Probabilistic neural network
ಸಂಭವನೀಯ ನರ ಜಾಲವು (ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್.) ಒಂದು ಪೂರಕ ನರ ಜಾಲವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಎನ್ಎನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಮೂಲ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು (ಪಿಡಿಎಫ್) ಪಾರ್ಜೆನ್ ವಿಂಡೋ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಪಿಡಿಎಫ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಹೊಸ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ವರ್ಗ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಬೇಯ್ಸ್ ನಿಯಮವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ, ತಪ್ಪು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲವನ್ನು (ಎ. ಎನ್. ಎನ್.) ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಜಾಲ ಮತ್ತು ಕರ್ನಲ್ ಫಿಶರ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಎಂಬ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಡಿ. ಎಫ್. ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. 1966ರಲ್ಲಿ ಸ್ಪೆಚ್ಟ್. ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ನಲ್ಲಿ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಾಲ್ಕು ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಪದರದ ಪೂರಕ ಜಾಲವಾಗಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಲೇಯರ್ ಸಮ್ಮೇಶನ್ ಲೇಯರ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಇರುವಾಗ, ಮೊದಲ ಪದರವು ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ನಿಂದ ತರಬೇತಿ ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳವರೆಗಿನ ದೂರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅದರ ಅಂಶಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ತರಬೇತಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಎಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಪದರವು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಒಳಹರಿವಿನ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ವಾಹಕವಾಗಿ ಅದರ ನಿವ್ವಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಎರಡನೇ ಪದರದ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಾರ್ಯವು ಈ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ವರ್ಗಕ್ಕೆ 1 (ಧನಾತ್ಮಕ ಗುರುತು) ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತವಲ್ಲದ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ 0 (ಋಣಾತ್ಮಕ ಗುರುತು) ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರವು ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶವು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಚರರಾಶಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣದ ಅಸ್ಥಿರಗಳಲ್ಲಿ, ಎನ್-1 ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಎನ್ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಗಗಳಿರುವಾಗ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಧ್ಯಭಾಗವನ್ನು ಕಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಇನ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಗುಪ್ತ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿ ಪದರ ಈ ಪದರವು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೂ ಒಂದು ನರಕೋಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಕರಣದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಪ್ತ ನರಕೋಶವು ನರಕೋಶದ ಕೇಂದ್ರ ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣದ ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಿಗ್ಮಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೇಡಿಯಲ್ ಬೇಸಿಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾರಾಂಶ ಪದರ ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಗೆ ಗುರಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಗಕ್ಕೂ ಒಂದು ಮಾದರಿಯ ನರಕೋಶವಿದೆ. ಪ್ರತಿ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕರಣದ ನಿಜವಾದ ಗುರಿ ವರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಗುಪ್ತ ನರಕೋಶದೊಂದಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಗುಪ್ತ ನರಕೋಶದಿಂದ ಹೊರಬರುವ ತೂಕದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಗುಪ್ತ ನರಕೋಶದ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಮಾದರಿ ನರಕೋಶಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಅವು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ವರ್ಗದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ಮಾದರಿಯ ಪದರದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಪ್ರತಿ ಗುರಿ ವರ್ಗದ ತೂಕದ ಮತಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ವರ್ಗವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಮತವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಬಹು ಪದರದ ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಬದಲಿಗೆ ಪಿಎನ್ಎನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲತೆಗಳಿವೆ. ಬಹು ಪದರದ ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಬಹು ಪದರದ ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರಬಹುದು. ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಜಾಲಗಳು ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳಿಗೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಜಾಲಗಳು ನಿಖರವಾದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಗುರಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಗಳು ಬೇಯೆಸ್ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ. ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಹೊಸ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಶೇಖರಿಸಿಡಲು ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಚಂಡಮಾರುತದ ನೀರಿನ ಕೊಳವೆಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೀಣಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪಿ. ಎನ್. ಎನ್. ಸಂಭಾವ್ಯ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಅನ್ವಯಗಳು. ಎಫ್ಟಿಐಆರ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಕೋಪಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ಯಾಸ್ಟ್ರಿಕ್ ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪ್ ಮಾದರಿಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಸಂಭವನೀಯ ನರ ಜಾಲಗಳ ವಿಧಾನ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಫಾರ್ಮಾಕೋಕೈನೆಟೀಸ್ಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ನರ ಜಾಲಗಳ ಅನ್ವಯ. ಕೇಂದ್ರ ನರಮಂಡಲದ ಲ್ಯುಕೇಮಿಯಾ ಮತ್ತು ಭ್ರೂಣದ ಗೆಡ್ಡೆಯ ವರ್ಗದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ನರ ಜಾಲಗಳು. ಸಂಭವನೀಯ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಡಗಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ವೈರ್ಲೆಸ್ ಆಡ್ ಹಾಕ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ನರ ಜಾಲ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವೇದಕ ಸಂರಚನೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಪಾತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್. ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಇಮೇಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು