एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जैविक तंत्रिका नेटवर्क की सेवाओं पर स्थित एक प्रणाली है। यह एक जैविक तंत्रिका तंत्र का अनुकरण है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की विशेषता यह है कि कई आर्किटेक्चर हैं, जिसके परिणामस्वरूप एल्गोरिदम के कई तरीकों की आवश्यकता होती है, लेकिन एक जटिल प्रणाली होने के बावजूद, एक तंत्रिका नेटवर्क लगभग सरल है।
ये नेटवर्क निदेशक के टूलबॉक्स में अद्वितीय सिग्नल-प्रोसेसिंग तकनीकों में से हैं। यह क्षेत्र अत्यधिक अंतःविषय है, लेकिन यह पद्धति इंजीनियरिंग के दृष्टिकोण को सीमित कर देगी।
इंजीनियरिंग में, तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न क्लासिफायरियर और गैर-रेखीय अनुकूली फिल्टर के रूप में दो महत्वपूर्ण कार्य प्रदान करते हैं। एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक लचीला, सबसे अधिक बार गैर-रेखीय प्रणाली है जो डेटा से एक फ़ंक्शन (एक इनपुट / आउटपुट मैप) को लागू करने के लिए समझता है। अनुकूली परिभाषित करता है कि ऑपरेशन के दौरान सिस्टम पैरामीटर बदल जाते हैं, जिसे आमतौर पर प्रशिक्षण चरण के रूप में जाना जाता है।
प्रशिक्षण चरण के बाद, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पैरामीटर स्थिर हैं और इस मुद्दे को हल करने के लिए सिस्टम स्थापित किया गया है (परीक्षण चरण)। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को एक व्यवस्थित चरण-दर-चरण चरण के साथ विकसित किया गया है ताकि प्रदर्शन परीक्षण को बढ़ाया जा सके या कुछ अंतर्निहित आंतरिक बाधाओं का पालन किया जा सके, जिसे आम तौर पर सीखने के नियम के रूप में परिभाषित किया जाता है।
इनपुट/आउटपुट प्रशिक्षण डेटा तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी में मौलिक हैं क्योंकि वे महत्वपूर्ण डेटा को इष्टतम ऑपरेटिंग बिंदु को "खोज" करने के लिए प्रेषित करते हैं। तंत्रिका नेटवर्क प्रसंस्करण तत्वों (पीई) की गैर-रैखिक विशेषताएं सिस्टम को कई अनुकूलन क्षमता के साथ समर्थन करती हैं, वस्तुतः कुछ वांछित इनपुट/आउटपुट मानचित्र प्राप्त करने के लिए, अर्थात, कुछ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क व्यापक मानचित्र निर्माता हैं।
तंत्रिका नेटवर्क को एक इनपुट प्रदर्शित किया जाता है और आउटपुट पर एक समान वांछित या लक्ष्य प्रतिक्रिया सेट की जाती है (जब ऐसा होता है तो प्रशिक्षण को पर्यवेक्षित के रूप में जाना जाता है)। अधिग्रहीत प्रतिक्रिया और सिस्टम आउटपुट के बीच अंतर से एक त्रुटि एकत्र की जाती है। यह त्रुटि डेटा सिस्टम को वापस दिया जाता है और सिस्टम पैरामीटर (सीखने के नियम) को व्यवस्थित रूप से नियंत्रित करता है। प्रदर्शन पर्याप्त होने तक चरण दोहराया जाता है। इस परिभाषा से स्पष्ट है कि प्रदर्शन मोटे तौर पर डेटा पर निर्भर करता है।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लाभ
तंत्रिका नेटवर्क के लाभ इस प्रकार हैं -
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एक तंत्रिका नेटवर्क उन कार्यों को कार्यान्वित कर सकता है जो एक रैखिक कार्यक्रम नहीं कर सकता।
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जब तंत्रिका नेटवर्क की कोई वस्तु कम हो जाती है, तो वह अपनी समानांतर विशेषताओं के द्वारा कुछ मुद्दों के बिना जारी रह सकती है।
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एक तंत्रिका नेटवर्क निर्धारित करता है और इसे पुन:प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं होती है।
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इसे किसी भी एप्लिकेशन में निष्पादित किया जा सकता है।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के नुकसान
तंत्रिका नेटवर्क के नुकसान इस प्रकार हैं -
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तंत्रिका नेटवर्क को संचालित करने के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
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तंत्रिका नेटवर्क की संरचना माइक्रोप्रोसेसरों की संरचना से भिन्न होती है इसलिए इसे अनुकरण करने की आवश्यकता होती है।
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बड़े तंत्रिका नेटवर्क के लिए इसे उच्च प्रसंस्करण समय की आवश्यकता होती है।