গভীর জ্ঞানার্জন

গভীর জ্ঞানার্জন বা গভীর শিক্ষণ(গভীর কাঠামোগত শিক্ষণ বা ক্রমাধিকারতান্ত্রিক শিক্ষণ নামেও পরিচিত;ইংরেজি: Deep learning) হল কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলির একটি বৃহত্তর পরিবার অংশ। শিক্ষা তত্ত্বাবধানকৃত, আধাতত্ত্বাবধানকৃত বা অতত্ত্বাবধানকৃত হতে পারে। [1][2][3]

গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক, গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক, পুনরাবৃত্তিমূলক নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কনভলুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক- এর মতো গভীর শিক্ষণ আর্কিটেকচার কম্পিউটার ভিশন , বাচন শনাক্তকরণ , প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, অডিও শনাক্তকরণ, সামাজিক নেটওয়ার্ক ফিল্টারিং, মেশিন অনুবাদ, জৈব তথ্যবিজ্ঞান, ড্রাগ ডিজাইন , মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণ, উপাদান পরিদর্শন এবং বোর্ড গেম প্রোগ্রাম -সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়েছে, যেখানে তারা তুলনামূলক এবং কিছু ক্ষেত্রে মানব বিশেষজ্ঞদের থেকে উচ্চতর ফলাফল দিয়েছে । [4][5][6]

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এএনএন) জৈবিক ব্যবস্থায় তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং বিস্তৃত যোগাযোগ নোড দ্বারা অনুপ্রাণিত। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ও জৈবিক মস্তিষ্কের বিভিন্ন পার্থক্য আছে। বিশেষত, নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থিত এবং প্রতীকী;অন্যদিকে অধিকাংশ জীবের জৈবিক মস্তিষ্ক গতিশীল (নমনীয়) এবং এনালগ। [7][8][9]

তথ্যসূত্র
  1. Bengio, Y.; Courville, A. (২০১৩)। "Representation Learning: A Review and New Perspectives": 1798–1828। arXiv:1206.5538 । doi:10.1109/tpami.2013.50। PMID 23787338।
  2. Schmidhuber, J. (২০১৫)। "Deep Learning in Neural Networks: An Overview": 85–117। arXiv:1404.7828 । doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003। PMID 25462637।
  3. Bengio, Yoshua; LeCun, Yann (২০১৫)। "Deep Learning": 436–444। doi:10.1038/nature14539। PMID 26017442।
  4. Ciresan, Dan; Meier, U. (জুন ২০১২)। "Multi-column deep neural networks for image classification": 3642–3649। arXiv:1202.2745 । doi:10.1109/cvpr.2012.6248110। আইএসবিএন 978-1-4673-1228-8।
  5. Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya (২০১২)। "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" (PDF)।
  6. "Google's AlphaGo AI wins three-match series against the world's best Go player"। TechCrunch। ২৫ মে ২০১৭।
  7. Marblestone, Adam H.; Wayne, Greg (২০১৬)। "Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience": 94। doi:10.3389/fncom.2016.00094। PMID 27683554। পিএমসি 5021692 ।
  8. Olshausen, B. A. (১৯৯৬)। "Emergence of simple-cell receptive field properties by learning a sparse code for natural images": 607–609। doi:10.1038/381607a0। PMID 8637596।
  9. A bot will complete this citation soon. Click here to jump the queue arXiv:.
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.