The little league team you coach just won the big game, and you ask them if they want to go out for pizza or for burgers.  Each kid starts screaming their preference, and you go with whatever was the loudest.

This is basically how a neural net works but on multiple levels.  The top-level nodes get some input, each detects a certain property and screams when it sees it...the more intense the property, the louder they scream.

Now you have a bunch of nodes screaming "it's dark!", "it's has red!", "it's roundish!" as various volumes.  The next level listens and based on what they hear they start screaming about more complex features.  "It has a face!", "It has fur", until finally get to a level where it is screaming "It's a kitty!".

The magic part is no one tells them when to scream, it is based on feedback.  Your little league team went for burgers, and some of them got sick.  Next week, they might not scream for burgers, or might not scream as loudly.  They have collectively learned that burgers might not have been a great choice, and are more likely to lean away from the option.

A neural net gets training in much the same way.  You feed it a bunch of kitty and non-kitty pictures.  If the net gets it right, the nodes are reinforced so they are more likely to do the same thing in similar situations.  If it is wrong, they get disincentivized.  Initially, its results will be near random, but if you have designed it correctly, it will get better and better as the nodes adjust.  You often have neural nets that work without any human understanding exactly how.


ඔබ පුහුණු කරන කුඩා ලීග් කණ්ඩායම විශාල තරගයක් ජයග්‍රහණය කළ අතර, ඔබ ඔවුන්ගෙන් විමසන්නේ ඔවුන්ට පීසා හෝ බර්ගර් සඳහා පිටතට යාමට අවශ්‍ය දැයි යන්නයි. සෑම ළමයෙකුම තම අභිමතය පරිදි කෑගැසීමට පටන් ගනී, ඔබ වඩාත් ශබ්ද නගා ඇති ඕනෑම දෙයක් සමඟ යන්න. මෙය මූලික වශයෙන් ස්නායු ජාලයක් ක්‍රියා කරන ආකාරය නමුත් මට්ටම් කිහිපයකින්. ඉහළ මට්ටමේ නෝඩ් වලට යම් ආදානයක් ලැබේ, ඒ සෑම එකක්ම යම් දේපලක් හඳුනාගෙන එය දුටු විට කෑගසයි ... දේපල වඩාත් තීව්‍ර වන තරමට ඔවුන් කෑගසයි. දැන් ඔබට &quot;එය අඳුරුයි!&quot;, &quot;එය රතු පාටයි!&quot;, &quot;එය වටකුරුයි!&quot; කෑගසන නෝඩ් පොකුරක් ඇත. විවිධ වෙළුම් ලෙස. ඊළඟ මට්ටමට සවන් දෙන අතර ඔවුන්ට ඇසෙන දේ මත පදනම්ව ඔවුන් වඩාත් සංකීර්ණ විශේෂාංග ගැන කෑගැසීමට පටන් ගනී. &quot;ඒකට මූණක් තියෙනවා!&quot;, &quot;ලොම් තියෙනවා&quot;, අන්තිමට ඌ කෑගහන මට්ටමට එනකම් &quot;ඒ පූස් පැටියෙක්!&quot;. මැජික් කොටස නම් කෑ ගැසිය යුත්තේ කවදාදැයි කිසිවෙකු ඔවුන්ට නොකියයි, එය ප්‍රතිපෝෂණ මත පදනම් වේ. ඔබේ කුඩා ලීග් කණ්ඩායම බර්ගර් සඳහා ගිය අතර ඔවුන්ගෙන් සමහරෙකු අසනීප විය. ඊළඟ සතියේ, ඔවුන් බර්ගර් සඳහා කෑ නොගෑවිය හැකිය, නැතහොත් හයියෙන් කෑ නොගෑවිය හැකිය. ඔවුන් සාමූහිකව ඉගෙන ගෙන ඇත්තේ බර්ගර් හොඳ තේරීමක් නොවිය හැකි බවත්, විකල්පයෙන් ඈත් වීමට වැඩි ඉඩක් ඇති බවත්ය. ස්නායු ජාලයක් බොහෝ දුරට එකම ආකාරයකින් පුහුණුව ලබා ගනී. ඔබ එයට කිටී සහ කිටී නොවන පින්තූර පොකුරක් පෝෂණය කරයි. දැල එය නිවැරදිව ලබා ගන්නේ නම්, නෝඩ් ශක්තිමත් කර ඇති නිසා ඔවුන් සමාන අවස්ථාවන්හිදී එකම දේ කිරීමට ඉඩ ඇත. එය වැරදි නම්, ඔවුන් අධෛර්යයට පත් වේ. මුලදී, එහි ප්රතිඵල අහඹු ලෙස ආසන්න වනු ඇත, නමුත් ඔබ එය නිවැරදිව නිර්මාණය කර ඇත්නම්, නෝඩ් සකස් කරන විට එය වඩා හොඳ සහ වඩා හොඳ වනු ඇත. ඔබ සතුව බොහෝ විට ස්නායු දැල් ඇති අතර එය හරියටම කෙසේද යන්න කිසිදු මිනිස් අවබෝධයකින් තොරව ක්‍රියා කරයි.

