ಟಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳು, ದೃಶ್ಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ಅರ್ಥವನ್ನು ಕಂಗಳಿಸುತ್ತವೆ. ಆವಿಷ್ಕಾರಮಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವ ದೃಷ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅನ್ನು ಕಾಪಿಯೀರುವ ಮೂಲಕ ನೂತನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ಪರಂಪರागत ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ. ದೃಶ್ಯ ಕೋರ್ಟ್‌ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಮಾಡಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ಅಪೂರ್ವ ಅರಣ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೋಗುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಸಂಶೋದನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ನರ್ಸ್ಕಿಯಾನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮನೋಶಾಸ್ತ್ರ ಎರಡಕ್ಕೂ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಇದು ನಮ್ಮ ದೃಶ್ಯ ಅನುಭವದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಕನಸು ಕೊಡುತ್ತದೆ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿ: All-TNNs
ಓಸ್‌നಾಬ್ರುಕ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯ ಮತ್ತು ಫ್ರೈ ಯುನಿವರ್ಸಿಟಿ ಬರ್ಜಿನ್‌ನ ಸಂಶೋಧಕರು ಆಲ್-ಟಾಪೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ನ್ಯುರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ಸ್ (All-TNNs) ಎನ್ನುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಹೊಸ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಮಾದರೆಗಳು ಮಾನವ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಧ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು (CNN) ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ. ನೆಚರ್ ಹ್ಯೂಮನ್ बिहೇವಿಯರ್ ವಿರುದ್ಧ ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಟಣೆ ನರ್ಸ್ಕಿಯಾನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆಡ್ಮೀನ್‌ನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಆಯಾಮವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು
CNN’ಗಳು ಕೆಲವು ಜೈವಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಆದರೆ ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯಾದರೆ ಸಮಾನಶ್ರೇಣಿಯ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಮಾನ ಸಮಾನುಪಾತವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ತತ್ವಗಳು, მრავალದೂರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆದರೆ, ಮಾನವ ಮೆದುளை ತೀವ್ರವಾಗಿ ಪ್ರಕಾಷಿಸುತ್ತವೆ.
All-TNNs ಕನ್ಸೆಪ್ಟ್
All-TNNs ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಕ್ಕಸಾಧನೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕమైన ಸ್ಥಾಯಿರೂಪವಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಾಗುತ್ತದೆ ಕುರಿತಂತೆ ಬೈಡಿಮೆಂಟಲ್ ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಶ್ರೇಣಿಯ ನ್ಯೂನಾಲಯವನ್ನು ಪುನಃ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅವಗೆಯಿಂದ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯಾಕ್‍ಗಳನ್ನು ಸಂದರ್ಭದರ ಸಮಾನತೆಗಾಗಿ ವಿರುದ್ಧ ಷಡ್ಕೋನಗಳ ನಡುವಣ ನಿಕಟವನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಸ್ಥಳಾಂತರವು ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು
All-TNN ಮಾದರೆಗಳು ದೃಶ್ಯದ ಅರಿವು ತಾವು ನರ್ಸ್ಕಿಯಾನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮನೋಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸುವ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಎಂತಹ ಕಲ್ಪನೆಗಳು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಮುಂಜಾಗೃತಿಗಳು
ಇದೀಗ, ತಂಡವು All-TNNs ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತರಬೇತುವಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಲಕ್ಷಣವಿರಾಮವನ್ನು ಹರಿಯುವ ಸೂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಯಿಯಲ್ಲಿಯಾಗಿದೆ. ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಧಿಕಾರಿ ಮಾಹಿತಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಾನ್ಯವಾಗಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರಲ್ಲಿ ಸಲುವಾಗಿ ಇದೆ. ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೊಳಪಿಸುವ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆರಂಭವಾಗಿದೆ.
ನರ್ಸ್ಕಿಯಾನ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಆಘಾತ
All-TNNs ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ನರ್ಸ್ಕಿಯಾನ್ಸ್ ಗಳ ಒಂಡಿಗೆ ಹೋಗಿರುವುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ದೃಶ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಎದ್ದು ಹೋಗ ಎಂಬ ಅಭಿಮತವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಬೇಟ್ಡ್ ಬ್ಯಾಡಿಂಗ್‌ನ ಕಡೆಗೆ ತಿರುವಳ ಅಭಿವೃದ್ದಿಯಾಗುತ್ತವೆ.
ಮಾನವ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪಾಯಿಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಮಾಲೋಚಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
All-TNN ನೇರ್‌ಗಳನ್ನು ಏನು?
All-TNN (ಆಲ್-ಟಾಪೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ಸ್) ಮಾನವ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕೋಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ರೂಪಿಸಿದ ಹೊಸ ವರ್ಗದ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ಲೆರ್ ಆಗಿದೆ.
All-TNN ಗಳನ್ನು CNN ಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
All-TNN ಹೊಂದಿರುವ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ನವರಾಗಿರುವ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು, ಆದರೆ CNN ದಾಖಲಾಗಿರುವ ಮಾಹಿತಿ ಹಾರದ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಯದಿಂದ ನಿರ್ಧರ ಬಿಡಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಪೂರ್ವಭಾವಿಗಳು ಬಾಯ್ಷಿಂತಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣೀಕರಿಸಲು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಇದು ಕೆಲವು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೇಳಲು ಇದು ಹೆಸರು ಅನೇಕ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಆಕಾಶವನ್ನು ಮುಟ್ಟುತ್ತದೆ?
ಹಾಗಾಗಿ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವಗಳು ಹೇಗೆ ದೃಷ್ಟಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೀವು ದೃಶ್ಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಧನಾವಕಾಶ ಇಲ್ಲಿ ಕಡಿವಾಣವಾಗುತ್ತದೆ.
All-TNN ನೋಟಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಬಹಿರಂಗವಾಗುತ್ತವೆ?
All-TNN ನೋಟಗಳು ದೂರದರ್ಶನವನ್ನು ಗ್ರಹನೆ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮವಾದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಇದರ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಹೊಸವ ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
All-TNN ಯಾದಕೇವುಗಳು ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿಯೇ?
ಈ ಭಾಗವಾಗಿ ನರ್ಸ್ಕಿಯಾನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮನೋಶಾಸ್ತ್ರದ ದೂರದರ್ಶನದಿಂದ ದೊರೆಯುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಪ್ರಚಾರವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
All-TNN ಗಳು CNN ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವುದೇನು?
All-TNN ಗಳು ಕಠಿಣ ಪ್ರಭಕ್ತದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂದರ್ಶಕರು ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಠಿಣырха ಒಂದು ದರ್ಶನ ಮತ್ತು ತನ್ನಿಂದ ತಪ್ಪಿಸುವುದೆಂದು ಅರ್ಥ ಕೊಡುವುದಾಗಿದೆ.
All-TNN ನೇರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮ ಮಾಡಲು ನೀವು ಹೇಗೆ?
ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾನ್ಯತೆ ಕಾಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ, ಉತ್ತಮ ಆಯ್ದ ವೈಶಿಷ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಆದರ್ಶನೀಯ ಕೆಲಸವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡಬಹುದು.
ಅಂಶಗಳು ಎಲ್ಲಿ All-TNN ಗಳಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿದೆಯೇ?
All-TNN ಶ್ರೇಣಿಯ ಖಾತರಿಯ ಸಂಬಂಧದ ಶ್ರೇಣಿಯಿಸಿಲ್ಲಿ ಇತರ ವಿಡಂಬನೆಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಅಭಿವೃದ್ದಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
All-TNN ವಸ್ತುಗಳು ಏಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ?
All-TNN ಮುನ್ಸೂಚನೆಯವು ಏಕವುಳ್ಳತನವನ್ನು ಮೀರುವ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಿಣಾಮದಿಂದ ಬರುವ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಭಾವಕಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
All-TNN ಪಂದ್ಯಗಾರರು ಏನು ಕಿಕಾರ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ?
ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರ ಸಾಕಷ್ಟು ಶ್ರೇಣೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕುರಿತಂತೆ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ತಮ್ಮ ಆವೇಶವಾಗಿದೆ.
