مثال میں استعمال کیے گئے نیورل نیٹ ورک کا فن تعمیر ایک فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک ہے جس میں تین پرتیں ہیں: ایک ان پٹ پرت، ایک پوشیدہ پرت، اور ایک آؤٹ پٹ پرت۔ ان پٹ لیئر 784 یونٹس پر مشتمل ہے، جو ان پٹ امیج میں پکسلز کی تعداد کے مساوی ہے۔ ان پٹ لیئر میں ہر اکائی تصویر میں پکسل کی شدت کی قدر کی نمائندگی کرتی ہے۔
پوشیدہ پرت 128 یونٹس پر مشتمل ہے، جو مکمل طور پر ان پٹ لیئر سے جڑی ہوئی ہیں۔ پوشیدہ پرت میں ہر اکائی ان پٹ پرت سے ان پٹس کی وزنی رقم کا حساب لگاتی ہے اور آؤٹ پٹ پیدا کرنے کے لیے ایکٹیویشن فنکشن کا اطلاق کرتی ہے۔ اس مثال میں، چھپی ہوئی پرت میں استعمال ہونے والا ایکٹیویشن فنکشن رییکٹیفائیڈ لائنر یونٹ (ReLU) فنکشن ہے۔ ReLU فنکشن کی تعریف f(x) = max(0, x) کے طور پر کی گئی ہے، جہاں x یونٹ کے ان پٹس کا وزنی مجموعہ ہے۔ ReLU فنکشن نیٹ ورک میں غیر خطوطی کو متعارف کرواتا ہے، جس سے یہ ڈیٹا میں پیچیدہ پیٹرن اور تعلقات کو سیکھ سکتا ہے۔
آؤٹ پٹ پرت 10 یونٹس پر مشتمل ہے، ہر ایک درجہ بندی کے مسئلے میں ممکنہ کلاسوں میں سے ایک کی نمائندگی کرتا ہے۔ آؤٹ پٹ پرت میں موجود یونٹس بھی پوشیدہ پرت میں موجود اکائیوں سے مکمل طور پر جڑے ہوئے ہیں۔ پوشیدہ پرت کی طرح، آؤٹ پٹ پرت میں ہر یونٹ پوشیدہ پرت سے ان پٹ کے وزنی مجموعہ کا حساب لگاتا ہے اور ایکٹیویشن فنکشن کا اطلاق کرتا ہے۔ اس مثال میں، آؤٹ پٹ لیئر میں استعمال ہونے والا ایکٹیویشن فنکشن softmax فنکشن ہے۔ softmax فنکشن ان پٹ کے وزنی مجموعے کو کلاسز پر ایک امکانی تقسیم میں تبدیل کرتا ہے، جہاں امکانات کا مجموعہ 1 کے برابر ہوتا ہے۔ سب سے زیادہ امکان والی اکائی ان پٹ امیج کی پیشین گوئی شدہ کلاس کی نمائندگی کرتی ہے۔
خلاصہ کرنے کے لیے، مثال کے طور پر استعمال کیے گئے نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچر میں 784 یونٹس کے ساتھ ایک ان پٹ پرت، ReLU ایکٹیویشن فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے 128 یونٹس کے ساتھ ایک پوشیدہ پرت، اور softmax ایکٹیویشن فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے 10 یونٹوں کے ساتھ آؤٹ پٹ لیئر پر مشتمل ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات درجہ بندی کرنے کے ل a اعصابی نیٹ ورک کی تعمیر:
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow.js میں ماڈل کو کیسے مرتب اور تربیت دی جاتی ہے، اور واضح کراس اینٹروپی نقصان کے فنکشن کا کیا کردار ہے؟
- مشین سیکھنے کے عمل میں سیکھنے کی شرح اور دوروں کی تعداد کی کیا اہمیت ہے؟
- TensorFlow.js میں ٹریننگ ڈیٹا کو ٹریننگ اور ٹیسٹ سیٹس میں کیسے تقسیم کیا جاتا ہے؟
- درجہ بندی کے کاموں کے لیے نیورل نیٹ ورک بنانے میں TensorFlow.js کا کیا مقصد ہے؟