകൾ നൽകുന്നത്.
4. നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ പഠന ഘട്ടം: ന്യൂറോണുകൾക്കിടയിലുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ (സിനാപ്‌സുകൾ) ഭാരം, സിഗ്മോയിഡ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ ചരിവുകൾ, ന്യൂറോണുകളുടെ പരിധികൾ എന്നിവ ബാക്ക് പ്രൊപ്പഗേഷൻ (ബിപി) രീതി ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കുന്നു. പഠന നിരക്ക്, പഠന ചക്രങ്ങളുടെ എണ്ണം എന്നിവ പോലുള്ള ഈ പ്രക്രിയയ്ക്കുള്ള പാരാമീറ്ററുകൾ നിർവചിക്കുന്നതിനുള്ള ഓപ്ഷനുകൾ ലഭ്യമാണ്. ഈ മൂല്യങ്ങൾ വിദഗ്ദ്ധ സിസ്റ്റത്തിന്റെ മെമ്മറി അല്ലെങ്കിൽ വിജ്ഞാന അടിത്തറയെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. പഠന പ്രക്രിയയുടെ ഫലങ്ങൾ ശരാശരി വർഗ്ഗീകരിച്ച പിശക് ഉപയോഗിച്ച് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏറ്റവും മോശം പാറ്റേണിന്റെ സൂചികയും അതിന്റെ ശതമാന പിശകും കാണിക്കുന്നു.
5. സിസ്റ്റവുമായുള്ള കൂടിയാലോചന/ഇൻഫറൻസിംഗ്: ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഇൻപുട്ട് വസ്തുതകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു, അതിനുശേഷം ഔട്ട്‌പുട്ട് വസ്തുതകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ ഉടനടി കുറയ്ക്കുന്നു.