न्यूरल नेटवर्क को समझना
ज़िवेई:
क्या आप कोड समझा सकते हैं?
self.weights = [w-(eta/len(mini_batch))*nw
for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)]
self.biases = [b-(eta/len(mini_batch))*nb
for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)]
इस कोड को हिंदी में समझाएं:
यह कोड एक न्यूरल नेटवर्क के वज़न (weights) और पूर्वाग्रह (biases) को अपडेट करने के लिए है। यह ग्रेडिएंट डिसेंट (gradient descent) एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जहां eta सीखने की दर (learning rate) है और mini_batch ट्रेनिंग डेटा का एक छोटा हिस्सा है।
self.weightsऔरself.biasesनेटवर्क के वर्तमान वज़न और पूर्वाग्रह हैं।nabla_wऔरnabla_bवज़न और पूर्वाग्रह के लिए ग्रेडिएंट हैं।eta/len(mini_batch)सीखने की दर को मिनी-बैच के आकार से विभाजित करता है, जिससे प्रत्येक अपडेट छोटा हो जाता है।zip(self.weights, nabla_w)औरzip(self.biases, nabla_b)वज़न और ग्रेडिएंट, तथा पूर्वाग्रह और ग्रेडिएंट को जोड़ते हैं, ताकि प्रत्येक वज़न और पूर्वाग्रह को उसके संबंधित ग्रेडिएंट के साथ अपडेट किया जा सके।