স্পন্দিত বা স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জৈবিক নিউরনের ঝিল্লি গতিবেগের আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত করে, যেখানে ডালগুলি পরবর্তী স্তরে তথ্য বহন করে। নিউরনগুলিকে অগত্যা একই সাথে সমস্ত "আগুন" লাগাতে হবে না, যেমন তারা ব্যাকপ্রপের মতো করে, উদাহরণস্বরূপ।
তবুও, মনে হচ্ছে মেশিন লার্নিং সমস্যার জন্য এই মডেলগুলিকে নিয়োগের ক্ষেত্রে বাধা রয়েছে। আরও জৈবিকভাবে বাস্তবসম্মত মডেলগুলি ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীদের পথে কোন নির্দিষ্ট সমস্যা রয়েছে?
উত্তর:
প্রধান বিষয়টি হ'ল মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা কেউ জানে না :)
তত্ত্ব
আমি যতদূর বলতে পারি, নিউরাল নেটওয়ার্ক গবেষণায় তিনটি বড় পদক্ষেপ রয়েছে:
মূলত, এখানে বিবর্তনটি হ'ল মানব মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তার কাছাকাছি পৌঁছনোর জন্য এবং সর্বশেষ মডেলটির সেরা বিশ্বস্ততা রয়েছে।
অনুশীলন করা
এসএনএনগুলি খুব আশাব্যঞ্জক বলে মনে হচ্ছে এবং এর উপরেও স্পর্শনেট নির্মিত একটি কমার্সিয়াল প্রোডাক্ট রয়েছে ("স্পাইকনেট কী করতে পারে" এবং "স্পাইকনেট এখনও কী করতে পারে না" এর অধীনে আপনি তাদের যে সমস্যার মুখোমুখি হতে পারেন তা দেখতে পারেন)।
স্পাইকিং নেটওয়ার্কগুলির সাথে সুনির্দিষ্ট সমস্যাগুলি সম্পর্কে আমি বলতে পারি না - তবে সাধারণভাবে আমার ধারণা আছে যে সমস্যাগুলি দেখা দেয় কারণ মানুষ এসএনএনগুলি একটি মানুষের মস্তিষ্কের মতো আরও বেশি করে কাজ করতে চায়:
উইকিপিডিয়ায় "পালসড নিউরাল নেটওয়ার্ক" বইয়ের একটি লিঙ্ক রয়েছে যা "পালস কোডড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির বাস্তবায়ন বিষয়সমূহ" বিভাগে রয়েছে তবে আমি এ সম্পর্কে মন্তব্য করার মতো যথেষ্ট শিক্ষিত নই।
বিষয়টির ভূমিকা হিসাবে, আমি এই কাগজটি সুপারিশ করছি: স্পন্দিত নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশন ( পিডিএফ )
দেখে মনে হচ্ছে যে সমস্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমগুলি তাদের প্রশিক্ষণের অ্যালগোরিদমগুলিতে কিছুটা গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভুত ব্যবহার করে এবং এমনকি এএনএএন-র নন মডেলগুলি গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ব্যবহার করে। SNN- এর মাধ্যমে অস্থায়ী ফ্যাশনে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত প্রয়োগ কীভাবে করা যায় সে সম্পর্কে কোনও তত্ত্ব নেই বলে মনে হয়। একটি সম্ভাবনা হ'ল নিউরোমর্ফিক কম্পিউটারিংয়ের বৃদ্ধি যা এসএনএনগুলির সাথে একই সাথে আরও জৈবিকভাবে বাস্তবসম্মত মডেল ব্যবহার করে। তবে দেখে মনে হচ্ছে অনেকগুলি স্ট্যান্ডার্ড এমএল সমস্যা যেমন হাতের লেখার স্বীকৃতি, বক্তৃতা স্বীকৃতি, বস্তুর স্বীকৃতি, ভাষার অনুবাদ ইত্যাদিতে এএনএন-এর সাথে প্রাপ্ত খুব সুনির্দিষ্ট বেঞ্চমার্কের মতো আজকের নিউরোমর্ফিক ক্ষেত্রটিতে শক্তিশালী মেশিন-লার্নিং বেঞ্চমার্ক / ব্রেকথ্রুগুলি নেই seems