रॉयल रिसर्च के इस स्रोत में रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) के बारे में बताया गया है, जो एक प्रकार के कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क हैं। यह स्रोत बताता है कि आरएनएन कैसे अनुक्रम और समय-श्रृंखला डेटा को संसाधित करते हैं, क्योंकि वे पिछली जानकारी को 'याद' रख सकते हैं। पाठ, भाषण और पूर्वानुमान जैसे क्षेत्रों में आरएनएन के उपयोगों पर प्रकाश डाला गया है, जिससे उनकी बहुमुखी प्रतिभा और उन कार्यों के लिए उपयुक्तता प्रदर्शित होती है जिनके लिए संदर्भ और स्मृति की आवश्यकता होती है। इसमें आरएनएन की वास्तुकला, घटकों और 'लुप्त होती ग्रेडिएंट' जैसी चुनौतियों पर भी चर्चा की गई है, साथ ही उन मुद्दों को संबोधित करने के लिए एलएसटीएम (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी) और जीआरयू (गेटेड रिकरंट यूनिट) जैसे समाधानों का भी उल्लेख किया गया है। अंत में, यह स्रोत आरएनएन के भविष्य की दिशाओं और नवाचारों पर भी विचार करता है, जिसमें अटेंशन मैकेनिज्म और हाइब्रिड मॉडल शामिल हैं।

यह स्रोत कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) पर केंद्रित है, जो एक प्रकार का कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क है जो छवियों को संसाधित करने और मशीन दृष्टि को सक्षम करने के लिए बनाया गया है। यह बताता है कि कैसे सीएनएन मानव मस्तिष्क की नकल करते हुए छवियों को पहचानते और समझते हैं, और कैसे कनवोल्यूशनल लेयर्स छवियों से सुविधाओं को निकालते हैं। पाठ सीएनएन के निर्माण खंडों, जैसे कि पूलिंग और पूरी तरह से जुड़े परतों की भी व्याख्या करता है, और छवि वर्गीकरण, वस्तु का पता लगाने, और चिकित्सा छवि विश्लेषण जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालता है। अंत में, यह डेटा और कंप्यूटेशनल संसाधनों की चुनौतियों पर चर्चा करता है, जबकि स्थानांतरण सीखने और अनरिक्षित सीखने जैसे भविष्य के समाधानों पर भी विचार करता है।

"एएनएन: मशीनों को मानवीय सोच से सशक्त बनाना" शीर्षक वाला यह स्रोत आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) की अवधारणा की पड़ताल करता है, जो मानवीय मस्तिष्क की कार्यप्रणाली से प्रेरित कम्प्यूटेशनल सिस्टम हैं। यह लेख बताता है कि एएनएन कैसे लेयर्स (परतों), वेट्स (वजन) और एक्टिवेशन फंक्शन्स (सक्रियण कार्यों) के माध्यम से जानकारी को संसाधित और सीखते हैं, जिससे वे पैटर्न पहचानने और निर्णय लेने में सक्षम होते हैं। यह स्रोत कंप्यूटर विजन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों में एएनएन के अनुप्रयोगों पर भी चर्चा करता है, साथ ही डेटा आवश्यकताओं और व्याख्यात्मकता जैसी चुनौतियों को भी रेखांकित करता है। कुल मिलाकर, यह स्रोत इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे एएनएन मशीनों को मानव-सदृश संज्ञानात्मक क्षमताओं के साथ सशक्त कर रहे हैं।