🧠 Intro to Deep Learning - Neural Networks की नींव (हिंदी में)
Deep Learning, Machine Learning की एक subfield है जिसमें हम बड़े और complex models को train करते हैं जो इंसानी दिमाग की तरह कार्य करते हैं — इन्हें हम "Neural Networks" कहते हैं।
🔍 Deep Learning क्या है?
Deep Learning एक प्रकार का ML है जिसमें हम ऐसे models बनाते हैं जिनमें बहुत सारी hidden layers होती हैं। यह बड़े स्तर पर data से complex patterns सीखने में सक्षम होता है।
Example: Face Recognition, Voice Assistant, Self-driving Cars
📌 1. Neural Network Structure
Neural Network में तीन मुख्य प्रकार की layers होती हैं:
- Input Layer: जहाँ से data enter करता है
- Hidden Layers: जहाँ processing और learning होती है
- Output Layer: final prediction या output देता है
हर layer में कई neurons होते हैं जो एक-दूसरे से जुड़े होते हैं।
📌 2. Neurons और Weights
Neuron एक computational unit होता है जो input values को process करता है।
हर input का एक weight होता है और neuron output को calculate करने के लिए weighted sum लेता है:
z = w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn + bias
📌 3. Activation Functions
Activation function neuron के output को decide करता है। यह non-linearity introduce करता है।
Common Activation Functions:
- ReLU (Rectified Linear Unit)
- Sigmoid
- tanh
import numpy as np x = np.array([-1.0, 0.0, 1.0]) relu = np.maximum(0, x) print(relu)
📌 4. Backpropagation
Backpropagation एक process है जिसमें model अपने errors को backward पास करता है और weights update करता है।
यह Gradient Descent method पर आधारित होता है।
✅ निष्कर्ष
Deep Learning ने AI को एक नई ऊँचाई दी है। Neural Networks की समझ से हम Computer Vision, NLP और Robotics जैसे क्षेत्रों में powerful applications बना सकते हैं।
🚀 अगले ब्लॉग में: ANN Architecture Overview (Hindi में)