జీవిత మారుతాచలం*
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ నిర్ణయ సామర్థ్యాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ఆచరణలో అస్థిరతను నివారించడం మరియు అనుభవం లేమి ఆధారంగా లోపాలను నివారించడం. ఈ పేపర్‌లో ప్రిసెప్ట్రాన్ లెర్నింగ్, ఎర్రర్ కరెక్షన్, హెబ్బియన్ మరియు కాంపిటీషన్ లెర్నింగ్ రూల్స్ వంటి కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో వివిధ అభ్యాస నియమాలను మేము అన్వేషించాము. లెర్నింగ్ రూల్స్ అనేది నెట్‌వర్క్‌లోని కనెక్షన్‌ల బరువులలో ప్రత్యక్ష మార్పులను చేసే అల్గారిథమ్‌లు.
వారు శిక్షణ సమయంలో దాని బరువులను మార్చడానికి కావలసిన అవుట్‌పుట్ మరియు వాస్తవ అవుట్‌పుట్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా లోపం తగ్గింపు విధానాన్ని చేర్చుతున్నారు. అభ్యాస నియమం సాధారణంగా పెద్ద సంఖ్యలో యుగాలలో ఒకే రకమైన శిక్షణ ఇన్‌పుట్‌లకు పదేపదే వర్తించబడుతుంది, బరువులు చక్కగా ట్యూన్ చేయబడినందున యుగాలలో లోపం క్రమంగా తగ్గుతుంది. ఈ పేపర్ దాని అప్లికేషన్‌లు మరియు ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలతో పాటు మల్టీలేయర్ పెర్‌సెప్ట్రాన్ (MLP) అనే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ టెక్నిక్‌లో ఒకదానిపై కూడా దృష్టి పెడుతుంది.
English 
Spanish 
Chinese 
Russian 
German 
French 
Japanese 
Portuguese 
Hindi