అన్ని విండోస్ సమస్యలు మరియు ఇతర కార్యక్రమాలను పరిష్కరించడం

కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు

సాంప్రదాయ డిజిటల్ కంప్యూటర్ చాలా పనులను బాగా చేస్తుంది. ఇది చాలా వేగంగా ఉంది, మరియు మీరు ఏమి చేయాలో అది ఖచ్చితంగా చేస్తుంది. దురదృష్టవశాత్తు, మీరు పరిష్కరించాలనుకుంటున్న సమస్యను మీరే పూర్తిగా అర్థం చేసుకోనప్పుడు అది మీకు సహాయం చేయదు. ఇంకా ఘోరంగా, ప్రామాణిక అల్గోరిథంలు ధ్వనించే లేదా అసంపూర్ణమైన డేటాతో బాగా వ్యవహరించవు, ఇంకా వాస్తవ ప్రపంచంలో, ఇది తరచుగా అందుబాటులో ఉండే ఏకైక రకం. ఒక సమాధానం కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (ANN) ను ఉపయోగించడం, ఇది స్వయంగా నేర్చుకోగల కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్.

విండోస్ 10 యొక్క కంప్యూటర్ పనితీరును ఎలా పెంచాలి

మొట్టమొదటి కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌ను మనస్తత్వవేత్త ఫ్రాంక్ రోసెన్‌బ్లాట్ 1958 లో కనుగొన్నారు. పెర్సెప్ట్రాన్ అని పిలువబడే, మానవ మెదడు దృశ్య డేటాను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో మరియు వస్తువులను గుర్తించడం ఎలా నేర్చుకోవాలో మోడల్ చేయడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఇతర పరిశోధకులు మానవ జ్ఞానాన్ని అధ్యయనం చేయడానికి ఇలాంటి ANN లను ఉపయోగించారు.



చివరికి, మానవ మెదడు యొక్క కార్యాచరణపై అంతర్దృష్టులను అందించడంతో పాటు, ANN లు తమ స్వంత ప్రయోజనకరమైన ఉపకరణాలుగా ఉంటాయని ఎవరైనా గ్రహించారు. వారి నమూనా-సరిపోలిక మరియు అభ్యాస సామర్థ్యాలు ప్రామాణిక గణన మరియు గణాంక పద్ధతుల ద్వారా పరిష్కరించడానికి కష్టమైన లేదా అసాధ్యమైన అనేక సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వీలు కల్పించాయి. 1980 ల చివరినాటికి, అనేక వాస్తవ-ప్రపంచ సంస్థలు వివిధ ప్రయోజనాల కోసం ANN లను ఉపయోగిస్తున్నాయి.



ANN లను తరచుగా నాడీ నెట్‌వర్క్‌లుగా సూచిస్తున్నప్పటికీ, ఆ పేరు వాస్తవానికి సరిగ్గా రూపొందించబడిన జీవ మెదడులకు చెందినది.

నిర్మాణం



ఒక కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అనేక ప్రాసెసింగ్ మూలకాల మధ్య కనెక్షన్‌లను సృష్టించడం ద్వారా పనిచేస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి జీవ మెదడులోని ఒకే న్యూరాన్‌తో సమానంగా ఉంటుంది. ఈ న్యూరాన్లు డిజిటల్ కంప్యూటర్ ద్వారా భౌతికంగా నిర్మించబడవచ్చు లేదా అనుకరించబడవచ్చు. ప్రతి న్యూరాన్ అనేక ఇన్‌పుట్ సిగ్నల్‌లను తీసుకుంటుంది, తరువాత, అంతర్గత వెయిటింగ్ సిస్టమ్ ఆధారంగా, ఒకే న్యూట్‌రాన్ సిగ్నల్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, అది సాధారణంగా మరొక న్యూరాన్‌కు ఇన్‌పుట్‌గా పంపబడుతుంది.

న్యూరాన్లు పటిష్టంగా పరస్పరం అనుసంధానించబడి వివిధ పొరలుగా నిర్వహించబడతాయి. ఇన్‌పుట్ లేయర్ ఇన్‌పుట్‌ను అందుకుంటుంది, అవుట్‌పుట్ లేయర్ తుది అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. సాధారణంగా ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ దాచిన పొరలు రెండింటి మధ్య శాండ్‌విచ్ చేయబడతాయి. ఈ నిర్మాణం డేటా యొక్క ఖచ్చితమైన ప్రవాహాన్ని అంచనా వేయడం లేదా తెలుసుకోవడం అసాధ్యం చేస్తుంది.

వారు ఎలా నేర్చుకుంటారు



కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు సాధారణంగా వాటి అన్ని న్యూరాన్‌ల కోసం యాదృచ్ఛిక బరువులతో ప్రారంభమవుతాయి. దీని అర్థం వారికి ఏమీ తెలియదు మరియు వారు ఉద్దేశించిన నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడానికి శిక్షణ పొందాలి. స్థూలంగా చెప్పాలంటే, ANN కి శిక్షణ ఇవ్వడానికి రెండు పద్ధతులు ఉన్నాయి, అది తప్పక పరిష్కరించాల్సిన సమస్యపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

స్వీయ-ఆర్గనైజింగ్ ANN (తరచుగా దాని ఆవిష్కర్త తర్వాత కోహొనెన్ అని పిలుస్తారు) పెద్ద మొత్తంలో డేటాను బహిర్గతం చేస్తుంది మరియు ఆ డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొంటుంది. పరిశోధకులు తరచుగా ప్రయోగాత్మక డేటాను విశ్లేషించడానికి ఈ రకాన్ని ఉపయోగిస్తారు.

బ్యాక్-ప్రచారం ANN, దీనికి విరుద్ధంగా, నిర్దిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి మానవులచే శిక్షణ పొందింది. శిక్షణ కాలంలో, ANN యొక్క అవుట్‌పుట్ సరిగ్గా ఉందో లేదో ఉపాధ్యాయుడు అంచనా వేస్తాడు. ఇది సరైనది అయితే, ఆ అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేసిన న్యూరల్ వెయిటింగ్‌లు బలోపేతం చేయబడతాయి; అవుట్‌పుట్ తప్పుగా ఉంటే, ఆ బాధ్యతలు తగ్గించబడతాయి. ఈ రకం తరచుగా అభిజ్ఞా పరిశోధన మరియు సమస్య పరిష్కార అనువర్తనాల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.

Android ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌ల జాబితా

ఒకే కంప్యూటర్‌లో అమలు చేయబడిన, కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్ సాధారణంగా సాంప్రదాయ అల్గోరిథమిక్ పరిష్కారం కంటే నెమ్మదిగా ఉంటుంది. ANN యొక్క సమాంతర స్వభావం, అయితే, ఇది చాలా తక్కువ అభివృద్ధి వ్యయంతో గొప్ప వేగ ప్రయోజనాన్ని అందించే బహుళ ప్రాసెసర్‌లను ఉపయోగించి నిర్మించడానికి అనుమతిస్తుంది. సమాంతర నిర్మాణం ANN లు చాలా పెద్ద మొత్తంలో డేటాను చాలా సమర్ధవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది. స్పీచ్ రికగ్నిషన్ లేదా మెషిన్ సెన్సార్ డేటా వంటి పెద్ద, నిరంతర సమాచార ప్రసారాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు, ANN లు వారి సరళ ప్రత్యర్ధుల కంటే చాలా వేగంగా పని చేయగలవు.

కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు సంక్లిష్టమైన, తరచుగా అసంపూర్తిగా ఉన్న డేటాతో వ్యవహరించే అనేక రకాల వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలలో ఉపయోగకరంగా ఉన్నాయని నిరూపించబడ్డాయి. వీటిలో మొదటిది దృశ్య నమూనా గుర్తింపు మరియు ప్రసంగ గుర్తింపులో ఉన్నాయి. అదనంగా, టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్ కోసం ఇటీవలి కార్యక్రమాలు ANN లను ఉపయోగించాయి. అనేక చేతివ్రాత విశ్లేషణ ప్రోగ్రామ్‌లు (ప్రముఖ PDA లలో ఉపయోగించినవి వంటివి) ANN లచే శక్తిని పొందుతాయి.

ఆటోమేటెడ్ మరియు రోబోటిక్ ఫ్యాక్టరీలు ఇప్పుడు ANN లచే పర్యవేక్షించబడుతున్నాయి, ఇవి యంత్రాలను నియంత్రిస్తాయి, ఉష్ణోగ్రత సెట్టింగులను సర్దుబాటు చేస్తాయి, పనిచేయకపోవడాన్ని నిర్ధారిస్తాయి మరియు మరిన్ని. ఈ ANN లు నైపుణ్యం కలిగిన కార్మికులను పెంపొందించవచ్చు లేదా భర్తీ చేయవచ్చు, తద్వారా తక్కువ మంది వ్యక్తులు ఎక్కువ పని చేయడం సాధ్యపడుతుంది.

ఆర్థిక ఉపయోగాలు

ANN ల యొక్క ఆర్ధిక ఉపయోగాలు అత్యంత ఉత్తేజకరమైనవి కావచ్చు.

పెద్ద ఆర్థిక సంస్థలు బాండ్ రేటింగ్, క్రెడిట్ స్కోరింగ్, లక్ష్య మార్కెటింగ్ మరియు రుణ దరఖాస్తులను మూల్యాంకనం చేయడం వంటి వాటిలో పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ANN లను ఉపయోగించాయి. ఈ వ్యవస్థలు సాధారణంగా వాటి పూర్వీకుల కంటే కొన్ని శాతం పాయింట్లు మాత్రమే ఖచ్చితమైనవి, కానీ ఇందులో ఉన్న మొత్తం డబ్బు కారణంగా, అవి చాలా లాభదాయకంగా ఉంటాయి. ANN లు ఇప్పుడు క్రెడిట్ కార్డ్ లావాదేవీలను విశ్లేషించడానికి మోసపూరిత సందర్భాలను గుర్తించడానికి ఉపయోగిస్తారు.

జిక్సెల్ ఆప్స్

ఇతర రకాల నేరాలను కనుగొనడానికి ANN లు ఉపయోగించబడతాయి. అనేక US విమానాశ్రయాలలో బాంబ్ డిటెక్టర్లు పేలుడు రసాయనాల ఉనికిని గ్రహించడానికి గాలిలో ఉన్న ట్రేస్ ఎలిమెంట్‌లను విశ్లేషించడానికి ANN లను ఉపయోగిస్తాయి. మరియు చికాగో పోలీస్ డిపార్ట్‌మెంట్ సిబ్బంది కార్యాలయం పోలీసు అధికారులలో అవినీతిని రూపుమాపడానికి ANN లను ఉపయోగిస్తుంది.

కే డార్చెస్టర్, మాస్‌లో ఫ్రీలాన్స్ రచయిత. అతడిని చేరుకోండి Alexx@world.std.com .

ఎడిటర్స్ ఛాయిస్

మీ ఐప్యాడ్ లేదా మాక్‌బుక్‌ను అత్యధిక డబ్బు కోసం ఎక్కడ విక్రయించాలి

ఇప్పుడు వాడుకలో లేని మీ ఐప్యాడ్ లేదా మాక్‌బుక్ ప్రో ల్యాప్‌టాప్‌ను అత్యధిక నగదు కోసం విక్రయించండి

మరణం యొక్క నీలి తెర తర్వాత డంప్‌ఫైల్స్ ఎలా చదవాలి

అసలు శీర్షిక: IO మేనేజర్ డ్రైవర్ ఉల్లంఘనపై బ్లూ స్క్రీన్: ఏ లాగ్ (లు) - మరియు వాటిని చదవడానికి సాధనాలు - ఏ డ్రైవర్ (లు) తప్పులో ఉన్నాయో గుర్తించడానికి నేను తనిఖీ / ఉపయోగించాల్సిన అవసరం ఉందా? నా విన్ 7 అల్టిమేట్ 64-బిట్ కోసం

ఎక్స్‌బాక్స్ వన్ కంట్రోలర్ ఎ బటన్ వదులుగా ఉంది.

చాలా ఇటీవల నా కంట్రోలర్‌లోని నా బటన్ చాలా వదులుగా ఉంది, అక్కడ నేను ఇకపై నొక్కినట్లు అనిపించదు, అది జిటిఎ మరియు రెడ్ డెడ్ 2 ఆడటం వల్ల కావచ్చు.

సెక్యూరిటీ ఫోకస్ సీఈఓ: 2002 భద్రత కోసం 2002 కంటే అధ్వాన్నంగా ఉంటుంది

సెక్యూరిటీఫోకస్ ఇంక్. సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు CEO ఆర్థర్ వాంగ్ RSA కాన్ఫరెన్స్ 2002 లో హాజరైన వారితో మాట్లాడుతూ, 2001 లో ప్రతి వారం 30 కొత్త సాఫ్ట్‌వేర్ దుర్బలత్వాలు కనుగొనబడ్డాయి. ఈ సంఖ్య ఈ సంవత్సరం వారానికి 50 కి పెరగవచ్చు.

OpenOffice.org బిగ్ 1.0 ని తాకింది

కంప్యూటర్‌వరల్డ్ అనేక సాంకేతిక అంశాల పరిధిని కలిగి ఉంది, ఐటి యొక్క ఈ ప్రధాన ప్రాంతాలపై దృష్టి పెట్టింది: విండోస్, మొబైల్, ఆపిల్/ఎంటర్‌ప్రైజ్, ఆఫీస్ మరియు ఉత్పాదకత సూట్‌లు, సహకారం, వెబ్ బ్రౌజర్‌లు మరియు బ్లాక్‌చెయిన్, అలాగే మైక్రోసాఫ్ట్, ఆపిల్ వంటి కంపెనీల గురించి సంబంధిత సమాచారం మరియు గూగుల్.