History

localizeflow[bot] fbfb0a8047 chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 205 changes)		2026-01-30 01:32:15 +00:00
..
MyFW_MNIST.ipynb	🌐 Update translations via Co-op Translator	2025-08-28 12:35:46 +00:00
README.md	chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 205 changes)	2026-01-30 01:32:15 +00:00

README.md

আমাদের নিজস্ব ফ্রেমওয়ার্ক দিয়ে MNIST শ্রেণীবিভাজন

AI for Beginners Curriculum থেকে ল্যাব অ্যাসাইনমেন্ট।

কাজ

১-, ২- এবং ৩-স্তর বিশিষ্ট পার্সেপট্রন ব্যবহার করে MNIST হাতে লেখা সংখ্যার শ্রেণীবিভাজন সমস্যার সমাধান করুন। এই পাঠে আমরা যে নিউরাল নেটওয়ার্ক ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করেছি তা ব্যবহার করুন।

শুরু করার নোটবুক

ল্যাব শুরু করতে MyFW_MNIST.ipynb খুলুন।

প্রশ্নসমূহ

এই ল্যাবের ফলাফল হিসেবে, নিচের প্রশ্নগুলোর উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করুন:

কি আন্তঃস্তর অ্যাক্টিভেশন ফাংশন নেটওয়ার্কের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে?
এই কাজের জন্য কি আমাদের ২- বা ৩-স্তর বিশিষ্ট নেটওয়ার্কের প্রয়োজন?
নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিতে গিয়ে কি কোনো সমস্যা হয়েছে? বিশেষ করে স্তরের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে।
প্রশিক্ষণের সময় নেটওয়ার্কের ওজন কীভাবে আচরণ করে? আপনি ওজনের সর্বাধিক মানের পরিবর্তন বনাম epoch এর সম্পর্ক বুঝতে গ্রাফ আঁকতে পারেন।

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।