ADALINE और MADALINE क्या है? | ADALINE & MADALINE in Soft Computing in Hindi


ADALINE और MADALINE क्या है? (ADALINE & MADALINE in Soft Computing)

ADALINE (Adaptive Linear Neuron) और MADALINE (Multiple Adaptive Linear Neurons) दो महत्वपूर्ण न्यूरल नेटवर्क मॉडल हैं, जो परसेप्ट्रॉन (Perceptron) की सीमाओं को दूर करने के लिए विकसित किए गए थे। इन्हें Bernard Widrow और Marcian Hoff ने 1960 के दशक में विकसित किया था।

ADALINE (Adaptive Linear Neuron) क्या है?

ADALINE एक सिंगल-लेयर न्यूरल नेटवर्क है, जो लीनियर क्लासिफिकेशन के लिए उपयोग किया जाता है। यह परसेप्ट्रॉन मॉडल से अलग है क्योंकि यह **नेट इनपुट वैल्यू** पर एक्टिवेशन लागू करने से पहले वेट को अपडेट करता है।

ADALINE की संरचना

  • इनपुट लेयर: जिसमें कई इनपुट न्यूरॉन्स होते हैं।
  • वेट्स (Weights): प्रत्येक इनपुट के साथ वेट जुड़ा होता है।
  • संपूर्ण योग (Weighted Sum): Σ(Wi * Xi) + b
  • एक्टिवेशन फंक्शन: स्टेप फंक्शन की बजाय लिनियर एक्टिवेशन का उपयोग करता है।

ADALINE का गणितीय मॉडल

ADALINE का आउटपुट निम्नलिखित समीकरण द्वारा परिभाषित किया जाता है:

Y = f( Σ(Wi * Xi) )

  • Σ(Wi * Xi): इनपुट वेटेड समेशन
  • f: एक्टिवेशन फंक्शन (लिनियर फंक्शन)

ADALINE की विशेषताएँ

  • यह Least Mean Squares (LMS) लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
  • यह लीनियर समस्याओं को हल करने में सक्षम है।
  • परसेप्ट्रॉन की तुलना में अधिक **स्थिर और कुशल** है।

MADALINE (Multiple ADALINE) क्या है?

MADALINE एक मल्टी-लेयर न्यूरल नेटवर्क है, जो नॉन-लीनियर समस्याओं को हल करने के लिए विकसित किया गया था। यह **पहला न्यूरल नेटवर्क था जो मल्टी-लेयर आर्किटेक्चर** का उपयोग करता था।

MADALINE की संरचना

  • **एक से अधिक ADALINE न्यूरॉन्स हिडन लेयर में** होते हैं।
  • यह **Multiple Layers** का उपयोग करता है।
  • बैकप्रोपेगेशन से पहले **Madaline Rule I और Rule II** का उपयोग करता था।

MADALINE लर्निंग एल्गोरिदम

MADALINE दो मुख्य नियमों पर काम करता है:

  1. Madaline Rule I: यह वेट्स को केवल गलत क्लासिफिकेशन पर अपडेट करता है।
  2. Madaline Rule II: यह बैकप्रोपेगेशन आधारित एल्गोरिदम था, जो लॉन्ग-टर्म लर्निंग के लिए विकसित किया गया था।

ADALINE बनाम MADALINE

विशेषता ADALINE MADALINE
परतों की संख्या सिंगल लेयर मल्टी लेयर
समस्या का प्रकार लीनियर क्लासिफिकेशन नॉन-लीनियर क्लासिफिकेशन
लर्निंग एल्गोरिदम Least Mean Squares (LMS) Madaline Rule I & II
वेट अपडेट नेट इनपुट पर आधारित फाइनल आउटपुट पर आधारित
उदाहरण Linear Regression Pattern Recognition, Speech Recognition

ADALINE और MADALINE के अनुप्रयोग

  • स्पीच रिकग्निशन (Speech Recognition)
  • पैटर्न क्लासिफिकेशन (Pattern Classification)
  • एआई और डीप लर्निंग में न्यूरल नेटवर्क का विकास

निष्कर्ष

ADALINE और MADALINE दोनों ही न्यूरल नेटवर्क के महत्वपूर्ण मॉडल हैं। ADALINE **लीनियर समस्याओं** को हल करने में सक्षम है, जबकि MADALINE **नॉन-लीनियर समस्याओं** के समाधान के लिए उपयुक्त है।

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