Taxonomy of Neural Network
Summary
TLDRThis video script delves into the classification of natural networks, focusing on the taxonomy of neural networks. It explains various types such as perceptron neural networks, single-layer perceptrons, and multi-layer perceptrons, highlighting their structure and functionality. The script also touches on recurrent neural networks, their ability to remember and process sequential data, and long-term memory. It further discusses interconnected networks and their applications in image processing and classification, mentioning different types of neural networks like CNNs and their significance in feature extraction and categorization.
Takeaways
- 🧠 The video discusses the classification of neural networks in the context of natural language processing and science.
- 🌐 It explains the concept of perceptron neural networks, which are simple and do not have hidden layers.
- 📊 The script touches on the limitations of single-layer perceptron neural networks in handling complex problems.
- 🔄 The video introduces the forward-propagation method used in neural networks, where input is given and output is produced.
- 💡 It mentions the development of multi-layer perceptron neural networks, which use multiple layers to process information.
- 🔗 The script highlights the use of recurrent neural networks (RNNs) for sequence data and their ability to maintain memory of previous inputs.
- 📈 The video explains the concept of long short-term memory (LSTM) networks, which are a type of RNN designed to remember information for longer periods.
- 🔎 It discusses the role of convolutional neural networks (CNNs) in image processing and classification, emphasizing their use in feature extraction.
- 🌐 The script also covers the topic of fully connected networks, which are a type of artificial neural network where each neuron in one layer is connected to every neuron in the next layer.
- 📝 The video concludes with a brief overview of different types of neural networks and their applications in various fields.
Q & A
What is the main topic of the video?
-The main topic of the video is the classification of neural networks, including various types such as perceptron neural networks, single-layer perceptrons, multi-layer perceptrons, recurrent neural networks, and convolutional neural networks.
What is a perceptron neural network?
-A perceptron neural network is a simple type of neural network that has input units and no hidden layer. It is used for binary classification tasks.
How does a single-layer perceptron work?
-A single-layer perceptron works by receiving input, processing it through a linear combination, and then applying a threshold function to produce an output.
What is a multi-layer perceptron?
-A multi-layer perceptron is a type of feedforward artificial neural network that has multiple layers of nodes, at least one hidden layer, and a non-linear activation function.
What is the role of the activation function in a neural network?
-The activation function in a neural network introduces non-linear properties to the model, allowing it to learn and model complex patterns in the data.
What is a recurrent neural network and how does it differ from other types of neural networks?
-A recurrent neural network is a type of neural network that uses loops or cycles in its structure, allowing it to maintain a form of internal memory. It differs from other types of neural networks by being capable of processing sequences of data and exhibiting dynamic temporal behavior.
What is the purpose of long-term memory in a neural network?
-The purpose of long-term memory in a neural network is to store information for extended periods, allowing the network to recall and use that information for future tasks.
How does a convolutional neural network process images?
-A convolutional neural network processes images by applying a series of filters to the input image, which allows it to extract features and perform classification tasks.
What is the significance of the term 'feedforward' in the context of neural networks?
-In the context of neural networks, 'feedforward' refers to the process where the input data is passed through the network in a forward direction, layer by layer, until an output is produced without any feedback loops.
What is a fully connected layer in a neural network?
-A fully connected layer in a neural network is a layer where every neuron is connected to every neuron in the subsequent layer, allowing for complex interactions and computations.
How does a neural network with feedback differ from a feedforward network?
-A neural network with feedback, such as a recurrent neural network, allows for connections that form cycles, enabling the network to use past information to influence current computations. In contrast, a feedforward network has a unidirectional flow of information without any cycles.
Outlines
🧠 Introduction to Neural Networks
This paragraph introduces the concept of neural networks, specifically perceptron neural networks. It discusses the basics of how neural networks are constructed, mentioning input units and the process of classification. The paragraph also touches upon the simplicity of single-layer networks and their limitations, moving on to discuss multi-layer networks, which are also referred to as default or nodal neural networks. The explanation includes the idea of forward and backward propagation in neural networks, highlighting the importance of recurrent neural networks for memory and learning. The paragraph sets the stage for a deeper dive into the different types of neural networks and their applications in classification and image processing.
🌐 Types of Neural Networks and Their Structures
Paragraph 2 delves into the different types of neural networks, focusing on their interconnected nature and how they can be adapted for various tasks. It mentions open and interconnected networks, the role of neurons in these networks, and how they communicate with each other. The paragraph discusses the importance of feature extraction and categorization in image processing using neural networks. It also outlines the physical structure of different types of neural networks, such as single-layer perceptron networks with their inputs and outputs, and multi-layer perceptron networks with their complex interconnections. The discussion includes recurrent neural networks and their role in memory, as well as feedforward and feedback mechanisms. The paragraph concludes with an overview of how these networks are built and their applications in machine learning and image processing.
Mindmap
Keywords
💡Neural Networks
💡Classification
💡Perceptron
💡Multi-layer Perceptron (MLP)
💡Feedforward
💡Activation Function
💡Recurrent Neural Network (RNN)
💡Long Short-Term Memory (LSTM)
💡Convolutional Neural Network (CNN)
💡Backpropagation
💡Feature Extraction
Highlights
Introduction to the classification of natural networks, including perceptron neural networks, multi-layer perceptrons, and recurrent neural networks.
Explanation of how neural networks are constructed, starting with simple diagrams and moving to complex structures.
Discussion on perceptron neural networks, including their input and output units and the absence of hidden layers.
Clarification that simple networks are not suitable for complex tasks and the need for multi-layer perceptrons.
Description of multi-layer perceptrons, including their multiple layers and the use of neurons in each layer.
Introduction to the concept of default node neural networks, also known as multiple layers.
Explanation of the forward and feedback mechanisms in neural networks, including their role in learning and memory.
Discussion on recurrent neural networks, their ability to remember past inputs, and their use in sequence prediction.
Mention of the different types of neural networks used in image processing and classification.
Explanation of the physical structure of each type of neural network, including single-layer and multi-layer perceptrons.
Description of how recurrent neural networks use feedback loops to process sequences and time-series data.
Introduction to the concept of long short-term memory (LSTM) networks and their role in learning from long sequences.
Discussion on the different types of neural networks used in image processing, including feature extraction and classification.
Explanation of the role of convolutional neural networks (CNNs) in image processing and classification.
Overview of the different types of neural networks and their applications in various fields.
Discussion on the importance of neural network taxonomy in understanding their capabilities and limitations.
Mention of the practical applications of neural networks in various industries, including healthcare, finance, and technology.
Emphasis on the need for further research and development in neural network technology to improve their performance and capabilities.
Conclusion highlighting the importance of understanding the basics of neural networks for future advancements in the field.
Transcripts
हेलो हेलो एवरीवन यह वीडियो में हम लोग
डिस्कस करने वाले हैं टैक्सनॉमी आफ न्यूरल
नेटवर्क और विज्ञान से क्लासिफिकेशन आफ
न्यूरल नेटवर्क न्यूरल नेटवर्क
कौनसे-कौनसे टाइट में क्लासिफाई होता है
यह हमें यह वीडियो में देख ऐ सबसे पहला
टाइप है परसेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क खराब
* इनपुट यूनिट्स आपको पता है कि न्यूरल
नेटवर्क कैसे बना है यह सिंपल डायग्राम है
यूरल नेटवर्क पिज़्ज़ा ब्रेड मल्टीपल इन
फूड विचार समाज अलांग विद अब आयल एंड
प्रेशर फंक्शंस डे ठे विल बे डेवलप्ड ए
स्मॉल फंक्शन सिस्टम विल क्लासिफाइड एस टी
इनपुट
एंड गिव द आउटपुट कैसा परसेप्ट्रॉन न्यूरल
नेटवर्क प्रिंटर इनपुट
और आउटपुट होता है
यूनिट विद नो
नहीं होता है यह सब हम लोग डिटेल में में
डिस्कस करेंगे यहां पर यह ध्यान रख सकते
हो कि सिंपल सिंपल नेटवर्क ही टू इन फूड
एंड सिंगल अब फूड और इसको सिंगल लेयर
प्रॉब्लम
नहीं होती
रेल नेटवर्क
नेटवर्क
फॉरवर्ड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क की जो
नेटवर्क पहले और दूसरे को दिया जाता है
इसको नेटवर्क
सब्सक्राइब टो
आज दिनांक बने इस मल्टीप्लेयर पर्फेक्ट
रेड्डी नेटवर्क यूज मोर देन वर्सेज आफ
न्यूरॉन्स अनलाइक सिंगल पर्सन तो यहां पर
जो है वह मल्टीप्ल लेयर्स मल्टीप्ल लेयर्स
यूज होते हैं
इसलिए इसको डिफ़ाल्ट व नोडल न्यूरल
नेटवर्क भी बोलते हैं मल्टीपल लीडर्स वांट
ए से पहले हमने परसेप्ट्रॉन या फिर सिंगल
पर्स में एक लेयर होगी जो कि और सिंगल ओर
मल्टीप्ल
लेयर्स इन
नेटवर्क पहले
सब्सक्राइब टो
के नीचे कन्वेंस रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क
पॉइंट सॉफ्ट करंट न्यूरल नेटवर्क दिस इज द
टाइप ऑफ न्यूरल नेटवर्क इनविटेशन लेयर
न्यूरॉन्स हेरसेल्फ कनेक्शन डेस्टिनेशंस
लाइक धन लाभ जिससे कि यह एक नोट दिया गया
है यह नो डाटा कनेक्शन में इससे था
कनेक्शन गणेश उसी का आउटपुट उसी को इनपुट
डरता है दिस इज कॉल्ड द सेल्फ कनेक्शन
नेक्स्ट रॉनित रॉनित रॉनित इज नथिंग बट
रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क
पर
इंस्टंट न्यूरॉन एक्टिवेशन फ्रॉम
इट्स प्रीवियस एक्टिवेशन वैल्यू
रिकॉर्ड न्यूरल नेटवर्क पर हमारे पेज टाइप
करते हैं जैसे कि हम लोग प्रीवियसली हमारे
साइड में जो भी इंसिडेंट हो रहे हैं कि यह
उसको हम मेमोरी में स्टोर करते हैं जैसे
कि जो भी लोगों से हम मिलते हैं आपसे जो
भी एंट्रेंस हमारे साथ हुए हैं वह हमारे
ब्रेन उस पर रहते हैं और विक्रम मेमोराइज
इट अट एनी टाइम दिस इज नथिंग बट थे
रिकॉर्ड आफ
लॉर्ड विष्णु
रिन्यूवल नेटवर्क वह प्रीवियसली से डाटा
को सिलेक्ट करके उसका यूज़ करता जनरेट द
और ड्यू टो
लोंग टर्म
मेमोरी
क्लीयर मेमोरी भी
जैसे कि हम लोग के लिए याद रखते हैं और
कुछ ज्यादा दिन के लिए नहीं आ चुकी है
लुट साइड अब 15 दिन पहले अपने क्या हुआ था
तो यह आपको ध्यान में नहीं रहेगा पर
डिफ़ाल्ट क्यों समझ एग्जाम सेंटर फॉर
[संगीत]
लोंग टर्म मेमोरी को
नियुक्त करते कुछ के लिए
सब्सक्राइब
नेटवर्क इन विच
यू वांट टो फाइट
अब आधे मिनट दोस्तों हफ्ते नेटवर्क क्या
होता है कि जब खुली इंटरकनेक्टेड नेटवर्क
हीरोइंस इन
विशेस इन इंटरकनेक्टेड टो एवरी अल्टरनेट
डे सकते हैं जितने भी अवेलेबल है में
नेटवर्क न्यूरॉन्स एक-दूसरे के साथ
मिलर टू
सब्सक्राइब माय चैनल
ने
नेटवर्क और उसके बाद में लास्ट टॉपिक
लुट चैनल
नेटवर्क जो है वह इमेज प्रोसेसिंग
क्लासिफिकेशन में यूज करने
से आपको पता ही अलग टाइप
करना है उसको
तो
क्लासिफिकेशन करना है उसको आप स्टेटमेंट
करना है उसका फीचर एक्सट्रैक्शन करना है
या फिर उसको इन हंस करना है और इसका अंडर
कैटिगरी आफ इमेज प्रोसेसिंग एंड यह सब
करने के लिए सीएनएन टाइप का क्लासिफाइड या
फिर चीन इन टाइप आफ न्यूरल नेटवर्क यूज
होता है तो यह कुछ टाइप हो गए हैं अभी मैं
इसका एक डायग्राम के साथ शेयर करूंगी
मेल्स उसका फिजिकल स्ट्रक्चर कैसे है हर
एक टाइप का
है यह आप देख सकते हो यह सिंगल लेयर पर
चैप्टर ऑन जिसमें कि दो इनपुट्स है और एक
सिंगल आउटपुट है दिन स्टेटमेंट आ बीएफ
दहेज़ फंक्शन जिसमें इनपुट है रिबन लेयर
है और आउटपुट है थर्ड वंशज मल्टीप्लेयर पर
सकते हैं यहां पर इनपुट है यह आउटपुट है
और यहां पर मल्टीपल लेयर सर गिवन उसके बाद
में रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क रिकरेंट
न्यूरल नेटवर्क मेरे को फिर फॉरवर्ड या
फिर फीडबैक यूज किया है यह सिंपल है एंड
यहां पर आप देख सकते हैं
उसके बारे में
नेटवर्क इसमें फीडबैक भी अवेलेबल है मैंने
आपको बोला था कि न्यूरल नेटवर्क में
फीडबैक होता है उसके बाद में फाइबर
नेटवर्क में हरेक जो है वह दूसरे से
इंटरकनेक्टेड यह नेटवर्क जुन
इस मशीन नेटवर्क टो बिल्ड मशीन नेटवर्क
मिड सेम किंड आफ मेष पर से इंटरकनेक्शन ऑफ
वह डिफरेंट 102 एवरीडे न्यूरॉन जीवन सुधर
टैक्सनॉमी यहां पर आप देख सकते हो कि हरेक
सिंबल का मीनिंग यहां पर लिया है जिससे
इनपुट टूल्स यू नीड
योर सपोर्ट यूनिट ट्रेंगल बीच में है वह
बैक
आउट है उसके बाद में ट्रेंगल के साथ यह जो
सिंबल दिया है
एसिड
ट्रेंगल है तो प्रॉब्लम
न्यूरल नेटवर्क
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