நரம்பியல் பிணைய வரையறை

நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்றால் என்ன?

ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்பது மனிதர்களின் மூளை செயல்படும் வழியைப் பிரதிபலிக்கும் ஒரு செயல்முறையின் மூலம் தரவுகளின் தொகுப்பில் உள்ள அடிப்படை உறவுகளை அடையாளம் காண முயற்சிக்கும் வழிமுறைகளின் தொடர் ஆகும். இந்த அர்த்தத்தில், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நியூரான்களின் அமைப்புகளைக் குறிக்கின்றன, அவை கரிம அல்லது செயற்கை இயல்புடையவை. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உள்ளீட்டை மாற்றுவதற்கு ஏற்றது; எனவே பிணையமானது வெளியீட்டு அளவுகோல்களை மறுவடிவமைப்பு செய்யாமல் சிறந்த முடிவை உருவாக்குகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவில் வேர்களைக் கொண்டிருக்கும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் கருத்து, வர்த்தக அமைப்புகளின் வளர்ச்சியில் விரைவாக பிரபலமடைந்து வருகிறது.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைகள்

நிதி உலகில், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், நேர-தொடர் முன்கணிப்பு, வழிமுறை வர்த்தகம், பத்திரங்கள் வகைப்பாடு, கடன் இடர் மாடலிங் மற்றும் தனியுரிம குறிகாட்டிகள் மற்றும் விலை வழித்தோன்றல்களை உருவாக்குதல் போன்ற செயல்முறையின் வளர்ச்சிக்கு உதவுகின்றன.

ஒரு நரம்பியல் பிணையம் மனித மூளையின் நரம்பியல் வலையமைப்பைப் போலவே செயல்படுகிறது. ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பில் உள்ள “நியூரான்” என்பது ஒரு கணிதச் செயல்பாடாகும், இது ஒரு குறிப்பிட்ட கட்டமைப்பின் படி தகவல்களைச் சேகரித்து வகைப்படுத்துகிறது. நெட்வொர்க் வளைவு பொருத்துதல் மற்றும் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு போன்ற புள்ளிவிவர முறைகளுக்கு வலுவான ஒற்றுமையைக் கொண்டுள்ளது.

ஒரு நரம்பியல் பிணையம் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகளின் அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது. ஒவ்வொரு முனையும் ஒரு பெர்செப்டிரான் மற்றும் பல நேரியல் பின்னடைவுக்கு ஒத்ததாகும். பெர்செப்டிரான் பல நேரியல் பின்னடைவால் உருவாக்கப்படும் சமிக்ஞையை ஒரு செயல்பாட்டு செயல்பாடாக மாற்றுகிறது.

பல அடுக்கு பெர்செப்டிரானில் (எம்.எல்.பி), பெர்செப்டிரான்கள் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் அமைக்கப்பட்டிருக்கும். உள்ளீட்டு அடுக்கு உள்ளீட்டு வடிவங்களை சேகரிக்கிறது. வெளியீட்டு அடுக்கில் வகைப்படுத்தல் அல்லது வெளியீட்டு சமிக்ஞைகள் உள்ளன, அவை உள்ளீட்டு வடிவங்கள் வரைபடமாக இருக்கலாம். உதாரணமாக, ஒரு பாதுகாப்பு குறித்த தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகளுக்கான அளவுகளின் பட்டியலை வடிவங்கள் கொண்டிருக்கலாம்; சாத்தியமான வெளியீடுகள் "வாங்க, " "பிடி" அல்லது "விற்க" இருக்கலாம்.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் பிழையின் விளிம்பு குறைவாக இருக்கும் வரை மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் உள்ளீட்டு எடையை நன்றாக மாற்றுகின்றன. வெளியீடுகள் தொடர்பான முன்கணிப்பு சக்தியைக் கொண்ட உள்ளீட்டுத் தரவுகளில் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் முக்கிய அம்சங்களை விரிவுபடுத்துகின்றன என்று அனுமானிக்கப்படுகிறது. இது அம்சம் பிரித்தெடுப்பதை விவரிக்கிறது, இது முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு போன்ற புள்ளிவிவர நுட்பங்களுக்கு ஒத்த ஒரு பயன்பாட்டை நிறைவேற்றுகிறது.

முக்கிய எடுத்துக்காட்டுகள்

• நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஒரு பரந்த அளவிலான தரவுகளுக்கிடையேயான உறவுகளை அங்கீகரிக்க மனித மூளையின் செயல்பாடுகளைப் பிரதிபலிக்கும் வழிமுறைகளின் தொடர். முன்கணிப்பு மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் ஆராய்ச்சி முதல் மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் இடர் மதிப்பீடு வரை நிதி சேவைகளில் அவை பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பங்குச் சந்தை விலை கணிப்புக்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடு மாறுபடும்.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடு

நிதி செயல்பாடுகள், நிறுவன திட்டமிடல், வர்த்தகம், வணிக பகுப்பாய்வு மற்றும் தயாரிப்பு பராமரிப்பு ஆகியவற்றுக்கான பயன்பாடுகளுடன் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. முன்கணிப்பு மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் ஆராய்ச்சி தீர்வுகள், மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் இடர் மதிப்பீடு போன்ற வணிக பயன்பாடுகளிலும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டுள்ளன.

ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் விலை தரவை மதிப்பீடு செய்கிறது மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் வர்த்தக முடிவுகளை எடுப்பதற்கான வாய்ப்புகளை கண்டுபிடிக்கும். நெட்வொர்க்குகள் நுட்பமான நேரியல் அல்லாத சார்புநிலைகளையும் வடிவங்களையும் வேறுபடுத்தி அறியலாம், தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வின் பிற முறைகள் முடியாது. ஆராய்ச்சியின் படி, பங்குகளுக்கான விலை கணிப்புகளைச் செய்வதில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் துல்லியம் வேறுபடுகிறது. சில மாதிரிகள் சரியான பங்கு விலைகளை 50 முதல் 60 சதவிகிதம் வரை கணிக்கின்றன, மற்றவை 70 சதவிகித நிகழ்வுகளில் துல்லியமாக உள்ளன. செயல்திறனில் 10 சதவிகித முன்னேற்றம் என்பது ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கிலிருந்து முதலீட்டாளர் கேட்கக்கூடியது என்று சிலர் கூறியுள்ளனர்.

முன்னர் உருவாக்கிய வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி சிறப்பாக பகுப்பாய்வு செய்யப்படும் தரவுத் தொகுப்புகள் மற்றும் பணி வகுப்புகள் எப்போதும் இருக்கும். இது மிகவும் முக்கியமானது அல்ல; இலக்கு குறிகாட்டியில் நன்கு தயாரிக்கப்பட்ட உள்ளீட்டுத் தரவு இது ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெற்றியின் அளவை இறுதியில் தீர்மானிக்கிறது.