कृत्रिम न्यूरॉन: Difference between revisions

Revision as of 01:32, 8 May 2023

एक कृत्रिम न्यूरॉन एक क्रिया (गणित) है जिसे जैविक न्यूरॉन्स, एक तंत्रिका नेटवर्क के गणितीय मॉडल के रूप में माना जाता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में कृत्रिम न्यूरॉन्स प्राथमिक इकाइयां हैं।^[1] कृत्रिम न्यूरॉन एक या एक से अधिक इनपुट प्राप्त करता है (उत्तेजक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता और न्यूरल डेन्ड्राइट ्स में निरोधात्मक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है) और उन्हें एक आउटपुट (या सक्रियण, एक न्यूरॉन की क्रिया क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है जो इसके अक्षतंतु के साथ संचरित होता है)। सामान्यतः प्रत्येक इनपुट अलग-अलग भारित होता है, और योग एक गैर-रैखिक फलन के माध्यम से पारित किया जाता है जिसे सक्रियण फलन या स्थानांतरण प्रकार्य के रूप में जाना जाता है^{[clarification needed]}. स्थानांतरण कार्यों में सामान्यतः एक सिग्मॉइड फलन होता है, लेकिन वे अन्य गैर-रैखिक कार्यों, टुकड़े-टुकड़े रैखिक कार्यों या # स्टेप फलन का रूप भी ले सकते हैं। वे अधिकांशतः मोनोटोनिक फलन, निरंतर कार्य, विभेदक कार्य और परिबद्ध फलन भी होते हैं। कई शून्यों के साथ गैर-मोनोटोनिक, अनबाउंड और ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फलन जो कई कार्यों पर सिग्मोइडल और ReLU जैसे एक्टिवेशन फलन से अच्छा प्रदर्शन करते हैं, उन्हें भी हाल ही में खोजा गया है। थ्रेशोल्डिंग फलन ने बिल्डिंग तर्क द्वार ्स को थ्रेशोल्ड तर्क के रूप में संदर्भित करने के लिए प्रेरित किया है; मस्तिष्क प्रसंस्करण जैसी दिखने वाली तर्क सर्किट बनाने के लिए प्रयुक्त। उदाहरण के लिए, हाल के दिनों में इस तरह के तर्क को विकसित करने के लिए मेमोरी स्टोर जैसे नए उपकरणों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है।^[2] कई शून्यों के साथ गैर-मोनोटोनिक, अनबाउंड और ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फलन जो कई कार्यों पर सिग्मोइडल और ReLU जैसे एक्टिवेशन फलन से अच्छा प्रदर्शन करते हैं, उन्हें भी हाल ही में खोजा गया है। थ्रेशोल्डिंग फलन ने बिल्डिंग तर्क द्वार ्स को थ्रेशोल्ड तर्क के रूप में संदर्भित करने के लिए प्रेरित किया है; मस्तिष्क प्रसंस्करण जैसी दिखने वाली तर्क सर्किट बनाने के लिए प्रयुक्त। उदाहरण के लिए, हाल के दिनों में इस तरह के तर्क को विकसित करने के लिए memristor जैसे नए उपकरणों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है।^[2]

कृत्रिम न्यूरॉन स्थानांतरण फलन को एक रैखिक प्रणाली स्थानांतरण फलन के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए।

कृत्रिम न्यूरॉन्स न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग में कृत्रिम कोशिकाओं को भी संदर्भित कर सकते हैं (see नीचे देखें) जो प्राकृतिक भौतिक न्यूरॉन्स के समान हैं।

मूल संरचना

किसी दिए गए कृत्रिम न्यूरॉन k के लिए, सिग्नल x₀ के साथ x_m और w_k₀ के माध्यम से w_km के संकेतों के साथ m + 1 इनपुट होने दें ₀ एक्स के माध्यम से_m और वजन डब्ल्यू_k₀ डब्ल्यू के माध्यम से_k_m. सामान्यतः, x₀ इनपुट को मान +1 असाइन किया गया है, जो इसे w_k₀ = b_k के साथ एक बायस इनपुट बनाता है _k0= ख_k. यह न्यूरॉन के लिए केवल m वास्तविक इनपुट छोड़ता है: x₁ से ₁ x_m तक को _m.

Kth न्यूरॉन का आउटपुट है:

y_{k}=\varphi \left(\sum _{j=0}^{m}w_{kj}x_{j}\right)

जहाँ $\varphi$ (phi) स्थानांतरण फलन (सामान्यतः एक थ्रेशोल्ड फलन) है।

आउटपुट एक जैविक न्यूरॉन के अक्षतंतु के अनुरूप होता है, और इसका मान एक अन्तर्ग्रथन के माध्यम से अगली परत के इनपुट तक फैलता है। यह संभवतः आउटपुट वेक्टर (गणित और भौतिकी) के हिस्से के रूप में प्रणाली से बाहर निकल सकता है।

इसकी कोई सीखने की प्रक्रिया नहीं है। इसके स्थानांतरण फलन वेट की गणना की जाती है और थ्रेशोल्ड वैल्यू पूर्व निर्धारित होती है।

प्रकार

उपयोग किए गए विशिष्ट मॉडल के आधार पर उन्हें सेमी-लीनियर यूनिट, एनवी न्यूरॉन, बाइनरी न्यूरॉन, लीनियर थ्रेशोल्ड फलन या मैककुलोच-पिट्स (एमसीपी) न्यूरॉन कहा जा सकता है।

सरल कृत्रिम न्यूरॉन्स, जैसे मैककुलोच-पिट्स मॉडल, को कभी-कभी कैरिकेचर मॉडल के रूप में वर्णित किया जाता है, क्योंकि उनका उद्देश्य एक या अधिक न्यूरोफिज़ियोतर्कल अवलोकनों को प्रतिबिंबित करना है, लेकिन यथार्थवाद के संबंध में।^[3]

जैविक मॉडल

न्यूरॉन और मायेलिनेटेड एक्सॉन, डेन्ड्राइट्स पर इनपुट से अक्षतंतु टर्मिनलों पर आउटपुट के सिग्नल प्रवाह के साथ

कृत्रिम न्यूरॉन्स को उनके जैविक समकक्षों के पहलुओं की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। चूँकि जैविक और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के बीच एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतर उपस्थित है। मानव मस्तिष्क में विशेष रूप से एकल जैविक न्यूरॉन्स में एक्सओआर फलन सीखने में सक्षम ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फलन के साथ खोजा गया है।^[4] * डेन्ड्राइट - एक जैविक न्यूरॉन में, डेन्ड्राइट इनपुट वेक्टर के रूप में कार्य करते हैं। ये डेन्ड्राइट कोशिका को पड़ोसी न्यूरॉन्स की एक बड़ी (>1000) संख्या से संकेत प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। उपरोक्त गणितीय उपचार के अनुसार, प्रत्येक डेन्ड्राइट उस डेन्ड्राइट के वजन मान से गुणा करने में सक्षम होता है। सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के जवाब में डेन्ड्राइट में प्रस्तुत किए गए सिग्नल रसायनों के लिए सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के अनुपात को बढ़ाकर या घटाकर गुणन पूरा किया जाता है। सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के स्वागत के जवाब में डेंड्राइट के साथ सिग्नल इनहिबिटर (यानी विपरीत आवेश आयन) को प्रेषित करके एक नकारात्मक गुणन प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।

सोमा (जीव विज्ञान) - एक जैविक न्यूरॉन में, सोम उपरोक्त गणितीय विवरण में देखे गए योग फलन के रूप में कार्य करता है। चूंकि सकारात्मक और नकारात्मक संकेत (रोमांचक और अवरोधक, क्रमशः) डेन्ड्राइट्स से सोमा में आते हैं, सकारात्मक और नकारात्मक आयन प्रभावी रूप से योग में जोड़े जाते हैं, सेल के शरीर के अंदर समाधान में एक साथ मिश्रित होने के सरल गुण से।
एक्सोन - अक्षतंतु अपना संकेत सोमा के अंदर होने वाले योग व्यवहार से प्राप्त करता है। अक्षतंतु का खुलना अनिवार्य रूप से सोमा के अंदर समाधान की विद्युत क्षमता का नमूना लेता है। एक बार सोमा एक निश्चित क्षमता तक पहुंच जाता है, अक्षतंतु अपनी लंबाई के नीचे एक ऑल-इन सिग्नल पल्स संचारित करेगा। इस संबंध में, अक्षतंतु हमारे कृत्रिम न्यूरॉन को अन्य कृत्रिम न्यूरॉन्स से जोड़ने की क्षमता के रूप में व्यवहार करता है।

चूँकि, अधिकांश कृत्रिम न्यूरॉन्स के विपरीत, जैविक न्यूरॉन्स असतत दालों में आग लगाते हैं। हर बार सोमा के अंदर विद्युत क्षमता एक निश्चित सीमा तक पहुँचती है, एक नाड़ी अक्षतंतु के नीचे प्रेषित होती है। इस स्पंदन को निरंतर मूल्यों में अनुवादित किया जा सकता है। दर (प्रति सेकंड सक्रियता, आदि) जिस पर एक अक्षतंतु आग सीधे उस दर में परिवर्तित हो जाती है जिस पर पड़ोसी कोशिकाओं को सिग्नल आयन मिलते हैं। जितनी तेजी से एक जैविक न्यूरॉन प्रज्वलित होता है, उतनी ही तेजी से पास के न्यूरॉन्स विद्युत क्षमता जमा करते हैं (या विद्युत क्षमता खो देते हैं, डेन्ड्राइट के भार के आधार पर जो न्यूरॉन से जुड़ते हैं)। यह रूपांतरण है जो कंप्यूटर वैज्ञानिकों और गणितज्ञों को कृत्रिम न्यूरॉन्स का उपयोग करके जैविक तंत्रिका नेटवर्क का अनुकरण करने की अनुमति देता है जो अलग-अलग मान (अधिकांशतः -1 से 1 तक) का उत्पादन कर सकते हैं।

एन्कोडिंग

शोध से पता चला है कि बर्डसॉन्ग प्रोडक्शन के लिए जिम्मेदार न्यूरल सर्किट में यूनरी कोडिंग का प्रयोग किया जाता है।^[5]^[6] कोडिंग की अंतर्निहित सादगी के कारण जैविक नेटवर्क में यूनरी का उपयोग संभवतः है। एक अन्य योगदान कारक यह हो सकता है कि यूनरी कोडिंग त्रुटि सुधार की एक निश्चित डिग्री प्रदान करती है।^[7]

भौतिक कृत्रिम कोशिकाएं

भौतिक कृत्रिम न्यूरॉन्स - कार्बनिक और अकार्बनिक में अनुसंधान और विकास है।

उदाहरण के लिए, कुछ कृत्रिम न्यूरॉन्स प्राप्त कर सकते हैं^[8]^[9] और डोपामाइन (विद्युत संकेतों के बजाय स्नायुसंचारी ) को छोड़ता है और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस/वेटवेयर कंप्यूटर # भविष्य के अनुप्रयोगों में उपयोग की संभावना के साथ प्राकृतिक चूहे नरम रोबोट और मस्तिष्क कोशिकाओं के साथ संचार करता है।^[10]^[11]

कम-शक्ति वाले बायोकम्पैटिबल मेमिस्टर कृत्रिम न्यूरॉन्स के निर्माण को सक्षम कर सकते हैं जो जैविक क्रिया क्षमता के वोल्टेज पर कार्य करते हैं और न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग और/या मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस के लिए बायोसेंसर को सीधे संसाधित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।^[12]^[13]^[14]

पॉलीमर से बने कार्बनिक न्यूरोमॉर्फिक सर्किट, एक आयन-समृद्ध जेल के साथ लेपित, एक सामग्री को न्यूरॉन जैसे इलेक्ट्रिक आवेश को ले जाने में सक्षम बनाने के लिए, एक रोबोट में बनाया गया है, जो इसे वास्तविक दुनिया के अन्दर सेंसरिमोटरली सीखने में सक्षम बनाता है, बजाय सिमुलेशन या आभासी रूप से .^[15]^[16] इसके अतिरिक्त, नरम पदार्थ (पॉलिमर) से बने कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन्स जैविक रूप से प्रासंगिक वातावरण में काम कर सकते हैं और कृत्रिम और जैविक डोमेन के बीच तालमेल संचार को सक्षम कर सकते हैं।^[17]^[18]

इतिहास

पहला कृत्रिम न्यूरॉन थ्रेसहोल्ड तर्क यूनिट (टीएलयू) या लीनियर थ्रेशोल्ड यूनिट था,^[19] पहली बार 1943 में वॉरेन मैककुलोच और वाल्टर पिट्स द्वारा प्रस्तावित किया गया था। मॉडल को विशेष रूप से मस्तिष्क में तंत्रिका जाल के कम्प्यूटेशनल मॉडल के रूप में लक्षित किया गया था।^[20] स्थानांतरण फलन के रूप में, यह हेविसाइड चरण फलन का उपयोग करने के बराबर थ्रेसहोल्ड नियोजित करता है। प्रारंभ में, केवल एक साधारण मॉडल पर विचार किया गया था, बाइनरी इनपुट और आउटपुट के साथ, संभावित भार पर कुछ प्रतिबंध और अधिक लचीला थ्रेशोल्ड मान। प्रारंभ के बाद से यह पहले से ही देखा गया था कि किसी भी बूलियन फलन को ऐसे उपकरणों के नेटवर्क द्वारा कार्यान्वित किया जा सकता है, जो इस तथ्य से सरलता से देखा जा सकता है कि कोई AND और OR फलन को कार्यान्वित कर सकता है, और उन्हें अलग-अलग सामान्य रूप या संयोजक सामान्य रूप में उपयोग कर सकता है .

शोधकर्ताओं ने भी जल्द ही अनुभव किया कि चक्रीय नेटवर्क, न्यूरॉन्स के माध्यम से प्रतिक्रिया के साथ, गतिशील प्रणालियों को स्मृति के साथ परिभाषित कर सकते हैं, लेकिन अधिकांश शोध केंद्रित (और अभी भी) सख्ती से फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क पर केंद्रित हैं क्योंकि वे छोटी कठिनाई प्रस्तुत करते हैं।

एक महत्वपूर्ण और अग्रणी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जो रैखिक थ्रेशोल्ड फलन का उपयोग करता था, वह परसेप्ट्रॉन था, जिसे फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा विकसित किया गया था। यह मॉडल पहले से ही न्यूरॉन्स में अधिक लचीले वजन मूल्यों पर विचार करता था, और अनुकूली क्षमताओं वाली मशीनों में उपयोग किया जाता था। 1960 में बर्नार्ड विड्रो द्वारा पूर्वाग्रह शब्द के रूप में दहलीज मूल्यों का प्रतिनिधित्व प्रस्तुत किया गया था - एडलाइन देखें।

1980 के दशक के उत्तरार्ध में, जब तंत्रिका नेटवर्क पर शोध फिर से मजबूत हुआ, तो अधिक निरंतर आकार वाले न्यूरॉन्स पर विचार किया जाने लगा। सक्रियण फलन को अलग करने की संभावना वजन के समायोजन के लिए ढाल वंश और अन्य अनुकूलन एल्गोरिदम के प्रत्यक्ष उपयोग की अनुमति देती है। तंत्रिका नेटवर्क भी एक सामान्य कार्य सन्निकटन मॉडल के रूप में उपयोग किए जाने लगे। सबसे प्रसिद्ध प्रशिक्षण एल्गोरिथम जिसे बैकप्रोपैगेशन कहा जाता है, को कई बार फिर से खोजा गया है लेकिन इसका पहला विकास पॉल वर्बोस के काम पर वापस जाता है।^[21]^[22]

स्थानांतरण कार्यों के प्रकार

न्यूरॉन के स्थानांतरण फलन (सक्रियण फलन) को कई गुणों के लिए चुना जाता है जो न्यूरॉन युक्त नेटवर्क को बढ़ाते हैं या सरल करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, उदाहरण के लिए, किसी भी बहुपरत परसेप्ट्रॉन में लीनियर स्थानांतरण फलन का उपयोग करने के लिए एक समान सिंगल-लेयर नेटवर्क होता है; इसलिए बहु-परत नेटवर्क का लाभ प्राप्त करने के लिए एक गैर-रैखिक कार्य आवश्यक है।^{[citation needed]}

नीचे, यू सभी स्थितियों में न्यूरॉन के सभी इनपुट के भारित योग को संदर्भित करता है, अर्थात n इनपुट के लिए,

u=\sum _{i=1}^{n}w_{i}x_{i}

जहां w 'सिनैप्टिक वेट' का वेक्टर है और x इनपुट का वेक्टर है।

स्टेप फलन

इस स्थानांतरण फलन का आउटपुट वाई बाइनरी है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इनपुट निर्दिष्ट सीमा, θ से मिलता है या नहीं। सिग्नल भेजा जाता है, यानी अगर सक्रियण थ्रेशोल्ड को पूरा करता है, तो आउटपुट एक पर सेट होता है।

y={\begin{cases}1&{\text{if }}u\geq \theta \\0&{\text{if }}u<\theta \end{cases}}

यह फलन परसेप्ट्रॉन में उपयोग किया जाता है और अधिकांशतः कई अन्य मॉडलों में दिखाई देता है। यह हाइपरप्लेन द्वारा इनपुट के सदिश स्थल का विभाजन करता है। यह इनपुट के बाइनरी वर्गीकरण को करने के उद्देश्य से नेटवर्क की अंतिम परत में विशेष रूप से उपयोगी है। वज़न को बड़े मान निर्दिष्ट करके इसे अन्य सिग्मोइडल फलन से अनुमानित किया जा सकता है।

रैखिक संयोजन

इस स्थितियों में, आउटपुट यूनिट केवल इसके इनपुट का भारित योग और एक पूर्वाग्रह शब्द है। ऐसे कई रैखिक न्यूरॉन्स इनपुट वेक्टर के रैखिक परिवर्तन का प्रदर्शन करते हैं। यह सामान्यतः नेटवर्क की पहली परतों में अधिक उपयोगी होता है। हार्मोनिक विश्लेषण जैसे रैखिक मॉडल के आधार पर कई विश्लेषण उपकरण उपस्थित हैं, और वे सभी इस रैखिक न्यूरॉन के साथ तंत्रिका नेटवर्क में उपयोग किए जा सकते हैं। पूर्वाग्रह शब्द हमें डेटा के सजातीय निर्देशांक बनाने की अनुमति देता है।

देखें: लीनियर ट्रांसफॉर्मेशन, हार्मोनिक एनालिसिस, रैखिक फ़िल्टर , छोटा लहर , प्रमुख कंपोनेंट विश्लेषण , स्वतंत्र घटक विश्लेषण , विखंडन

सिग्मॉइड

एक बहुत सरल गैर-रैखिक फलन, सिग्मॉइड फलन जैसे कि लॉजिस्टिक फलन में भी सरलता से परिकलित डेरिवेटिव होता है, जो नेटवर्क में वज़न अपडेट की गणना करते समय महत्वपूर्ण हो सकता है। इस प्रकार यह नेटवर्क को गणितीय रूप से अधिक सरलता से जोड़-तोड़ करने योग्य बनाता है, और प्रारंभी कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए आकर्षक था, जिन्हें अपने सिमुलेशन के कम्प्यूटेशनल लोड को कम करने की आवश्यकता थी। यह पहले सामान्यतः मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन में देखा जाता था। चूँकि, हाल के काम ने सिग्मॉइड न्यूरॉन्स को रेक्टिफायर (तंत्रिका नेटवर्क) न्यूरॉन्स की तुलना में कम प्रभावी दिखाया है। कारण यह है कि पश्च प्रसार एल्गोरिदम द्वारा गणना किए गए ग्रेडियेंट शून्य की ओर कम हो जाते हैं क्योंकि सक्रियण सिग्मोइडल न्यूरॉन्स की परतों के माध्यम से फैलता है, जिससे सिग्मोइडल न्यूरॉन्स की कई परतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क को अनुकूलित करना कठिन हो जाता है।

शुद्ध करनेवाला

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, रेक्टिफायर या ReLU (रेक्टीफाइड लीनियर यूनिट) एक सक्रियण फलन है जिसे इसके तर्क के सकारात्मक भाग के रूप में परिभाषित किया गया है:

f(x)=x^{+}=\max(0,x),

जहाँ x एक न्यूरॉन का इनपुट है। इसे रैंप फलन के रूप में भी जाना जाता है और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में अर्ध-तरंग सुधार के समान है। इस एक्टिवेशन फलन को सबसे पहले हैनलोसर एट अल द्वारा डायनेमिक नेटवर्क में प्रस्तुत किया गया था। नेचर में 2000 के पेपर में^[23] मजबूत जैविक प्रेरणा और गणितीय औचित्य के साथ।^[24] गहरे नेटवर्क के अच्छा प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए 2011 में पहली बार इसका प्रदर्शन किया गया है,^[25] 2011 से पहले व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सक्रियण कार्यों की तुलना में, यानी लॉजिस्टिक फलन (जो संभाव्यता सिद्धांत से प्रेरित है; संभार तन्त्र परावर्तन देखें) और इसका अधिक व्यावहारिक^[26] समकक्ष, अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा है

ReLU सक्रियण फलन का सामान्यतः उपयोग किया जाने वाला संस्करण Leaky ReLU है जो इकाई के सक्रिय नहीं होने पर एक छोटे, सकारात्मक ढाल की अनुमति देता है:

$f(x)={\begin{cases}x&{\text{if }}x>0,\\ax&{\text{otherwise}}.\end{cases}}$

जहाँ x न्यूरॉन का इनपुट है और a एक छोटा सकारात्मक स्थिरांक है (मूल पेपर में मान 0.01 का उपयोग a के लिए किया गया था)।^[27]

स्यूडोकोड एल्गोरिथम

निम्नलिखित एकल टीएलयू का एक सरल स्यूडोकोड कार्यान्वयन है जो बूलियन डेटा प्रकार इनपुट (सही या गलत) लेता है, और सक्रिय होने पर एकल बूलियन आउटपुट देता है। एक वस्तु के उन्मुख ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मॉडल का उपयोग किया जाता है। प्रशिक्षण का कोई विधि परिभाषित नहीं है, क्योंकि कई उपस्थित हैं। यदि विशुद्ध रूप से कार्यात्मक मॉडल का उपयोग किया गया था, तो नीचे दिए गए वर्ग टीएलयू को एक फलन टीएलयू के साथ बदल दिया जाएगा जिसमें इनपुट पैरामीटर थ्रेशोल्ड, वज़न और इनपुट जो एक बूलियन मान लौटाते हैं।

कक्षा टीएलयू को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
    डेटा सदस्य दहलीज: संख्या
    डेटा सदस्य भार: आकार X की संख्याओं की सूची

    फलन सदस्य आग (इनपुट: आकार X के बूलियन की सूची): बूलियन को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
        चर T: संख्या
        T ← 0
        प्रत्येक के लिए मैं 1 से X में करता हूं
            यदि इनपुट (i) सत्य है तो
                T ← T + वजन (मैं)
            अगर अंत
        प्रत्येक के लिए अंत
        अगर T> दहलीज तब
            सच लौटाओ
        अन्य:
            विवरण झूठा है
        अगर अंत
    अंत फलन
अंत वर्ग

यह भी देखें

संदर्भ

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↑ "कृत्रिम न्यूरॉन्स सहक्रियात्मक संचालन को सक्षम करने के लिए जैविक समकक्षों का अनुकरण करते हैं". Nature Electronics (in English). 5 (11): 721–722. 10 November 2022. doi:10.1038/s41928-022-00862-3. ISSN 2520-1131. S2CID 253469402.
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अग्रिम पठन

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Samardak, A.; Nogaret, A.; Janson, N. B.; Balanov, A. G.; Farrer, I.; Ritchie, D. A. (2009-06-05). "Noise-Controlled Signal Transmission in a Multithread Semiconductor Neuron". Physical Review Letters. 102 (22): 226802. Bibcode:2009PhRvL.102v6802S. doi:10.1103/physrevlett.102.226802. PMID 19658886. S2CID 11211062.

बाहरी संबंध

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[16] Krauhausen, Imke; Koutsouras, Dimitrios A.; Melianas, Armantas; Keene, Scott T.; Lieberth, Katharina; Ledanseur, Hadrien; Sheelamanthula, Rajendar; Giovannitti, Alexander; Torricelli, Fabrizio; Mcculloch, Iain; Blom, Paul W. M.; Salleo, Alberto; Burgt, Yoeri van de; Gkoupidenis, Paschalis (December 2021). "सेंसरिमोटर एकीकरण और रोबोटिक्स में सीखने के लिए कार्बनिक न्यूरोमॉर्फिक इलेक्ट्रॉनिक्स". Science Advances (in English). 7 (50): eabl5068. Bibcode:2021SciA....7.5068K. doi:10.1126/sciadv.abl5068. hdl:10754/673986. PMC 8664264. PMID 34890232. S2CID 245046482.

[17] Sarkar, Tanmoy; Lieberth, Katharina; Pavlou, Aristea; Frank, Thomas; Mailaender, Volker; McCulloch, Iain; Blom, Paul W. M.; Torriccelli, Fabrizio; Gkoupidenis, Paschalis (7 November 2022). "सीटू न्यूरोमॉर्फिक सेंसिंग और बायोइंटरफेसिंग के लिए एक कार्बनिक कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन". Nature Electronics (in English). 5 (11): 774–783. doi:10.1038/s41928-022-00859-y. ISSN 2520-1131. S2CID 253413801.

[18] "कृत्रिम न्यूरॉन्स सहक्रियात्मक संचालन को सक्षम करने के लिए जैविक समकक्षों का अनुकरण करते हैं". Nature Electronics (in English). 5 (11): 721–722. 10 November 2022. doi:10.1038/s41928-022-00862-3. ISSN 2520-1131. S2CID 253469402.

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[22] Werbos, P.J. (1990). "Backpropagation through time: what it does and how to do it". Proceedings of the IEEE. 78 (10): 1550–1560. doi:10.1109/5.58337. ISSN 0018-9219. S2CID 18470994.

[Hahnloser2000-23] Hahnloser, Richard H. R.; Sarpeshkar, Rahul; Mahowald, Misha A.; Douglas, Rodney J.; Seung, H. Sebastian (2000). "डिजिटल चयन और एनालॉग प्रवर्धन कॉर्टेक्स-प्रेरित सिलिकॉन सर्किट में सह-अस्तित्व में हैं". Nature. 405 (6789): 947–951. Bibcode:2000Natur.405..947H. doi:10.1038/35016072. ISSN 0028-0836. PMID 10879535. S2CID 4399014.

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[26] Yann LeCun, Leon Bottou, Genevieve B. Orr and Klaus-Robert Müller (1998). "कुशल बैकप्रॉप" (PDF). In G. Orr; K. Müller (eds.). Neural Networks: Tricks of the Trade. Springer.{{cite encyclopedia}}: CS1 maint: uses authors parameter (link)

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 {{short description|Mathematical function conceived as a crude model}}
-एक कृत्रिम [[न्यूरॉन]] एक क्रिया (गणित) है जिसे जैविक न्यूरॉन्स, एक [[तंत्रिका नेटवर्क]] के गणितीय मॉडल के रूप में माना जाता है। [[कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क]] में कृत्रिम न्यूरॉन्स प्राथमिक इकाइयां हैं।<ref>{{Cite journal|title=Neuromorphic Circuits With Neural Modulation Enhancing the Information Content of Neural Signaling {{!}} International Conference on Neuromorphic Systems 2020|language=EN|doi=10.1145/3407197.3407204|s2cid=220794387|doi-access=free}}</ref> कृत्रिम न्यूरॉन एक या एक से अधिक इनपुट प्राप्त करता है ([[उत्तेजक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता]] और न्यूरल [[ डेन्ड्राइट ]]्स में [[निरोधात्मक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता]] का प्रतिनिधित्व करता है) और उन्हें एक आउटपुट (या {{vanchor|activation}}, एक न्यूरॉन की क्रिया क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है जो इसके अक्षतंतु के साथ संचरित होता है)। आम तौर पर प्रत्येक इनपुट अलग-अलग [[भार]]ित होता है, और योग एक गैर-रैखिक फ़ंक्शन के माध्यम से पारित किया जाता है जिसे सक्रियण फ़ंक्शन या [[स्थानांतरण प्रकार्य]] के रूप में जाना जाता है{{clarify|are these interchangeable terms or alternate methods?|date=May 2017}}. स्थानांतरण कार्यों में आमतौर पर एक [[सिग्मॉइड फ़ंक्शन]] होता है, लेकिन वे अन्य गैर-रैखिक कार्यों, टुकड़े-टुकड़े रैखिक कार्यों या #Step फ़ंक्शन का रूप भी ले सकते हैं। वे अक्सर [[मोनोटोनिक फ़ंक्शन]], [[निरंतर कार्य]], [[विभेदक कार्य]] और [[परिबद्ध समारोह]] भी होते हैं। कई शून्यों के साथ गैर-मोनोटोनिक, अनबाउंड और ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फ़ंक्शंस जो कई कार्यों पर सिग्मोइडल और ReLU जैसे एक्टिवेशन फ़ंक्शंस से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, उन्हें भी हाल ही में खोजा गया है। थ्रेशोल्डिंग फ़ंक्शन ने बिल्डिंग [[ तर्क द्वार ]]्स को थ्रेशोल्ड लॉजिक के रूप में संदर्भित करने के लिए प्रेरित किया है; मस्तिष्क प्रसंस्करण जैसी दिखने वाली [[तर्क सर्किट]] बनाने के लिए लागू। उदाहरण के लिए, हाल के दिनों में इस तरह के तर्क को विकसित करने के लिए [[memristor]] जैसे नए उपकरणों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है।<ref>{{Cite journal|last1=Maan|first1=A. K.|last2=Jayadevi|first2=D. A.|last3=James|first3=A. P.|date=1 January 2016|title=यादगार दहलीज तर्क सर्किट का एक सर्वेक्षण|journal=IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems|volume=PP|issue=99|pages=1734–1746|doi=10.1109/TNNLS.2016.2547842|pmid=27164608|issn=2162-237X|arxiv=1604.07121|bibcode=2016arXiv160407121M|s2cid=1798273}}</ref>
+एक कृत्रिम [[न्यूरॉन]] एक क्रिया (गणित) है जिसे जैविक न्यूरॉन्स, एक [[तंत्रिका नेटवर्क]] के गणितीय मॉडल के रूप में माना जाता है। [[कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क]] में कृत्रिम न्यूरॉन्स प्राथमिक इकाइयां हैं।<ref>{{Cite journal|title=Neuromorphic Circuits With Neural Modulation Enhancing the Information Content of Neural Signaling {{!}} International Conference on Neuromorphic Systems 2020|language=EN|doi=10.1145/3407197.3407204|s2cid=220794387|doi-access=free}}</ref> कृत्रिम न्यूरॉन एक या एक से अधिक इनपुट प्राप्त करता है ([[उत्तेजक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता]] और न्यूरल [[ डेन्ड्राइट ]]्स में [[निरोधात्मक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता]] का प्रतिनिधित्व करता है) और उन्हें एक आउटपुट (या {{vanchor|सक्रियण}}, एक न्यूरॉन की क्रिया क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है जो इसके अक्षतंतु के साथ संचरित होता है)। सामान्यतः प्रत्येक इनपुट अलग-अलग [[भार]]ित होता है, और योग एक गैर-रैखिक फलन के माध्यम से पारित किया जाता है जिसे सक्रियण फलन या [[स्थानांतरण प्रकार्य]] के रूप में जाना जाता है{{clarify|are these interchangeable terms or alternate methods?|date=May 2017}}. स्थानांतरण कार्यों में सामान्यतः एक [[सिग्मॉइड फ़ंक्शन|सिग्मॉइड फलन]] होता है, लेकिन वे अन्य गैर-रैखिक कार्यों, टुकड़े-टुकड़े रैखिक कार्यों या # स्टेप फलन का रूप भी ले सकते हैं। वे अधिकांशतः [[मोनोटोनिक फ़ंक्शन|मोनोटोनिक फलन]], [[निरंतर कार्य]], [[विभेदक कार्य]] और [[परिबद्ध समारोह|परिबद्ध फलन]] भी होते हैं। कई शून्यों के साथ गैर-मोनोटोनिक, अनबाउंड और ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फलन जो कई कार्यों पर सिग्मोइडल और ReLU जैसे एक्टिवेशन फलन से अच्छा प्रदर्शन करते हैं, उन्हें भी हाल ही में खोजा गया है। थ्रेशोल्डिंग फलन ने बिल्डिंग [[ तर्क द्वार ]]्स को थ्रेशोल्ड तर्क के रूप में संदर्भित करने के लिए प्रेरित किया है; मस्तिष्क प्रसंस्करण जैसी दिखने वाली [[तर्क सर्किट]] बनाने के लिए प्रयुक्त। उदाहरण के लिए, हाल के दिनों में इस तरह के तर्क को विकसित करने के लिए [[memristor|मेमोरी स्टोर]] जैसे नए उपकरणों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है।<ref name=":0">{{Cite journal|last1=Maan|first1=A. K.|last2=Jayadevi|first2=D. A.|last3=James|first3=A. P.|date=1 January 2016|title=यादगार दहलीज तर्क सर्किट का एक सर्वेक्षण|journal=IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems|volume=PP|issue=99|pages=1734–1746|doi=10.1109/TNNLS.2016.2547842|pmid=27164608|issn=2162-237X|arxiv=1604.07121|bibcode=2016arXiv160407121M|s2cid=1798273}}</ref> '''कई शून्यों के साथ गैर-मोनोटोनिक, अनबाउंड और ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फलन जो कई कार्यों पर सिग्मोइडल और ReLU जैसे एक्टिवेशन फलन से अच्छा प्रदर्शन करते हैं, उन्हें भी हाल ही में खोजा गया है। थ्रेशोल्डिंग फलन ने बिल्डिंग [[ तर्क द्वार | तर्क द्वार]] ्स को थ्रेशोल्ड तर्क के रूप में संदर्भित करने के लिए प्रेरित किया है; मस्तिष्क प्रसंस्करण जैसी दिखने वाली [[तर्क सर्किट]] बनाने के लिए प्रयुक्त। उदाहरण के लिए, हाल के दिनों में इस तरह के तर्क को विकसित करने के लिए [[memristor]] जैसे नए उपकरणों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है।<ref name=":0" />'''
-कृत्रिम न्यूरॉन ट्रांसफर फ़ंक्शन को एक रैखिक सिस्टम ट्रांसफर फ़ंक्शन के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए।
-कृत्रिम न्यूरॉन्स [[न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग]] में [[कृत्रिम कोशिका]]ओं को भी संदर्भित कर सकते हैं {{see below|[[#Physical artificial cells|below]]}} जो प्राकृतिक भौतिक न्यूरॉन्स के समान हैं।
+कृत्रिम न्यूरॉन स्थानांतरण फलन को एक रैखिक प्रणाली स्थानांतरण फलन के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए।
+कृत्रिम न्यूरॉन्स [[न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग]] में [[कृत्रिम कोशिका]]ओं को भी संदर्भित कर सकते हैं {{see below|नीचे देखें}} जो प्राकृतिक भौतिक न्यूरॉन्स के समान हैं।
 == मूल संरचना ==
-किसी दिए गए कृत्रिम न्यूरॉन k के लिए, सिग्नल x के साथ m + 1 इनपुट होने दें<sub>0</sub> एक्स के माध्यम से<sub>''m''</sub> और वजन डब्ल्यू<sub>k</sub><sub>0</sub> डब्ल्यू के माध्यम से<sub>k</sub><sub>''m''</sub>. आमतौर पर, एक्स<sub>0</sub> इनपुट को मान +1 असाइन किया गया है, जो इसे w के साथ एक बायस इनपुट बनाता है<sub>''k''0</sub>= ख<sub>''k''</sub>. यह न्यूरॉन के लिए केवल m वास्तविक इनपुट छोड़ता है: x से<sub>1</sub> एक्स को<sub>''m''</sub>.
+किसी दिए गए कृत्रिम न्यूरॉन k के लिए, सिग्नल ''x''<sub>0</sub> के साथ ''x<sub>m</sub>''   और ''w<sub>k</sub>''<sub>0</sub> के माध्यम से ''w<sub>km</sub>'' के संकेतों के साथ  m + 1 इनपुट होने दें '''<sub>0</sub> एक्स के माध्यम से<sub>''m''</sub> और वजन डब्ल्यू<sub>k</sub><sub>0</sub> डब्ल्यू के माध्यम से<sub>k</sub><sub>''m''</sub>.''' सामान्यतः, ''x''<sub>0</sub> इनपुट को मान +1 असाइन किया गया है, जो इसे ''w<sub>k</sub>''<sub>0</sub> = ''b<sub>k</sub>'' के साथ एक बायस इनपुट बनाता है '''<sub>''k''0</sub>= ख<sub>''k''</sub>.''' यह न्यूरॉन के लिए केवल m वास्तविक इनपुट छोड़ता है: ''x''<sub>1</sub>  से <sub>'''1'''</sub> ''x<sub>m</sub>''  तक '''को''' <sub>'''''m'''''</sub>.
 Kth न्यूरॉन का आउटपुट है:
 :<math>y_k =  \varphi \left( \sum_{j=0}^m w_{kj} x_j \right)</math>
-कहाँ <math>\varphi</math> (phi) ट्रांसफर फ़ंक्शन (आमतौर पर एक थ्रेशोल्ड फ़ंक्शन) है।
+जहाँ <math>\varphi</math> (phi) स्थानांतरण फलन (सामान्यतः एक थ्रेशोल्ड फलन) है।
-[[File:artificial neuron.png]]आउटपुट एक जैविक न्यूरॉन के अक्षतंतु के अनुरूप होता है, और इसका मान एक अन्तर्ग्रथन के माध्यम से अगली परत के इनपुट तक फैलता है। यह संभवतः आउटपुट [[वेक्टर (गणित और भौतिकी)]] के हिस्से के रूप में सिस्टम से बाहर निकल सकता है।
+[[File:artificial neuron.png]]आउटपुट एक जैविक न्यूरॉन के अक्षतंतु के अनुरूप होता है, और इसका मान एक अन्तर्ग्रथन के माध्यम से अगली परत के इनपुट तक फैलता है। यह संभवतः आउटपुट [[वेक्टर (गणित और भौतिकी)]] के हिस्से के रूप में प्रणाली से बाहर निकल सकता है।
-इसकी कोई सीखने की प्रक्रिया नहीं है। इसके ट्रांसफर फंक्शन वेट की गणना की जाती है और थ्रेशोल्ड वैल्यू पूर्व निर्धारित होती है।
+इसकी कोई सीखने की प्रक्रिया नहीं है। इसके स्थानांतरण फलन वेट की गणना की जाती है और थ्रेशोल्ड वैल्यू पूर्व निर्धारित होती है।
 == प्रकार ==
-{{main|Nv network}}
+{{main|एनवी नेटवर्क}}
-उपयोग किए गए विशिष्ट मॉडल के आधार पर उन्हें सेमी-लीनियर यूनिट, एनवी न्यूरॉन, बाइनरी न्यूरॉन, लीनियर थ्रेशोल्ड फंक्शन या मैककुलोच-पिट्स (MCP) न्यूरॉन कहा जा सकता है।
+उपयोग किए गए विशिष्ट मॉडल के आधार पर उन्हें सेमी-लीनियर यूनिट, एनवी न्यूरॉन, बाइनरी न्यूरॉन, लीनियर थ्रेशोल्ड फलन या मैककुलोच-पिट्स (एमसीपी) न्यूरॉन कहा जा सकता है।
-सरल कृत्रिम न्यूरॉन्स, जैसे मैककुलोच-पिट्स मॉडल, को कभी-कभी कैरिकेचर मॉडल के रूप में वर्णित किया जाता है, क्योंकि उनका उद्देश्य एक या अधिक न्यूरोफिज़ियोलॉजिकल अवलोकनों को प्रतिबिंबित करना है, लेकिन यथार्थवाद के संबंध में।<ref>
+सरल कृत्रिम न्यूरॉन्स, जैसे मैककुलोच-पिट्स मॉडल, को कभी-कभी कैरिकेचर मॉडल के रूप में वर्णित किया जाता है, क्योंकि उनका उद्देश्य एक या अधिक न्यूरोफिज़ियोतर्कल अवलोकनों को प्रतिबिंबित करना है, लेकिन यथार्थवाद के संबंध में।<ref>
 {{cite book
   | author = F. C. Hoppensteadt and E. M. Izhikevich
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 == जैविक मॉडल ==
-{{main|Biological neuron model}}
+{{main|जैविक न्यूरॉन मॉडल}}
-[[File:Neuron3.svg|thumb|right|400px|न्यूरॉन और मायेलिनेटेड एक्सॉन, डेन्ड्राइट्स पर इनपुट से अक्षतंतु टर्मिनलों पर आउटपुट के सिग्नल प्रवाह के साथ]]कृत्रिम न्यूरॉन्स को उनके जैविक समकक्षों के पहलुओं की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हालाँकि जैविक और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के बीच एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतर मौजूद है। मानव मस्तिष्क में विशेष रूप से एकल जैविक न्यूरॉन्स में एक्सओआर फ़ंक्शन सीखने में सक्षम ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फ़ंक्शन के साथ खोजा गया है।<ref>{{Cite journal|last1=Gidon|first1=Albert|last2=Zolnik|first2=Timothy Adam|last3=Fidzinski|first3=Pawel|last4=Bolduan|first4=Felix|last5=Papoutsi|first5=Athanasia|last6=Poirazi|first6=Panayiota|author-link6=Panayiota Poirazi| last7=Holtkamp|first7=Martin|last8=Vida|first8=Imre|last9=Larkum|first9=Matthew Evan|date=2020-01-03|title=Dendritic action potentials and computation in human layer 2/3 cortical neurons|url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aax6239|journal=Science|volume=367|issue=6473|pages=83–87|doi=10.1126/science.aax6239|pmid=31896716|bibcode=2020Sci...367...83G|s2cid=209676937}}</ref> * [[डेन्ड्राइट]] - एक जैविक न्यूरॉन में, डेन्ड्राइट इनपुट वेक्टर के रूप में कार्य करते हैं। ये डेन्ड्राइट कोशिका को पड़ोसी न्यूरॉन्स की एक बड़ी (>1000) संख्या से संकेत प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। उपरोक्त गणितीय उपचार के अनुसार, प्रत्येक डेन्ड्राइट उस डेन्ड्राइट के वजन मान से गुणा करने में सक्षम होता है। सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के जवाब में डेन्ड्राइट में पेश किए गए सिग्नल रसायनों के लिए सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के अनुपात को बढ़ाकर या घटाकर गुणन पूरा किया जाता है। सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के स्वागत के जवाब में डेंड्राइट के साथ सिग्नल इनहिबिटर (यानी विपरीत चार्ज आयन) को प्रेषित करके एक नकारात्मक गुणन प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।
+[[File:Neuron3.svg|thumb|right|400px|न्यूरॉन और मायेलिनेटेड एक्सॉन, डेन्ड्राइट्स पर इनपुट से अक्षतंतु टर्मिनलों पर आउटपुट के सिग्नल प्रवाह के साथ]]कृत्रिम न्यूरॉन्स को उनके जैविक समकक्षों के पहलुओं की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। चूँकि जैविक और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के बीच एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतर उपस्थित है। मानव मस्तिष्क में विशेष रूप से एकल जैविक न्यूरॉन्स में एक्सओआर फलन सीखने में सक्षम ऑसिलेटिंग एक्टिवेशन फलन के साथ खोजा गया है।<ref>{{Cite journal|last1=Gidon|first1=Albert|last2=Zolnik|first2=Timothy Adam|last3=Fidzinski|first3=Pawel|last4=Bolduan|first4=Felix|last5=Papoutsi|first5=Athanasia|last6=Poirazi|first6=Panayiota|author-link6=Panayiota Poirazi| last7=Holtkamp|first7=Martin|last8=Vida|first8=Imre|last9=Larkum|first9=Matthew Evan|date=2020-01-03|title=Dendritic action potentials and computation in human layer 2/3 cortical neurons|url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aax6239|journal=Science|volume=367|issue=6473|pages=83–87|doi=10.1126/science.aax6239|pmid=31896716|bibcode=2020Sci...367...83G|s2cid=209676937}}</ref> * [[डेन्ड्राइट]] - एक जैविक न्यूरॉन में, डेन्ड्राइट इनपुट वेक्टर के रूप में कार्य करते हैं। ये डेन्ड्राइट कोशिका को पड़ोसी न्यूरॉन्स की एक बड़ी (>1000) संख्या से संकेत प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। उपरोक्त गणितीय उपचार के अनुसार, प्रत्येक डेन्ड्राइट उस डेन्ड्राइट के वजन मान से गुणा करने में सक्षम होता है। सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के जवाब में डेन्ड्राइट में प्रस्तुत किए गए सिग्नल रसायनों के लिए सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के अनुपात को बढ़ाकर या घटाकर गुणन पूरा किया जाता है। सिनैप्टिक न्यूरोट्रांसमीटर के स्वागत के जवाब में डेंड्राइट के साथ सिग्नल इनहिबिटर (यानी विपरीत आवेश आयन) को प्रेषित करके एक नकारात्मक गुणन प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।
-* [[सोमा (जीव विज्ञान)]] - एक जैविक न्यूरॉन में, सोम उपरोक्त गणितीय विवरण में देखे गए योग समारोह के रूप में कार्य करता है। चूंकि सकारात्मक और नकारात्मक संकेत (रोमांचक और अवरोधक, क्रमशः) डेन्ड्राइट्स से सोमा में आते हैं, सकारात्मक और नकारात्मक आयन प्रभावी रूप से योग में जोड़े जाते हैं, सेल के शरीर के अंदर समाधान में एक साथ मिश्रित होने के सरल गुण से।
+* [[सोमा (जीव विज्ञान)]] - एक जैविक न्यूरॉन में, सोम उपरोक्त गणितीय विवरण में देखे गए योग फलन के रूप में कार्य करता है। चूंकि सकारात्मक और नकारात्मक संकेत (रोमांचक और अवरोधक, क्रमशः) डेन्ड्राइट्स से सोमा में आते हैं, सकारात्मक और नकारात्मक आयन प्रभावी रूप से योग में जोड़े जाते हैं, सेल के शरीर के अंदर समाधान में एक साथ मिश्रित होने के सरल गुण से।
 * एक्सोन - अक्षतंतु अपना संकेत सोमा के अंदर होने वाले योग व्यवहार से प्राप्त करता है। अक्षतंतु का खुलना अनिवार्य रूप से सोमा के अंदर समाधान की विद्युत क्षमता का नमूना लेता है। एक बार सोमा एक निश्चित क्षमता तक पहुंच जाता है, अक्षतंतु अपनी लंबाई के नीचे एक ऑल-इन सिग्नल पल्स संचारित करेगा। इस संबंध में, अक्षतंतु हमारे कृत्रिम न्यूरॉन को अन्य कृत्रिम न्यूरॉन्स से जोड़ने की क्षमता के रूप में व्यवहार करता है।
-हालांकि, अधिकांश कृत्रिम न्यूरॉन्स के विपरीत, जैविक न्यूरॉन्स असतत दालों में आग लगाते हैं। हर बार सोमा के अंदर विद्युत क्षमता एक निश्चित सीमा तक पहुँचती है, एक नाड़ी अक्षतंतु के नीचे प्रेषित होती है। इस स्पंदन को निरंतर मूल्यों में अनुवादित किया जा सकता है। दर (प्रति सेकंड सक्रियता, आदि) जिस पर एक अक्षतंतु आग सीधे उस दर में परिवर्तित हो जाती है जिस पर पड़ोसी कोशिकाओं को सिग्नल आयन मिलते हैं। जितनी तेजी से एक जैविक न्यूरॉन प्रज्वलित होता है, उतनी ही तेजी से पास के न्यूरॉन्स विद्युत क्षमता जमा करते हैं (या विद्युत क्षमता खो देते हैं, डेन्ड्राइट के भार के आधार पर जो न्यूरॉन से जुड़ते हैं)। यह रूपांतरण है जो कंप्यूटर वैज्ञानिकों और गणितज्ञों को कृत्रिम न्यूरॉन्स का उपयोग करके जैविक तंत्रिका नेटवर्क का अनुकरण करने की अनुमति देता है जो अलग-अलग मान (अक्सर -1 से 1 तक) का उत्पादन कर सकते हैं।
+चूँकि, अधिकांश कृत्रिम न्यूरॉन्स के विपरीत, जैविक न्यूरॉन्स असतत दालों में आग लगाते हैं। हर बार सोमा के अंदर विद्युत क्षमता एक निश्चित सीमा तक पहुँचती है, एक नाड़ी अक्षतंतु के नीचे प्रेषित होती है। इस स्पंदन को निरंतर मूल्यों में अनुवादित किया जा सकता है। दर (प्रति सेकंड सक्रियता, आदि) जिस पर एक अक्षतंतु आग सीधे उस दर में परिवर्तित हो जाती है जिस पर पड़ोसी कोशिकाओं को सिग्नल आयन मिलते हैं। जितनी तेजी से एक जैविक न्यूरॉन प्रज्वलित होता है, उतनी ही तेजी से पास के न्यूरॉन्स विद्युत क्षमता जमा करते हैं (या विद्युत क्षमता खो देते हैं, डेन्ड्राइट के भार के आधार पर जो न्यूरॉन से जुड़ते हैं)। यह रूपांतरण है जो कंप्यूटर वैज्ञानिकों और गणितज्ञों को कृत्रिम न्यूरॉन्स का उपयोग करके जैविक तंत्रिका नेटवर्क का अनुकरण करने की अनुमति देता है जो अलग-अलग मान (अधिकांशतः -1 से 1 तक) का उत्पादन कर सकते हैं।
 === एन्कोडिंग ===
-शोध से पता चला है कि [[बर्डसॉन्ग]] प्रोडक्शन के लिए जिम्मेदार न्यूरल सर्किट में [[यूनरी कोडिंग]] का इस्तेमाल किया जाता है।<ref>{{cite book|editor1-last=Squire|editor1-first=L.|editor2-last=Albright|editor2-first=T.|editor3-last=Bloom|editor3-first=F.|editor4-last=Gage|editor4-first=F.|editor5-last=Spitzer|editor5-first=N.|title=बर्डसॉन्ग प्रोडक्शन, लर्निंग और कोडिंग के न्यूरल नेटवर्क मॉडल|date=October 2007|publisher=Elservier|location=New Encyclopedia of Neuroscience|url=https://clm.utexas.edu/fietelab/Papers/birdsong_review_topost.pdf|access-date=12 April 2015|archive-url=https://web.archive.org/web/20150412190625/https://clm.utexas.edu/fietelab/Papers/birdsong_review_topost.pdf|archive-date=2015-04-12}}</ref><ref>{{cite journal | last1 = Moore | first1 = J.M. | display-authors = etal | year = 2011| title = मोटर पाथवे अभिसरण ऑसीन पक्षियों में शब्दांश प्रदर्शनों के आकार की भविष्यवाणी करता है| journal = Proc. Natl. Acad. Sci. USA | volume = 108 | issue = 39| pages = 16440–16445 | doi = 10.1073/pnas.1102077108 | pmid = 21918109 | pmc = 3182746 | bibcode = 2011PNAS..10816440M | doi-access = free }}</ref> कोडिंग की अंतर्निहित सादगी के कारण जैविक नेटवर्क में यूनरी का उपयोग संभवतः है। एक अन्य योगदान कारक यह हो सकता है कि यूनरी कोडिंग त्रुटि सुधार की एक निश्चित डिग्री प्रदान करती है।<ref>{{cite arXiv|eprint=1411.7406|title=यूनरी कोडिंग की त्रुटि सुधार क्षमता|first=Pushpa Sree|last=Potluri|date=26 November 2014|class=cs.IT}}</ref>
+शोध से पता चला है कि [[बर्डसॉन्ग]] प्रोडक्शन के लिए जिम्मेदार न्यूरल सर्किट में [[यूनरी कोडिंग]] का प्रयोग किया जाता है।<ref>{{cite book|editor1-last=Squire|editor1-first=L.|editor2-last=Albright|editor2-first=T.|editor3-last=Bloom|editor3-first=F.|editor4-last=Gage|editor4-first=F.|editor5-last=Spitzer|editor5-first=N.|title=बर्डसॉन्ग प्रोडक्शन, लर्निंग और कोडिंग के न्यूरल नेटवर्क मॉडल|date=October 2007|publisher=Elservier|location=New Encyclopedia of Neuroscience|url=https://clm.utexas.edu/fietelab/Papers/birdsong_review_topost.pdf|access-date=12 April 2015|archive-url=https://web.archive.org/web/20150412190625/https://clm.utexas.edu/fietelab/Papers/birdsong_review_topost.pdf|archive-date=2015-04-12}}</ref><ref>{{cite journal | last1 = Moore | first1 = J.M. | display-authors = etal | year = 2011| title = मोटर पाथवे अभिसरण ऑसीन पक्षियों में शब्दांश प्रदर्शनों के आकार की भविष्यवाणी करता है| journal = Proc. Natl. Acad. Sci. USA | volume = 108 | issue = 39| pages = 16440–16445 | doi = 10.1073/pnas.1102077108 | pmid = 21918109 | pmc = 3182746 | bibcode = 2011PNAS..10816440M | doi-access = free }}</ref> कोडिंग की अंतर्निहित सादगी के कारण जैविक नेटवर्क में यूनरी का उपयोग संभवतः है। एक अन्य योगदान कारक यह हो सकता है कि यूनरी कोडिंग त्रुटि सुधार की एक निश्चित डिग्री प्रदान करती है।<ref>{{cite arXiv|eprint=1411.7406|title=यूनरी कोडिंग की त्रुटि सुधार क्षमता|first=Pushpa Sree|last=Potluri|date=26 November 2014|class=cs.IT}}</ref>
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 उदाहरण के लिए, कुछ कृत्रिम न्यूरॉन्स प्राप्त कर सकते हैं<ref name="knowablemagazineorganic">{{cite news |last1=Kleiner |first1=Kurt |title=कंप्यूटर चिप्स बनाना मस्तिष्क की कोशिकाओं की तरह अधिक कार्य करता है|url=https://knowablemagazine.org/article/technology/2022/making-computer-chips-act-more-like-brain-cells |access-date=23 September 2022 |work=Knowable Magazine {{!}} Annual Reviews |date=25 August 2022 |language=en |doi=10.1146/knowable-082422-1}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Keene |first1=Scott T. |last2=Lubrano |first2=Claudia |last3=Kazemzadeh |first3=Setareh |last4=Melianas |first4=Armantas |last5=Tuchman |first5=Yaakov |last6=Polino |first6=Giuseppina |last7=Scognamiglio |first7=Paola |last8=Cinà |first8=Lucio |last9=Salleo |first9=Alberto |last10=van de Burgt |first10=Yoeri |last11=Santoro |first11=Francesca |title=न्यूरोट्रांसमीटर-मध्यस्थता प्लास्टिसिटी के साथ एक बायोहाइब्रिड सिनैप्स|journal=Nature Materials |date=September 2020 |volume=19 |issue=9 |pages=969–973 |doi=10.1038/s41563-020-0703-y |pmid=32541935 |bibcode=2020NatMa..19..969K |s2cid=219691307 |language=en |issn=1476-4660|url=https://research.tue.nl/nl/publications/ad3d2f99-23e6-4072-934d-2b058d800e42 }}
-* University press release: {{cite news |title=Researchers develop artificial synapse that works with living cells |url=https://medicalxpress.com/news/2020-06-artificial-synapse-cells.html |access-date=23 September 2022 |work=Stanford University via medicalxpress.com |language=en}}</ref> और [[डोपामाइन]] (विद्युत संकेतों के बजाय [[ स्नायुसंचारी ]]) को छोड़ता है और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस/वेटवेयर कंप्यूटर#भविष्य के अनुप्रयोगों में उपयोग की संभावना के साथ प्राकृतिक चूहे [[नरम रोबोट]] और [[मस्तिष्क कोशिका]]ओं के साथ संचार करता है।<ref>{{cite news |title=कृत्रिम न्यूरॉन वास्तविक की तरह चूहे के मस्तिष्क की कोशिकाओं के साथ डोपामाइन की अदला-बदली करता है|url=https://www.newscientist.com/article/2332554-artificial-neuron-swaps-dopamine-with-rat-brain-cells-like-a-real-one/ |access-date=16 September 2022 |work=New Scientist}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Wang |first1=Ting |last2=Wang |first2=Ming |last3=Wang |first3=Jianwu |last4=Yang |first4=Le |last5=Ren |first5=Xueyang |last6=Song |first6=Gang |last7=Chen |first7=Shisheng |last8=Yuan |first8=Yuehui |last9=Liu |first9=Ruiqing |last10=Pan |first10=Liang |last11=Li |first11=Zheng |last12=Leow |first12=Wan Ru |last13=Luo |first13=Yifei |last14=Ji |first14=Shaobo |last15=Cui |first15=Zequn |last16=He |first16=Ke |last17=Zhang |first17=Feilong |last18=Lv |first18=Fengting |last19=Tian |first19=Yuanyuan |last20=Cai |first20=Kaiyu |last21=Yang |first21=Bowen |last22=Niu |first22=Jingyi |last23=Zou |first23=Haochen |last24=Liu |first24=Songrui |last25=Xu |first25=Guoliang |last26=Fan |first26=Xing |last27=Hu |first27=Benhui |last28=Loh |first28=Xian Jun |last29=Wang |first29=Lianhui |last30=Chen |first30=Xiaodong |title=रासायनिक रूप से मध्यस्थ कृत्रिम न्यूरॉन|journal=Nature Electronics |date=8 August 2022 |volume=5 |issue=9 |pages=586–595 |doi=10.1038/s41928-022-00803-0 |s2cid=251464760 |url=https://www.researchgate.net/publication/362561968 |language=en |issn=2520-1131|url-access=subscription}}</ref>
+* University press release: {{cite news |title=Researchers develop artificial synapse that works with living cells |url=https://medicalxpress.com/news/2020-06-artificial-synapse-cells.html |access-date=23 September 2022 |work=Stanford University via medicalxpress.com |language=en}}</ref> और [[डोपामाइन]] (विद्युत संकेतों के बजाय [[ स्नायुसंचारी ]]) को छोड़ता है और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस/वेटवेयर कंप्यूटर # भविष्य के अनुप्रयोगों में उपयोग की संभावना के साथ प्राकृतिक चूहे [[नरम रोबोट]] और [[मस्तिष्क कोशिका]]ओं के साथ संचार करता है।<ref>{{cite news |title=कृत्रिम न्यूरॉन वास्तविक की तरह चूहे के मस्तिष्क की कोशिकाओं के साथ डोपामाइन की अदला-बदली करता है|url=https://www.newscientist.com/article/2332554-artificial-neuron-swaps-dopamine-with-rat-brain-cells-like-a-real-one/ |access-date=16 September 2022 |work=New Scientist}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Wang |first1=Ting |last2=Wang |first2=Ming |last3=Wang |first3=Jianwu |last4=Yang |first4=Le |last5=Ren |first5=Xueyang |last6=Song |first6=Gang |last7=Chen |first7=Shisheng |last8=Yuan |first8=Yuehui |last9=Liu |first9=Ruiqing |last10=Pan |first10=Liang |last11=Li |first11=Zheng |last12=Leow |first12=Wan Ru |last13=Luo |first13=Yifei |last14=Ji |first14=Shaobo |last15=Cui |first15=Zequn |last16=He |first16=Ke |last17=Zhang |first17=Feilong |last18=Lv |first18=Fengting |last19=Tian |first19=Yuanyuan |last20=Cai |first20=Kaiyu |last21=Yang |first21=Bowen |last22=Niu |first22=Jingyi |last23=Zou |first23=Haochen |last24=Liu |first24=Songrui |last25=Xu |first25=Guoliang |last26=Fan |first26=Xing |last27=Hu |first27=Benhui |last28=Loh |first28=Xian Jun |last29=Wang |first29=Lianhui |last30=Chen |first30=Xiaodong |title=रासायनिक रूप से मध्यस्थ कृत्रिम न्यूरॉन|journal=Nature Electronics |date=8 August 2022 |volume=5 |issue=9 |pages=586–595 |doi=10.1038/s41928-022-00803-0 |s2cid=251464760 |url=https://www.researchgate.net/publication/362561968 |language=en |issn=2520-1131|url-access=subscription}}</ref>
 कम-शक्ति वाले बायोकम्पैटिबल मेमिस्टर कृत्रिम न्यूरॉन्स के निर्माण को सक्षम कर सकते हैं जो जैविक क्रिया क्षमता के वोल्टेज पर कार्य करते हैं और [[न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग]] और/या मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस के लिए [[बायोसेंसर]] को सीधे संसाधित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।<ref>{{cite news |title=वैज्ञानिक छोटे उपकरण बनाते हैं जो मानव मस्तिष्क की तरह काम करते हैं|url=https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/brain-computing-memory-artificial-synapse-memristor-a9473671.html |access-date=May 17, 2020 |work=The Independent |date=April 20, 2020 |language=en |archive-date=April 24, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200424110621/https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/brain-computing-memory-artificial-synapse-memristor-a9473671.html |url-status=live }}</ref><ref>{{cite news |title=शोधकर्ताओं ने इलेक्ट्रॉनिक्स का खुलासा किया जो कुशल सीखने में मानव मस्तिष्क की नकल करता है|url=https://phys.org/news/2020-04-unveil-electronics-mimic-human-brain.html |access-date=May 17, 2020 |work=phys.org |language=en |archive-date=May 28, 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200528112833/https://phys.org/news/2020-04-unveil-electronics-mimic-human-brain.html |url-status=live }}</ref><ref>{{cite journal |last1=Fu |first1=Tianda |last2=Liu |first2=Xiaomeng |last3=Gao |first3=Hongyan |last4=Ward |first4=Joy E. |last5=Liu |first5=Xiaorong |last6=Yin |first6=Bing |last7=Wang |first7=Zhongrui |last8=Zhuo |first8=Ye |last9=Walker |first9=David J. F. |last10=Joshua Yang |first10=J. |last11=Chen |first11=Jianhan |last12=Lovley |first12=Derek R. |last13=Yao |first13=Jun |title=बायोइंस्पायर्ड बायो-वोल्टेज मेमिस्टर|journal=Nature Communications |date=April 20, 2020 |volume=11 |issue=1 |page=1861 |doi=10.1038/s41467-020-15759-y |pmid=32313096 |pmc=7171104 |bibcode=2020NatCo..11.1861F |doi-access=free }}</ref>
-[[पॉलीमर]] से बने कार्बनिक न्यूरोमॉर्फिक सर्किट, एक आयन-समृद्ध जेल के साथ लेपित, एक सामग्री को न्यूरॉन जैसे इलेक्ट्रिक चार्ज को ले जाने में सक्षम बनाने के लिए, एक रोबोट में बनाया गया है, जो इसे वास्तविक दुनिया के भीतर सेंसरिमोटरली सीखने में सक्षम बनाता है, बजाय सिमुलेशन या आभासी रूप से .<ref name="sciame">{{cite news |last1=Bolakhe |first1=Saugat |title=कार्बनिक 'मस्तिष्क' के साथ लेगो रोबोट एक भूलभुलैया को नेविगेट करना सीखता है|url=https://www.scientificamerican.com/article/lego-robot-with-an-organic-brain-learns-to-navigate-a-maze/ |access-date=1 February 2022 |work=Scientific American |language=en}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Krauhausen |first1=Imke |last2=Koutsouras |first2=Dimitrios A. |last3=Melianas |first3=Armantas |last4=Keene |first4=Scott T. |last5=Lieberth |first5=Katharina |last6=Ledanseur |first6=Hadrien |last7=Sheelamanthula |first7=Rajendar |last8=Giovannitti |first8=Alexander |last9=Torricelli |first9=Fabrizio |last10=Mcculloch |first10=Iain |last11=Blom |first11=Paul W. M. |last12=Salleo |first12=Alberto |last13=Burgt |first13=Yoeri van de |last14=Gkoupidenis |first14=Paschalis |title=सेंसरिमोटर एकीकरण और रोबोटिक्स में सीखने के लिए कार्बनिक न्यूरोमॉर्फिक इलेक्ट्रॉनिक्स|journal=Science Advances |date=December 2021 |volume=7 |issue=50 |pages=eabl5068 |doi=10.1126/sciadv.abl5068 |pmid=34890232 |pmc=8664264 |bibcode=2021SciA....7.5068K |hdl=10754/673986 |s2cid=245046482 |language=EN}}</ref> इसके अलावा, नरम पदार्थ (पॉलिमर) से बने कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन्स जैविक रूप से प्रासंगिक वातावरण में काम कर सकते हैं और कृत्रिम और जैविक डोमेन के बीच तालमेल संचार को सक्षम कर सकते हैं।<ref>{{cite journal |last1=Sarkar |first1=Tanmoy |last2=Lieberth |first2=Katharina |last3=Pavlou |first3=Aristea |last4=Frank |first4=Thomas |last5=Mailaender |first5=Volker |last6=McCulloch |first6=Iain |last7=Blom |first7=Paul W. M. |last8=Torriccelli |first8=Fabrizio |last9=Gkoupidenis |first9=Paschalis |title=सीटू न्यूरोमॉर्फिक सेंसिंग और बायोइंटरफेसिंग के लिए एक कार्बनिक कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन|journal=Nature Electronics |date=7 November 2022 |volume=5 |issue=11 |pages=774–783 |doi=10.1038/s41928-022-00859-y |s2cid=253413801 |language=en |issn=2520-1131|doi-access=free }}</ref><ref>{{cite journal |title=कृत्रिम न्यूरॉन्स सहक्रियात्मक संचालन को सक्षम करने के लिए जैविक समकक्षों का अनुकरण करते हैं|journal=Nature Electronics |date=10 November 2022 |volume=5 |issue=11 |pages=721–722 |doi=10.1038/s41928-022-00862-3 |s2cid=253469402 |url=https://www.nature.com/articles/s41928-022-00862-3 |language=en |issn=2520-1131}}</ref>
+[[पॉलीमर]] से बने कार्बनिक न्यूरोमॉर्फिक सर्किट, एक आयन-समृद्ध जेल के साथ लेपित, एक सामग्री को न्यूरॉन जैसे इलेक्ट्रिक आवेश को ले जाने में सक्षम बनाने के लिए, एक रोबोट में बनाया गया है, जो इसे वास्तविक दुनिया के अन्दर सेंसरिमोटरली सीखने में सक्षम बनाता है, बजाय सिमुलेशन या आभासी रूप से .<ref name="sciame">{{cite news |last1=Bolakhe |first1=Saugat |title=कार्बनिक 'मस्तिष्क' के साथ लेगो रोबोट एक भूलभुलैया को नेविगेट करना सीखता है|url=https://www.scientificamerican.com/article/lego-robot-with-an-organic-brain-learns-to-navigate-a-maze/ |access-date=1 February 2022 |work=Scientific American |language=en}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Krauhausen |first1=Imke |last2=Koutsouras |first2=Dimitrios A. |last3=Melianas |first3=Armantas |last4=Keene |first4=Scott T. |last5=Lieberth |first5=Katharina |last6=Ledanseur |first6=Hadrien |last7=Sheelamanthula |first7=Rajendar |last8=Giovannitti |first8=Alexander |last9=Torricelli |first9=Fabrizio |last10=Mcculloch |first10=Iain |last11=Blom |first11=Paul W. M. |last12=Salleo |first12=Alberto |last13=Burgt |first13=Yoeri van de |last14=Gkoupidenis |first14=Paschalis |title=सेंसरिमोटर एकीकरण और रोबोटिक्स में सीखने के लिए कार्बनिक न्यूरोमॉर्फिक इलेक्ट्रॉनिक्स|journal=Science Advances |date=December 2021 |volume=7 |issue=50 |pages=eabl5068 |doi=10.1126/sciadv.abl5068 |pmid=34890232 |pmc=8664264 |bibcode=2021SciA....7.5068K |hdl=10754/673986 |s2cid=245046482 |language=EN}}</ref> इसके अतिरिक्त, नरम पदार्थ (पॉलिमर) से बने कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन्स जैविक रूप से प्रासंगिक वातावरण में काम कर सकते हैं और कृत्रिम और जैविक डोमेन के बीच तालमेल संचार को सक्षम कर सकते हैं।<ref>{{cite journal |last1=Sarkar |first1=Tanmoy |last2=Lieberth |first2=Katharina |last3=Pavlou |first3=Aristea |last4=Frank |first4=Thomas |last5=Mailaender |first5=Volker |last6=McCulloch |first6=Iain |last7=Blom |first7=Paul W. M. |last8=Torriccelli |first8=Fabrizio |last9=Gkoupidenis |first9=Paschalis |title=सीटू न्यूरोमॉर्फिक सेंसिंग और बायोइंटरफेसिंग के लिए एक कार्बनिक कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन|journal=Nature Electronics |date=7 November 2022 |volume=5 |issue=11 |pages=774–783 |doi=10.1038/s41928-022-00859-y |s2cid=253413801 |language=en |issn=2520-1131|doi-access=free }}</ref><ref>{{cite journal |title=कृत्रिम न्यूरॉन्स सहक्रियात्मक संचालन को सक्षम करने के लिए जैविक समकक्षों का अनुकरण करते हैं|journal=Nature Electronics |date=10 November 2022 |volume=5 |issue=11 |pages=721–722 |doi=10.1038/s41928-022-00862-3 |s2cid=253469402 |url=https://www.nature.com/articles/s41928-022-00862-3 |language=en |issn=2520-1131}}</ref>
 == इतिहास ==
-पहला कृत्रिम न्यूरॉन थ्रेसहोल्ड लॉजिक यूनिट (टीएलयू) या लीनियर थ्रेशोल्ड यूनिट था,<ref name="Anthony2001">{{cite book|author=Martin Anthony|title=Discrete Mathematics of Neural Networks: Selected Topics|url=https://books.google.com/books?id=qOy4yLBqhFcC&pg=PA3|date=January 2001|publisher=SIAM|isbn=978-0-89871-480-7|pages=3–}}</ref> पहली बार 1943 में [[ वॉरेन मैककुलोच ]] और [[वाल्टर पिट्स]] द्वारा प्रस्तावित किया गया था। मॉडल को विशेष रूप से मस्तिष्क में तंत्रिका जाल के कम्प्यूटेशनल मॉडल के रूप में लक्षित किया गया था।<ref name="Aggarwal2014">{{cite book|author=Charu C. Aggarwal|title=Data Classification: Algorithms and Applications|url=https://books.google.com/books?id=gJhBBAAAQBAJ&pg=PA209|date=25 July 2014|publisher=CRC Press|isbn=978-1-4665-8674-1|pages=209–}}</ref> ट्रांसफर फ़ंक्शन के रूप में, यह हेविसाइड चरण फ़ंक्शन का उपयोग करने के बराबर थ्रेसहोल्ड नियोजित करता है। प्रारंभ में, केवल एक साधारण मॉडल पर विचार किया गया था, बाइनरी इनपुट और आउटपुट के साथ, संभावित भार पर कुछ प्रतिबंध और अधिक लचीला थ्रेशोल्ड मान। शुरुआत के बाद से यह पहले से ही देखा गया था कि किसी भी [[बूलियन समारोह]] को ऐसे उपकरणों के नेटवर्क द्वारा कार्यान्वित किया जा सकता है, जो इस तथ्य से आसानी से देखा जा सकता है कि कोई AND और OR फ़ंक्शंस को कार्यान्वित कर सकता है, और उन्हें अलग-अलग सामान्य रूप या संयोजक सामान्य रूप में उपयोग कर सकता है .
+पहला कृत्रिम न्यूरॉन थ्रेसहोल्ड तर्क यूनिट (टीएलयू) या लीनियर थ्रेशोल्ड यूनिट था,<ref name="Anthony2001">{{cite book|author=Martin Anthony|title=Discrete Mathematics of Neural Networks: Selected Topics|url=https://books.google.com/books?id=qOy4yLBqhFcC&pg=PA3|date=January 2001|publisher=SIAM|isbn=978-0-89871-480-7|pages=3–}}</ref> पहली बार 1943 में [[ वॉरेन मैककुलोच ]] और [[वाल्टर पिट्स]] द्वारा प्रस्तावित किया गया था। मॉडल को विशेष रूप से मस्तिष्क में तंत्रिका जाल के कम्प्यूटेशनल मॉडल के रूप में लक्षित किया गया था।<ref name="Aggarwal2014">{{cite book|author=Charu C. Aggarwal|title=Data Classification: Algorithms and Applications|url=https://books.google.com/books?id=gJhBBAAAQBAJ&pg=PA209|date=25 July 2014|publisher=CRC Press|isbn=978-1-4665-8674-1|pages=209–}}</ref> स्थानांतरण फलन के रूप में, यह हेविसाइड चरण फलन का उपयोग करने के बराबर थ्रेसहोल्ड नियोजित करता है। प्रारंभ में, केवल एक साधारण मॉडल पर विचार किया गया था, बाइनरी इनपुट और आउटपुट के साथ, संभावित भार पर कुछ प्रतिबंध और अधिक लचीला थ्रेशोल्ड मान। प्रारंभ के बाद से यह पहले से ही देखा गया था कि किसी भी [[बूलियन समारोह|बूलियन फलन]] को ऐसे उपकरणों के नेटवर्क द्वारा कार्यान्वित किया जा सकता है, जो इस तथ्य से सरलता से देखा जा सकता है कि कोई AND और OR फलन को कार्यान्वित कर सकता है, और उन्हें अलग-अलग सामान्य रूप या संयोजक सामान्य रूप में उपयोग कर सकता है .
-शोधकर्ताओं ने भी जल्द ही महसूस किया कि चक्रीय नेटवर्क, न्यूरॉन्स के माध्यम से [[ प्रतिक्रिया ]] के साथ, गतिशील प्रणालियों को स्मृति के साथ परिभाषित कर सकते हैं, लेकिन अधिकांश शोध केंद्रित (और अभी भी) सख्ती से [[फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क]] पर केंद्रित हैं क्योंकि वे छोटी कठिनाई पेश करते हैं।
-एक महत्वपूर्ण और अग्रणी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जो रैखिक थ्रेशोल्ड फ़ंक्शन का उपयोग करता था, वह [[परसेप्ट्रॉन]] था, जिसे [[फ्रैंक रोसेनब्लैट]] द्वारा विकसित किया गया था। यह मॉडल पहले से ही न्यूरॉन्स में अधिक लचीले वजन मूल्यों पर विचार करता था, और अनुकूली क्षमताओं वाली मशीनों में उपयोग किया जाता था। 1960 में [[बर्नार्ड विड्रो]] द्वारा पूर्वाग्रह शब्द के रूप में दहलीज मूल्यों का प्रतिनिधित्व पेश किया गया था - [[ADALINE]] देखें।
+शोधकर्ताओं ने भी जल्द ही अनुभव किया कि चक्रीय नेटवर्क, न्यूरॉन्स के माध्यम से [[ प्रतिक्रिया | प्रतिक्रिया]] के साथ, गतिशील प्रणालियों को स्मृति के साथ परिभाषित कर सकते हैं, लेकिन अधिकांश शोध केंद्रित (और अभी भी) सख्ती से [[फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क]] पर केंद्रित हैं क्योंकि वे छोटी कठिनाई प्रस्तुत करते हैं।
+एक महत्वपूर्ण और अग्रणी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जो रैखिक थ्रेशोल्ड फलन का उपयोग करता था, वह [[परसेप्ट्रॉन]] था, जिसे [[फ्रैंक रोसेनब्लैट]] द्वारा विकसित किया गया था। यह मॉडल पहले से ही न्यूरॉन्स में अधिक लचीले वजन मूल्यों पर विचार करता था, और अनुकूली क्षमताओं वाली मशीनों में उपयोग किया जाता था। 1960 में [[बर्नार्ड विड्रो]] द्वारा पूर्वाग्रह शब्द के रूप में दहलीज मूल्यों का प्रतिनिधित्व प्रस्तुत किया गया था - [[ADALINE|एडलाइन]] देखें।
+के दशक के उत्तरार्ध में, जब तंत्रिका नेटवर्क पर शोध फिर से मजबूत हुआ, तो अधिक निरंतर आकार वाले न्यूरॉन्स पर विचार किया जाने लगा। सक्रियण फलन को अलग करने की संभावना वजन के समायोजन के लिए ढाल वंश और अन्य अनुकूलन एल्गोरिदम के प्रत्यक्ष उपयोग की अनुमति देती है। तंत्रिका नेटवर्क भी एक सामान्य कार्य सन्निकटन मॉडल के रूप में उपयोग किए जाने लगे। सबसे प्रसिद्ध प्रशिक्षण एल्गोरिथम जिसे [[backpropagation|बैकप्रोपैगेशन]] कहा जाता है, को कई बार फिर से खोजा गया है लेकिन इसका पहला विकास [[पॉल वर्बोस]] के काम पर वापस जाता है।<ref>[[Paul Werbos]], Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences. PhD thesis, Harvard University, 1974</ref><ref>{{cite journal | last=Werbos | first=P.J. |author-link=Paul Werbos| title=Backpropagation through time: what it does and how to do it | journal=Proceedings of the IEEE | volume=78 | issue=10 | year=1990 | issn=0018-9219 | doi=10.1109/5.58337 | pages=1550–1560| s2cid=18470994 | url=https://zenodo.org/record/1262035 }}</ref>
-के दशक के उत्तरार्ध में, जब तंत्रिका नेटवर्क पर शोध फिर से मजबूत हुआ, तो अधिक निरंतर आकार वाले न्यूरॉन्स पर विचार किया जाने लगा। सक्रियण समारोह को अलग करने की संभावना वजन के समायोजन के लिए ढाल वंश और अन्य अनुकूलन एल्गोरिदम के प्रत्यक्ष उपयोग की अनुमति देती है। तंत्रिका नेटवर्क भी एक सामान्य कार्य सन्निकटन मॉडल के रूप में उपयोग किए जाने लगे। सबसे प्रसिद्ध प्रशिक्षण एल्गोरिथम जिसे [[backpropagation]] कहा जाता है, को कई बार फिर से खोजा गया है लेकिन इसका पहला विकास [[पॉल वर्बोस]] के काम पर वापस जाता है।<ref>[[Paul Werbos]], Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences. PhD thesis, Harvard University, 1974</ref><ref>{{cite journal | last=Werbos | first=P.J. |author-link=Paul Werbos| title=Backpropagation through time: what it does and how to do it | journal=Proceedings of the IEEE | volume=78 | issue=10 | year=1990 | issn=0018-9219 | doi=10.1109/5.58337 | pages=1550–1560| s2cid=18470994 | url=https://zenodo.org/record/1262035 }}</ref>
 == स्थानांतरण कार्यों के प्रकार ==
-{{Main|Transfer function}}
+{{Main|स्थानांतरण प्रकार्य}}
-न्यूरॉन के ट्रांसफर फ़ंक्शन (सक्रियण फ़ंक्शन) को कई गुणों के लिए चुना जाता है जो न्यूरॉन युक्त नेटवर्क को बढ़ाते हैं या सरल करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, उदाहरण के लिए, किसी भी [[ बहुपरत परसेप्ट्रॉन ]] में लीनियर ट्रांसफर फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए एक समान सिंगल-लेयर नेटवर्क होता है; इसलिए बहु-परत नेटवर्क का लाभ प्राप्त करने के लिए एक गैर-रैखिक कार्य आवश्यक है।{{Citation needed|date=May 2018}}
-नीचे, यू सभी मामलों में न्यूरॉन के सभी इनपुट के भारित योग को संदर्भित करता है, अर्थात एन इनपुट के लिए,
+न्यूरॉन के स्थानांतरण फलन (सक्रियण फलन) को कई गुणों के लिए चुना जाता है जो न्यूरॉन युक्त नेटवर्क को बढ़ाते हैं या सरल करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, उदाहरण के लिए, किसी भी [[ बहुपरत परसेप्ट्रॉन ]] में लीनियर स्थानांतरण फलन का उपयोग करने के लिए एक समान सिंगल-लेयर नेटवर्क होता है; इसलिए बहु-परत नेटवर्क का लाभ प्राप्त करने के लिए एक गैर-रैखिक कार्य आवश्यक है।{{Citation needed|date=May 2018}}
+नीचे, यू सभी स्थितियों में न्यूरॉन के सभी इनपुट के भारित योग को संदर्भित करता है, अर्थात ''n'' इनपुट के लिए,
 :<math>
@@ Line 74: / Line 83: @@
 जहां w 'सिनैप्टिक वेट' का वेक्टर है और x इनपुट का वेक्टर है।
-=== स्टेप फंक्शन ===
+=== स्टेप फलन ===
-इस ट्रांसफर फ़ंक्शन का आउटपुट वाई बाइनरी है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इनपुट निर्दिष्ट सीमा, θ से मिलता है या नहीं। सिग्नल भेजा जाता है, यानी अगर सक्रियण थ्रेशोल्ड को पूरा करता है, तो आउटपुट एक पर सेट होता है।
+इस स्थानांतरण फलन का आउटपुट वाई बाइनरी है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इनपुट निर्दिष्ट सीमा, θ से मिलता है या नहीं। सिग्नल भेजा जाता है, यानी अगर सक्रियण थ्रेशोल्ड को पूरा करता है, तो आउटपुट एक पर सेट होता है।
 :<math>y = \begin{cases} 1 & \text{if }u \ge \theta \\ 0 & \text{if }u < \theta \end{cases}</math>
-यह फ़ंक्शन परसेप्ट्रॉन में उपयोग किया जाता है और अक्सर कई अन्य मॉडलों में दिखाई देता है। यह [[ hyperplane ]] द्वारा इनपुट के [[ सदिश स्थल ]] का विभाजन करता है। यह इनपुट के बाइनरी वर्गीकरण को करने के उद्देश्य से नेटवर्क की अंतिम परत में विशेष रूप से उपयोगी है। वज़न को बड़े मान निर्दिष्ट करके इसे अन्य सिग्मोइडल फ़ंक्शंस से अनुमानित किया जा सकता है।
+यह फलन परसेप्ट्रॉन में उपयोग किया जाता है और अधिकांशतः कई अन्य मॉडलों में दिखाई देता है। यह [[ hyperplane | हाइपरप्लेन]] द्वारा इनपुट के [[ सदिश स्थल ]] का विभाजन करता है। यह इनपुट के बाइनरी वर्गीकरण को करने के उद्देश्य से नेटवर्क की अंतिम परत में विशेष रूप से उपयोगी है। वज़न को बड़े मान निर्दिष्ट करके इसे अन्य सिग्मोइडल फलन से अनुमानित किया जा सकता है।
 === रैखिक संयोजन ===
-इस मामले में, आउटपुट यूनिट केवल इसके इनपुट का भारित योग और एक पूर्वाग्रह शब्द है। ऐसे कई रैखिक न्यूरॉन्स इनपुट वेक्टर के [[रैखिक परिवर्तन]] का प्रदर्शन करते हैं। यह आमतौर पर नेटवर्क की पहली परतों में अधिक उपयोगी होता है। [[हार्मोनिक विश्लेषण]] जैसे रैखिक मॉडल के आधार पर कई विश्लेषण उपकरण मौजूद हैं, और वे सभी इस रैखिक न्यूरॉन के साथ तंत्रिका नेटवर्क में उपयोग किए जा सकते हैं। पूर्वाग्रह शब्द हमें डेटा के [[सजातीय निर्देशांक]] बनाने की अनुमति देता है।
+इस स्थितियों में, आउटपुट यूनिट केवल इसके इनपुट का भारित योग और एक पूर्वाग्रह शब्द है। ऐसे कई रैखिक न्यूरॉन्स इनपुट वेक्टर के [[रैखिक परिवर्तन]] का प्रदर्शन करते हैं। यह सामान्यतः नेटवर्क की पहली परतों में अधिक उपयोगी होता है। [[हार्मोनिक विश्लेषण]] जैसे रैखिक मॉडल के आधार पर कई विश्लेषण उपकरण उपस्थित हैं, और वे सभी इस रैखिक न्यूरॉन के साथ तंत्रिका नेटवर्क में उपयोग किए जा सकते हैं। पूर्वाग्रह शब्द हमें डेटा के [[सजातीय निर्देशांक]] बनाने की अनुमति देता है।
 देखें: लीनियर ट्रांसफॉर्मेशन, हार्मोनिक एनालिसिस, [[ रैखिक फ़िल्टर ]], [[ छोटा लहर ]], [[ प्रमुख कंपोनेंट विश्लेषण ]], [[ स्वतंत्र घटक विश्लेषण ]], [[विखंडन]]
 === सिग्मॉइड ===
-{{See also|Sigmoid function}}
+{{See also|सिग्मॉइड फलन}}
-एक काफी सरल गैर-रैखिक फ़ंक्शन, सिग्मॉइड फ़ंक्शन जैसे कि लॉजिस्टिक फ़ंक्शन में भी आसानी से परिकलित डेरिवेटिव होता है, जो नेटवर्क में वज़न अपडेट की गणना करते समय महत्वपूर्ण हो सकता है। इस प्रकार यह नेटवर्क को गणितीय रूप से अधिक आसानी से जोड़-तोड़ करने योग्य बनाता है, और शुरुआती कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए आकर्षक था, जिन्हें अपने सिमुलेशन के कम्प्यूटेशनल लोड को कम करने की आवश्यकता थी। यह पहले आमतौर पर मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन में देखा जाता था। हालांकि, हाल के काम ने सिग्मॉइड न्यूरॉन्स को रेक्टिफायर (तंत्रिका नेटवर्क) न्यूरॉन्स की तुलना में कम प्रभावी दिखाया है। कारण यह है कि बैकप्रोपैजेशन एल्गोरिदम द्वारा गणना किए गए ग्रेडियेंट शून्य की ओर कम हो जाते हैं क्योंकि सक्रियण सिग्मोइडल न्यूरॉन्स की परतों के माध्यम से फैलता है, जिससे सिग्मोइडल न्यूरॉन्स की कई परतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क को अनुकूलित करना मुश्किल हो जाता है।<!--
+एक बहुत सरल गैर-रैखिक फलन, सिग्मॉइड फलन जैसे कि लॉजिस्टिक फलन में भी सरलता से परिकलित डेरिवेटिव होता है, जो नेटवर्क में वज़न अपडेट की गणना करते समय महत्वपूर्ण हो सकता है। इस प्रकार यह नेटवर्क को गणितीय रूप से अधिक सरलता से जोड़-तोड़ करने योग्य बनाता है, और प्रारंभी कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए आकर्षक था, जिन्हें अपने सिमुलेशन के कम्प्यूटेशनल लोड को कम करने की आवश्यकता थी। यह पहले सामान्यतः मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन में देखा जाता था। चूँकि, हाल के काम ने सिग्मॉइड न्यूरॉन्स को रेक्टिफायर (तंत्रिका नेटवर्क) न्यूरॉन्स की तुलना में कम प्रभावी दिखाया है। कारण यह है कि पश्च प्रसार एल्गोरिदम द्वारा गणना किए गए ग्रेडियेंट शून्य की ओर कम हो जाते हैं क्योंकि सक्रियण सिग्मोइडल न्यूरॉन्स की परतों के माध्यम से फैलता है, जिससे सिग्मोइडल न्यूरॉन्स की कई परतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क को अनुकूलित करना कठिन हो जाता है।<!--
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 === शुद्ध करनेवाला ===
-{{See also|Rectifier (neural networks)}}
+{{See also|शुद्ध करनेवाला (तंत्रिका नेटवर्क)}}
-कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, रेक्टिफायर या ReLU (रेक्टीफाइड लीनियर यूनिट) एक सक्रियण फ़ंक्शन है जिसे इसके तर्क के सकारात्मक भाग के रूप में परिभाषित किया गया है:
+कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, रेक्टिफायर या ReLU (रेक्टीफाइड लीनियर यूनिट) एक सक्रियण फलन है जिसे इसके तर्क के सकारात्मक भाग के रूप में परिभाषित किया गया है:
 : <math>f(x) = x^+ = \max(0, x),</math>
-जहाँ x एक न्यूरॉन का इनपुट है। इसे [[रैंप समारोह]] के रूप में भी जाना जाता है और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में अर्ध-तरंग सुधार के समान है। इस एक्टिवेशन फंक्शन को सबसे पहले हैनलोसर एट अल द्वारा डायनेमिक नेटवर्क में पेश किया गया था। नेचर में 2000 के पेपर में<ref name="Hahnloser2000">{{cite journal | last1=Hahnloser | first1=Richard H. R. | last2=Sarpeshkar | first2=Rahul | last3=Mahowald | first3=Misha A. | last4=Douglas | first4=Rodney J. | last5=Seung | first5=H. Sebastian | title=डिजिटल चयन और एनालॉग प्रवर्धन कॉर्टेक्स-प्रेरित सिलिकॉन सर्किट में सह-अस्तित्व में हैं| journal=Nature | volume=405 | issue=6789 | year=2000 | issn=0028-0836 | doi=10.1038/35016072 | pmid=10879535 | pages=947–951| bibcode=2000Natur.405..947H | s2cid=4399014 }}</ref> मजबूत [[जैविक]] प्रेरणा और गणितीय औचित्य के साथ।<ref name="Hahnloser2001">{{cite conference |authors=R Hahnloser, H.S. Seung |year=2001 |title=सममित दहलीज-रैखिक नेटवर्क में अनुमत और निषिद्ध सेट|conference=NIPS 2001}}</ref> गहरे नेटवर्क के बेहतर प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए 2011 में पहली बार इसका प्रदर्शन किया गया है,<ref name="glorot2011">{{cite conference |authors=Xavier Glorot, Antoine Bordes and [[Yoshua Bengio]] |year=2011 |title=डीप विरल रेक्टिफायर न्यूरल नेटवर्क|conference=AISTATS |url=http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/glorot11a/glorot11a.pdf}}</ref> 2011 से पहले व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सक्रियण कार्यों की तुलना में, यानी [[लॉजिस्टिक फंक्शन]] (जो संभाव्यता सिद्धांत से प्रेरित है; [[ संभार तन्त्र परावर्तन ]] देखें) और इसका अधिक व्यावहारिक<ref>{{cite encyclopedia |authors=[[Yann LeCun]], [[Leon Bottou]], Genevieve B. Orr and [[Klaus-Robert Müller]] |year=1998 |url=http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98b.pdf |title=कुशल बैकप्रॉप|editor=G. Orr |editor2=K. Müller |encyclopedia=Neural Networks: Tricks of the Trade |publisher=Springer}}</ref> समकक्ष, [[अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा]]।
+जहाँ x एक न्यूरॉन का इनपुट है। इसे [[रैंप समारोह|रैंप फलन]] के रूप में भी जाना जाता है और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में अर्ध-तरंग सुधार के समान है। इस एक्टिवेशन फलन को सबसे पहले हैनलोसर एट अल द्वारा डायनेमिक नेटवर्क में प्रस्तुत किया गया था। नेचर में 2000 के पेपर में<ref name="Hahnloser2000">{{cite journal | last1=Hahnloser | first1=Richard H. R. | last2=Sarpeshkar | first2=Rahul | last3=Mahowald | first3=Misha A. | last4=Douglas | first4=Rodney J. | last5=Seung | first5=H. Sebastian | title=डिजिटल चयन और एनालॉग प्रवर्धन कॉर्टेक्स-प्रेरित सिलिकॉन सर्किट में सह-अस्तित्व में हैं| journal=Nature | volume=405 | issue=6789 | year=2000 | issn=0028-0836 | doi=10.1038/35016072 | pmid=10879535 | pages=947–951| bibcode=2000Natur.405..947H | s2cid=4399014 }}</ref> मजबूत [[जैविक]] प्रेरणा और गणितीय औचित्य के साथ।<ref name="Hahnloser2001">{{cite conference |authors=R Hahnloser, H.S. Seung |year=2001 |title=सममित दहलीज-रैखिक नेटवर्क में अनुमत और निषिद्ध सेट|conference=NIPS 2001}}</ref> गहरे नेटवर्क के अच्छा प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए 2011 में पहली बार इसका प्रदर्शन किया गया है,<ref name="glorot2011">{{cite conference |authors=Xavier Glorot, Antoine Bordes and [[Yoshua Bengio]] |year=2011 |title=डीप विरल रेक्टिफायर न्यूरल नेटवर्क|conference=AISTATS |url=http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/glorot11a/glorot11a.pdf}}</ref> 2011 से पहले व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सक्रियण कार्यों की तुलना में, यानी [[लॉजिस्टिक फंक्शन|लॉजिस्टिक फलन]] (जो संभाव्यता सिद्धांत से प्रेरित है; [[ संभार तन्त्र परावर्तन ]] देखें) और इसका अधिक व्यावहारिक<ref>{{cite encyclopedia |authors=[[Yann LeCun]], [[Leon Bottou]], Genevieve B. Orr and [[Klaus-Robert Müller]] |year=1998 |url=http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98b.pdf |title=कुशल बैकप्रॉप|editor=G. Orr |editor2=K. Müller |encyclopedia=Neural Networks: Tricks of the Trade |publisher=Springer}}</ref> समकक्ष, [[अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा]] है
-ReLU सक्रियण फ़ंक्शन का आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला संस्करण Leaky ReLU है जो इकाई के सक्रिय नहीं होने पर एक छोटे, सकारात्मक ढाल की अनुमति देता है:
+ReLU सक्रियण फलन का सामान्यतः उपयोग किया जाने वाला संस्करण Leaky ReLU है जो इकाई के सक्रिय नहीं होने पर एक छोटे, सकारात्मक ढाल की अनुमति देता है:
 <math>f(x) = \begin{cases}
@@ Line 104: / Line 115: @@
      ax & \text{otherwise}.
 \end{cases}</math>
 जहाँ x न्यूरॉन का इनपुट है और a एक छोटा सकारात्मक स्थिरांक है (मूल पेपर में मान 0.01 का उपयोग a के लिए किया गया था)।<ref name="maas2014">Andrew L. Maas, Awni Y. Hannun, Andrew Y. Ng (2014). [https://ai.stanford.edu/~amaas/papers/relu_hybrid_icml2013_final.pdf Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models].</ref>
 == [[स्यूडोकोड]] एल्गोरिथम ==
-निम्नलिखित एकल टीएलयू का एक सरल स्यूडोकोड कार्यान्वयन है जो [[बूलियन डेटा प्रकार]] इनपुट (सही या गलत) लेता है, और सक्रिय होने पर एकल बूलियन आउटपुट देता है। एक [[ वस्तु के उन्मुख ]] | ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मॉडल का उपयोग किया जाता है। प्रशिक्षण का कोई तरीका परिभाषित नहीं है, क्योंकि कई मौजूद हैं। यदि विशुद्ध रूप से कार्यात्मक मॉडल का उपयोग किया गया था, तो नीचे दिए गए वर्ग TLU को एक फ़ंक्शन TLU के साथ बदल दिया जाएगा जिसमें इनपुट पैरामीटर थ्रेशोल्ड, वज़न और इनपुट जो एक बूलियन मान लौटाते हैं।
+निम्नलिखित एकल टीएलयू का एक सरल स्यूडोकोड कार्यान्वयन है जो [[बूलियन डेटा प्रकार]] इनपुट (सही या गलत) लेता है, और सक्रिय होने पर एकल बूलियन आउटपुट देता है। एक [[ वस्तु के उन्मुख ]]ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मॉडल का उपयोग किया जाता है। प्रशिक्षण का कोई विधि परिभाषित नहीं है, क्योंकि कई उपस्थित हैं। यदि विशुद्ध रूप से कार्यात्मक मॉडल का उपयोग किया गया था, तो नीचे दिए गए वर्ग टीएलयू को एक फलन टीएलयू के साथ बदल दिया जाएगा जिसमें इनपुट पैरामीटर थ्रेशोल्ड, वज़न और इनपुट जो एक बूलियन मान लौटाते हैं।
   कक्षा टीएलयू को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
@@ Line 114: / Line 127: @@
       डेटा सदस्य भार: आकार X की संख्याओं की सूची
-      फ़ंक्शन सदस्य आग (इनपुट: आकार X के बूलियन की सूची): बूलियन को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
+      फलन सदस्य आग (इनपुट: आकार X के बूलियन की सूची): बूलियन को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
-          चर टी: संख्या
+          चर T: संख्या
-          टी ← 0
+          T ← 0
           प्रत्येक के लिए मैं 1 से X में करता हूं
               यदि इनपुट (i) सत्य है तो
-                  टी ← टी + वजन (मैं)
+                  T ← T + वजन (मैं)
               अगर अंत
           प्रत्येक के लिए अंत
-          अगर टी> दहलीज तब
+          अगर T> दहलीज तब
               सच लौटाओ
           अन्य:
               विवरण झूठा है
           अगर अंत
-      अंत समारोह
+      अंत फलन
   अंत वर्ग

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