বেসিক আরএনএনগুলি হ'ল নিউরন জাতীয় নোডগুলির একটি ক্রমাগত "স্তরগুলি" হিসাবে সংগঠিত। প্রদত্ত স্তরের প্রতিটি নোড পরের ধারাবাহিক স্তরের প্রতিটি অন্য নোডের সাথে নির্দেশিত (একমুখী) সংযোগের সাথে সংযুক্ত থাকে ৷ প্রতিটি নোড (নিউরন) একটি সময়ের পরিবর্তিত বাস্তব-মূল্যবান অ্যাক্টিভেশন থাকে। প্রতিটি সংযোগ একটি পরিবর্তনযোগ্য বাস্তব-মূল্যবান ওজন আছে। নোডগুলি হয় ইনপুট নোড (নেটওয়ার্কের বাইরের থেকে ডেটা গ্রহণ করা), আউটপুট নোড (ফলন ফলাফল), বা লুকানো নোড (যা ইনপুট থেকে আউটপুট পর্যন্ত ডেটা পরিবর্তন করে)।

পৃথক সময় সেটিংসে তদারকি করা শিক্ষার জন্য, সত্য-মূল্যবান ইনপুট ভেক্টরগুলির ক্রমগুলি ইনপুট নোডগুলিতে আসে, একবারে একটি ভেক্টর। যে কোনও সময় পদক্ষেপে, প্রতিটি নন-ইনপুট ইউনিট তার বর্তমান অ্যাক্টিভেশন (ফলাফল) এর সাথে সংযুক্ত যে সমস্ত ইউনিটগুলির সক্রিয়করণের ওজনযুক্ত যোগফলের একটি অফলাইন ফাংশন হিসাবে গণনা করে। সুপারভাইজার-প্রদত্ত লক্ষ্য সক্রিয়করণগুলি নির্দিষ্ট সময় ধাপে কিছু আউটপুট ইউনিটের জন্য সরবরাহ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি ইনপুট সিকোয়েন্সটি কোনও কথ্য অঙ্কের সাথে সম্পর্কিত একটি স্পিচ সিগন্যাল হয় তবে অনুক্রমের শেষে চূড়ান্ত লক্ষ্য আউটপুটটি অঙ্কটিকে শ্রেণিবদ্ধকরণকারী একটি লেবেল হতে পারে।

শক্তিবৃদ্ধি শেখার সেটিংসে কোনও শিক্ষক লক্ষ্য সংকেত সরবরাহ করে না। পরিবর্তে একটি ফিটনেস ফাংশন বা পুরস্কার ফাংশন মাঝেমধ্যে আরএনএন এর কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা পরিবেশকে প্রভাবিত করে এমন অ্যাকুয়েটরের সাথে সংযুক্ত আউটপুট ইউনিটের মাধ্যমে এর ইনপুট প্রবাহকে প্রভাবিত করে। এটি এমন একটি গেম খেলতে ব্যবহৃত হতে পারে যেখানে জিতে থাকা পয়েন্টের সংখ্যার সাথে অগ্রগতি পরিমাপ করা হয়।

প্রতিটি ক্রম নেটওয়ার্ক দ্বারা গণনা করা সম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপ থেকে সমস্ত লক্ষ্য সংকেতগুলির বিচ্যুতির যোগ হিসাবে ত্রুটি তৈরি করে। অসংখ্য সিকোয়েন্সের প্রশিক্ষণের জন্য, মোট ত্রুটি হ'ল সমস্ত স্বতন্ত্র ক্রমের ত্রুটির যোগফল।

পার্থক্যযোগ্য নিউরাল কম্পিউটার
সম্পূর্ণ পুনরাবৃত্তি
গ্লোবাল অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি
সম্পর্কিত ক্ষেত্র এবং মডেল