कृत्रिम बुद्धिमत्ता: न्यूरल नेटवर्क

Artificial Intelligence: Neural Networks

What is a Neural Network?

• A neural network is a machine learning model inspired by the structure and function of the human brain.
• It's a collection of interconnected nodes or "neurons" that process and transmit information.

Types of Neural Networks

• Feedforward Networks: Information flows only in one direction, from input nodes to output nodes, without forming cycles.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Information flows in a loop, allowing the network to keep track of state and learn from sequences.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Designed to process data with grid-like topology, such as images.

Components of a Neural Network

• Input Layer: Receives the input data.
• Hidden Layers: Performs complex representations of the input data.
• Output Layer: Produces the final output.
• Activation Functions: Introduce non-linearity to the model, e.g. sigmoid, ReLU, tanh.
• Weights and Biases: Learnable parameters that adjust the strength of connections between nodes.

How Neural Networks Learn

• Training: The network adjusts its weights and biases to minimize the difference between predicted and actual outputs.
• Backpropagation: An algorithm used to compute the error gradient and update the network's parameters.
• Optimization Algorithms: Used to update the network's parameters, e.g. stochastic gradient descent (SGD), Adam, RMSProp.

Applications of Neural Networks

• Image Recognition: CNNs can classify images into objects, scenes, and actions.
• Natural Language Processing: RNNs can process and generate text, speech, and language.
• Game Playing: Neural networks can learn to play games like chess, Go, and video games.

Challenges and Limitations

• Overfitting: The network becomes too specialized to the training data and fails to generalize.
• Interpretability: Difficulty in understanding the network's decision-making process.
• Adversarial Attacks: Maliciously crafted inputs designed to deceive the network.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता : न्यूरल नेटवर्क्स

न्यूरल नेटवर्क क्या है?

• एक मशीन लर्निंग मॉडल जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित है।
• इंटरकनेक्टेड नोड्स या "न्यूरॉन्स" का संग्रह जो जानकारी संसाधित और संचारित करते हैं।

न्यूरल नेटवर्क्स के प्रकार

• फीडफॉरवर्ड नेटवर्क्स : जानकारी केवल एक दिशा में प्रवाहित होती है, इनपुट नोड्स से आउटपुट नोड्स तक, बिना चक्र बनाते हुए।
• रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स (RNNs) : जानकारी एक लूप में प्रवाहित होती है, नेटवर्क को स्टेट ट्रैक करने और अनुक्रम से सीखने की अनुमति देती है।
• कंवोल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) : डेटा की ग्रिड-जैसी टोपोलोजी के साथ डेटा प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किए गए।

न्यूरल नेटवर्क के घटक

• इनपुट लेयर : इनपुट डेटाenerima।
• हिडेन लेयर्स : इनपुट डेटा का जटिल प्रतिनिधित्व करते हैं।
• आउटपुट लेयर : अंतिम आउटपुट उत्पन्न करता है।
• एक्टिवेशन फंक्शन्स : मॉडल में गैर-रेखीयता लाते हैं, उदाहरण के लिए सिगमॉयड, RELU, तान।
• वेट्स और बायस : नोड्स के बीच कनेक्शन की ताकत को समायोजित करने वाले सीखे जाने वाले पैरामीटर।

न्यूरल नेटवर्क्स कैसे सीखते हैं

• ट्रेनिंग : नेटवर्क अपने वेट्स और बायस को समायोजित करता है ताकि पूर्वानुमान और वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर को कम किया जा सके।
• बैकप्रोपैगेशन : नेटवर्क के पैरामीटर अपडेट करने के लिए एल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है।
• ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम : नेटवर्क के पैरामीटर अपडेट करने के लिए प्रयोग किए जाते हैं, उदाहरण के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (SGD), एडम, RMSProp।

न्यूरल नेटवर्क्स के अनुप्रयोग

• इमेज रिकग्निशन : CNNs इमेजेज को वस्तुओं, दृश्यों और क्रियाओं में वर्गीकृत कर सकते हैं।
• नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग : RNNs पाठ, भाषा और वाणी प्रोसेस कर सकते हैं।
• गेम प्लेइंग : न्यूरल नेटवर्क्स चेस, गो, और वीडियो गेम्स खेलना सीख सकते हैं।

न्यूरल नेटवर्क्स की चुनौतियां और सीमाएं

• ओवरफिटिंग : नेटवर्क प्रशिक्षण डेटा से बहुत अधिक विशेषज्ञ हो जाता है और सामान्यीकरण करने में असफल रहता है।
• इन्टरप्रेटेबिलिटी : नेटवर्क के निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझने में कठिनाई।
• एडवर्सरियल अटेक : नेटवर्क को धोखा देने के लिए डिज़ाइन किए गए 악의पूर्ण इनपुट।