Single Layer और Multi-Layer Neural Network क्या है? | Single vs Multi-Layer Neural Network in Hindi


Single Layer और Multi-Layer Neural Network क्या है?

न्यूरल नेटवर्क (Neural Network) कृत्रिम न्यूरॉन्स (Artificial Neurons) का एक समूह होता है, जो मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में उपयोग किया जाता है। इन्हें Single Layer और Multi-Layer में वर्गीकृत किया जाता है।

1. Single Layer Neural Network

Single Layer Neural Network में केवल दो परतें होती हैं:

  • इनपुट लेयर (Input Layer): यह डेटा को स्वीकार करता है।
  • आउटपुट लेयर (Output Layer): यह डेटा का अंतिम आउटपुट प्रदान करता है।

Single Layer Neural Network की संरचना

Single Layer Perceptron (SLP) एक उदाहरण है, जिसमें इनपुट और आउटपुट के बीच कोई हिडन लेयर नहीं होती।

विशेषता विवरण
परतों की संख्या केवल एक (Input + Output)
सहायक एल्गोरिदम Perceptron Learning Algorithm
उपयोग Simple Classification जैसे AND, OR गेट
सीमाएँ XOR जैसी नॉन-लीनियर समस्याओं को हल नहीं कर सकता

Single Layer Neural Network का उदाहरण

  • Perceptron Model
  • AND, OR लॉजिक गेट्स
  • Linear Classification

2. Multi-Layer Neural Network

Multi-Layer Neural Network में एक या एक से अधिक हिडन लेयर्स होती हैं, जो डेटा को अधिक जटिल तरीके से प्रोसेस करने में सक्षम बनाती हैं।

Multi-Layer Neural Network की संरचना

  • इनपुट लेयर (Input Layer): यह रॉ डेटा को न्यूरल नेटवर्क में फीड करता है।
  • हिडन लेयर (Hidden Layers): यह डेटा को प्रोसेस करता है और फीचर एक्सट्रैक्शन करता है।
  • आउटपुट लेयर (Output Layer): यह अंतिम भविष्यवाणी (Prediction) प्रदान करता है।

Multi-Layer Neural Network का गणितीय निरूपण

Multi-Layer Perceptron (MLP) के लिए आउटपुट:

Y = f(W2 * f(W1 * X + b1) + b2)

  • X: इनपुट
  • W1, W2: वेट मैट्रिक्स
  • b1, b2: बायस टर्म
  • f: एक्टिवेशन फंक्शन

Multi-Layer Neural Network का उदाहरण

  • Convolutional Neural Network (CNN)
  • Recurrent Neural Network (RNN)
  • Deep Neural Networks (DNN)

Single Layer vs Multi-Layer Neural Network

विशेषता Single Layer Neural Network Multi-Layer Neural Network
लेयर की संख्या एक इनपुट और एक आउटपुट इनपुट, हिडन, और आउटपुट लेयर
संसाधन क्षमता सिंपल क्लासिफिकेशन टास्क जटिल पैटर्न पहचान और डीप लर्निंग
लर्निंग एल्गोरिदम Perceptron Algorithm Backpropagation और Gradient Descent
उपयोग Linear Problems (AND, OR) Non-Linear Problems (XOR, Image Recognition)
उदाहरण Single Layer Perceptron Multilayer Perceptron, CNN, RNN

Multi-Layer Neural Network के लाभ

  • यह **नॉन-लीनियर समस्याओं** को हल कर सकता है।
  • छवि मान्यता, भाषण पहचान, और प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग में उपयोगी है।
  • बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम द्वारा यह **स्वतः सीखने** में सक्षम है।

निष्कर्ष

Single Layer Neural Network सरल समस्याओं के लिए उपयोगी है, जबकि Multi-Layer Neural Network जटिल डेटा प्रोसेसिंग और पैटर्न मान्यता के लिए आवश्यक होता है। आज के **Deep Learning Models** Multi-Layer Perceptron पर आधारित होते हैं।

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