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अमूर्त
विभिन्न सक्रियण कार्यों और नेटवर्क आकारों के साथ बैकप्रोपेगेशन आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का प्रदर्शन विश्लेषण
हामेद हुसैनज़ादेह*
यह शोधपत्र विभिन्न सक्रियण कार्यों का उपयोग करते हुए बैक प्रोपेगेशन आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (BP-ANN) के व्यापक प्रदर्शन विश्लेषण का संचालन करता है। सक्रियण कार्य तंत्रिका नेटवर्क के व्यवहार और सीखने की क्षमताओं को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। विभिन्न नेटवर्क आकारों (छिपी हुई परतों और न्यूरॉन्स की संख्या) में व्यवस्थित मूल्यांकन के माध्यम से, यह अध्ययन BP-ANN की अभिसरण गति और सटीकता पर आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले सक्रियण कार्यों-जैसे सिग्मोइडल, टैन, क्लॉग लॉग, अरंडा और अन्य- के प्रभाव का आकलन करता है। निष्कर्ष विशिष्ट अनुप्रयोगों और डेटासेट के अनुरूप तंत्रिका नेटवर्क आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक अनुभवजन्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।