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संज्ञान में कनेक्शनिस्ट मॉडल

1990
  • David Rumelhart
  • James McClelland
  • Geoffrey Hinton
यह शोध प्रयोगशाला संज्ञानात्मक मनोविज्ञान में संबंधवादी मॉडलों पर केंद्रित है।

(यह छवि केवल उदाहरण के लिए बनाई गई है)

कनेक्शनिस्ट मॉडल, जिन्हें समानांतर वितरित प्रसंस्करण (PDP) या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है, संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को कई सरल, परस्पर जुड़े प्रसंस्करण इकाइयों जिन्हें नोड्स कहा जाता है, के बीच की बातचीत के रूप में दर्शाते हैं। ज्ञान किसी स्पष्ट स्थान पर संग्रहीत नहीं होता है बल्कि इन इकाइयों के बीच कनेक्शन भार में वितरित होता है। सीखने की प्रक्रिया इन भारों को समायोजित करके होती है, अक्सर बैकप्रॉपेगेशन जैसे एल्गोरिदम के माध्यम से, जो पैटर्न पहचान और कार्य अनुमान को सक्षम बनाता है।

कनेक्शनिस्ट मॉडल को प्रतीकात्मक मॉडल के मस्तिष्क-प्रेरित विकल्प के रूप में प्रस्तावित किया गया था। एक विशिष्ट नेटवर्क में नोड्स की परतें होती हैं: एक इनपुट परत, एक या अधिक छिपी हुई परतें और एक आउटपुट परत। नोड्स के बीच प्रत्येक कनेक्शन का एक संख्यात्मक भार होता है, जो उत्तेजक या अवरोधक हो सकता है। जब इनपुट परत को एक पैटर्न प्रस्तुत किया जाता है, तो सक्रियण पूरे नेटवर्क में फैलता है, जो प्रत्येक नोड पर भार और एक सक्रियण फ़ंक्शन द्वारा संशोधित होता है, जिससे आउटपुट परत पर एक पैटर्न उत्पन्न होता है।

इसकी प्रमुख नवीनता सीखने की प्रक्रिया में निहित है। पर्यवेक्षित शिक्षण में, नेटवर्क के आउटपुट की तुलना लक्ष्य आउटपुट से की जाती है, और अंतर (त्रुटि) का उपयोग पूरे नेटवर्क में कनेक्शन भार को संशोधित करने के लिए किया जाता है। बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम इन भार समायोजनों की कुशलतापूर्वक गणना करने की एक सामान्य विधि है। यह प्रक्रिया नेटवर्क को स्पष्ट नियमों के साथ प्रोग्राम किए बिना इनपुट से आउटपुट तक जटिल मैपिंग को धीरे-धीरे 'सीखने' की अनुमति देती है। यह दृष्टिकोण शोर वाले डेटा और पैटर्न पहचान से जुड़े कार्यों में उत्कृष्ट है, जैसे कि वस्तु पहचान या अंग्रेजी क्रियाओं के भूतकाल को सीखना, जो विशुद्ध रूप से प्रतीकात्मक प्रणालियों के लिए चुनौतीपूर्ण होते हैं।

UNESCO Nomenclature: 6105
प्रायोगिक मनोविज्ञान

Type

सार प्रणाली

व्यवधान

क्रांतिकारी

उपयोग

व्यापक उपयोग

शगुन

  • फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा परसेप्ट्रॉन मॉडल
  • हेब्बियन अधिगम सिद्धांत (‘‘एक साथ सक्रिय होने वाली कोशिकाएं, एक साथ जुड़ जाती हैं’’)
  • नॉर्बर्ट वीनर द्वारा प्रारंभिक साइबरनेटिक्स अनुसंधान
  • मैककुलोच-पिट्स न्यूरॉन मॉडल

आवेदन

  • प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (जैसे, अनुवाद, भावना विश्लेषण)
  • कंप्यूटर दृष्टि और छवि पहचान
  • वाक् पहचान प्रणाली
  • डीप लर्निंग आर्किटेक्चर
  • तंत्रिका संबंधी विकारों का मॉडलिंग

पेटेंट:

NA

संभावित नवाचार विचार

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संबंधित विषय: कनेक्शनिज्म, न्यूरल नेटवर्क, समानांतर वितरित प्रसंस्करण, पीडीपी, बैकप्रॉपैगेशन, मशीन लर्निंग, संज्ञानात्मक मॉडलिंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, नोड्स, वेट्स।

ऐतिहासिक संदर्भ

संज्ञान में कनेक्शनिस्ट मॉडल

1950
1990
1990
1941
1986
1990
2000

(यदि तिथि अज्ञात है या प्रासंगिक नहीं है, उदाहरण के लिए "द्रव यांत्रिकी", तो इसके उल्लेखनीय उद्भव का एक अनुमानित आंकड़ा प्रदान किया गया है)

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