Metadata
Author: Samanantar
Data
Bangla[bn]
সাধারণ এএনএন বাস্তবায়নে কৃত্রিম নিউরনগুলির মধ্যে সংযোগের সংকেত একটি বাস্তব সংখ্যা এবং প্রতিটি কৃত্রিম নিউরনের আউটপুট তার ইনপুটগুলির সমষ্টির কিছু অ-রৈখিক ফাংশন দ্বারা গণনা করা হয়। কৃত্রিম নিউরনের মধ্যে সংযোগগুলিকে 'প্রান্ত' বলা হয়। কৃত্রিম নিউরন এবং প্রান্তগুলি সাধারণত একটি ওজন বা গুরুত্ব থাকে যা শেখার অগ্রগতির সাথে সমন্বিত হয়।এই ওজন বা গুরুত্ব একটি সংযোগে সংকেতের শক্তি বৃদ্ধি বা হ্রাস করে। কৃত্রিম নিউরনের একটি থ্রেশহোল্ড বা সূত্রপাতকারি মান থাকতে পারে. সংকেত শুধুমাত্র পাঠানো হয় যখন সমষ্টিগত সিগন্যালটি সেই থ্রেশহোল্ডটি অতিক্রম করে। সাধারণত, কৃত্রিম নিউরনগুলো স্তরে স্তরে সাজানো থাকে। বিভিন্ন স্তর তাদের ইনপুটকে বিভিন্নভাবে রূপান্তর করতে পারে। সংকেতগুলি প্রথম স্তরের (ইনপুট লেয়ার) থেকে শেষ স্তর (আউটপুট লেয়ার) থেকে ভ্রমণ করে, সম্ভবত স্তরগুলিকে একাধিকবার অতিক্রম করার পরে।
English[en]
In common ANN implementations, the signal at a connection between artificial neurons is a real number, and the output of each artificial neuron is computed by some non-linear function of the sum of its inputs. The connections between artificial neurons are called 'edges'. Artificial neurons and edges typically have a weight that adjusts as learning proceeds. The weight increases or decreases the strength of the signal at a connection. Artificial neurons may have a threshold such that the signal is only sent if the aggregate signal crosses that threshold. Typically, artificial neurons are aggregated into layers. Different layers may perform different kinds of transformations on their inputs. Signals travel from the first layer (the input layer), to the last layer (the output layer), possibly after traversing the layers multiple times.