Neurex
1+
බාගැනීම්
සියලුදෙනටාම
info
මෙම යෙදුම ගැන
Neurex යනු බහු ස්ථර ස්නායු ජාලයක් මත පදනම් වූ විශේෂඥ පද්ධතියකි. ස්නායු ජාල සහ සම්බන්ධතාවාදයේ යුගය තීරණ සහාය සහ එහි පරිශීලක-හිතකාමී යෙදුම සඳහා විශ්වාසදායක දැනුම ලබා ගැනීම පිළිබඳ නව ඉදිරිදර්ශනයක් ඉදිරිපත් කරයි. රීති මත පදනම් වූ සහ/හෝ රාමු මත පදනම් වූ සාම්ප්‍රදායික විශේෂඥ පද්ධති, විශ්වාසදායක දැනුම පදනමක් නිර්මාණය කිරීමේදී බොහෝ විට අභියෝගවලට මුහුණ දෙයි. ස්නායු ජාලවලට මෙම දුෂ්කරතා ජය ගත හැකිය. විසඳන ලද ප්‍රදේශය විස්තර කරන දත්ත එකතු කිරීම් පමණක් භාවිතා කරමින්, හෝ ඉගෙනුම් ක්‍රියාවලියේදී දැනුම සත්‍යාපනය කළ හැකි විශේෂඥයින් සමඟ විශේෂඥයින් නොමැතිව දැනුම පදනමක් නිර්මාණය කළ හැකිය. විශේෂඥ පද්ධතියේ භාවිත ක්‍රියාවලිය පහත පරිදි විස්තර කළ හැකිය:
1. ස්නායු ජාල ස්ථල විද්‍යාවේ අර්ථ දැක්වීම: මෙම පියවරට ආදාන සහ ප්‍රතිදාන කරුණු ගණන නිර්වචනය කිරීම මෙන්ම සැඟවුණු ස්ථර ගණන තීරණය කිරීම ඇතුළත් වේ.
2. ආදාන සහ ප්‍රතිදාන කරුණු (ගුණාංග) සකස් කිරීම: සෑම කරුණක්ම ආදාන හෝ ප්‍රතිදාන ස්ථරයේ නියුරෝනයකට සම්බන්ධ වේ. එක් එක් ගුණාංගය සඳහා අගයන් පරාසය ද අර්ථ දක්වා ඇත.
3. පුහුණු කට්ටලයේ අර්ථ දැක්වීම: රටා ඇතුළත් කරනු ලබන්නේ සත්‍ය අගයන් (උදා: 0-100%) හෝ පෙර පියවරවල අර්ථ දක්වා ඇති පරාසයේ අගයන් භාවිතා කරමිනි.
4. ජාලයේ ඉගෙනුම් අවධිය: නියුරෝන අතර සම්බන්ධතා (උපාගම) වල බර, සිග්මොයිඩ් ශ්‍රිතවල බෑවුම් සහ නියුරෝන වල එළිපත්ත ගණනය කරනු ලබන්නේ පසුපස ප්‍රචාරණ (BP) ක්‍රමය භාවිතා කරමිනි. ඉගෙනුම් අනුපාතය සහ ඉගෙනුම් චක්‍ර ගණන වැනි මෙම ක්‍රියාවලිය සඳහා පරාමිතීන් නිර්වචනය කිරීමට විකල්ප තිබේ. මෙම අගයන් විශේෂඥ පද්ධතියේ මතකය හෝ දැනුම පදනම සාදයි. ඉගෙනුම් ක්‍රියාවලියේ ප්‍රතිඵල මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂය භාවිතයෙන් ප්‍රදර්ශනය වන අතර, නරකම රටාවේ දර්ශකය සහ එහි ප්‍රතිශත දෝෂය ද පෙන්වනු ලැබේ.
5. පද්ධතිය සමඟ උපදේශනය/අනුමාන කිරීම: මෙම අදියරේදී, ආදාන කරුණු වල අගයන් අර්ථ දක්වා ඇති අතර, ඉන් පසුව ප්‍රතිදාන කරුණු වල අගයන් වහාම අඩු කරනු ලැබේ.
1. ස්නායු ජාල ස්ථල විද්‍යාවේ අර්ථ දැක්වීම: මෙම පියවරට ආදාන සහ ප්‍රතිදාන කරුණු ගණන නිර්වචනය කිරීම මෙන්ම සැඟවුණු ස්ථර ගණන තීරණය කිරීම ඇතුළත් වේ.
2. ආදාන සහ ප්‍රතිදාන කරුණු (ගුණාංග) සකස් කිරීම: සෑම කරුණක්ම ආදාන හෝ ප්‍රතිදාන ස්ථරයේ නියුරෝනයකට සම්බන්ධ වේ. එක් එක් ගුණාංගය සඳහා අගයන් පරාසය ද අර්ථ දක්වා ඇත.
3. පුහුණු කට්ටලයේ අර්ථ දැක්වීම: රටා ඇතුළත් කරනු ලබන්නේ සත්‍ය අගයන් (උදා: 0-100%) හෝ පෙර පියවරවල අර්ථ දක්වා ඇති පරාසයේ අගයන් භාවිතා කරමිනි.
4. ජාලයේ ඉගෙනුම් අවධිය: නියුරෝන අතර සම්බන්ධතා (උපාගම) වල බර, සිග්මොයිඩ් ශ්‍රිතවල බෑවුම් සහ නියුරෝන වල එළිපත්ත ගණනය කරනු ලබන්නේ පසුපස ප්‍රචාරණ (BP) ක්‍රමය භාවිතා කරමිනි. ඉගෙනුම් අනුපාතය සහ ඉගෙනුම් චක්‍ර ගණන වැනි මෙම ක්‍රියාවලිය සඳහා පරාමිතීන් නිර්වචනය කිරීමට විකල්ප තිබේ. මෙම අගයන් විශේෂඥ පද්ධතියේ මතකය හෝ දැනුම පදනම සාදයි. ඉගෙනුම් ක්‍රියාවලියේ ප්‍රතිඵල මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂය භාවිතයෙන් ප්‍රදර්ශනය වන අතර, නරකම රටාවේ දර්ශකය සහ එහි ප්‍රතිශත දෝෂය ද පෙන්වනු ලැබේ.
5. පද්ධතිය සමඟ උපදේශනය/අනුමාන කිරීම: මෙම අදියරේදී, ආදාන කරුණු වල අගයන් අර්ථ දක්වා ඇති අතර, ඉන් පසුව ප්‍රතිදාන කරුණු වල අගයන් වහාම අඩු කරනු ලැබේ.
යාවත්කාලීන කළේ
ආරක්ෂාව ඇරඹෙනුයේ සංවර්ධකයන් ඔබේ දත්ත රැස් කර බෙදා ගන්නා ආකාරය අනුවය. දත්ත රහස්‍යතා හා ආරක්ෂා පරිචයන් ඔබේ භාවිතය, කලාපය හා වයස අනුව වෙනස් විය හැක. සංවර්ධකයා විසින් මෙම තොරතුරු සැපයූ අතර කලින් කලට ඒවා යාවත්කාලීන කරනු ලැබිය හැක.
තෙවැනි පාර්ශ්වයන් සමග කිසිදු දත්තයක් බෙදා ගනු නොලැබේ
වැඩි විස්තර දැනගන්න සංවර්ධකයන් බෙදා ගැනීම ප්‍රකාශ කරන ආකාරය ගැන
කිසිදු දත්තයක් රැස් කරනු නොලැබේ
වැඩි විස්තර දැනගන්න සංවර්ධකයන් එකතුව ප්‍රකාශ කරන ආකාරය ගැන
යෙදුම් සහය
phone
දුරකථන අංකය
+420602718027
සංවර්ධක පිළිබඳව
prof. Ing. Ivo Vondrák, CSc.
ivo.vondrak.apps@gmail.com
Na Havírně 475
747 64 Velká Polom
Czechia
+420 602 718 027
