Co je to umělá neuronová síť?
Umělá neuronová síť je název pro druh počítačové technologie, která se snaží napodobit lidský mozek. Umělá neuronová síť nebo ANN zahrnuje simulované neurony a stimuly pro pokusy o reprodukci funkcí mozku. Tato široká škála softwaru a zařízení používá modely neuronových algoritmů k vytváření rozhodovacích procesů, které plánovači doufají, že budou napodobovat procesy lidského myšlení. Umělé neuronové sítě představují velký pokrok z relativně primitivních představ o počítačích v předchozích desetiletích.
Neuronový síťový software se tradičně používá při hraní her a dalších úkolech, které zahrnují relativně vypočítané lidské myšlení. Ve více biofyzikálním smyslu jsou neurální sítě založeny na zkoumání toho, jak mozkové neurony komunikují a předávají zprávy. Aplikace neuronových sítí zahrnují interakci různých funkcí, kde inženýři sledují celkový produktivní výstup, aby viděli, jak tyto umělé neuronové síťové systémy mohou efektivně napodobovat lidské myšlení. Řada „skutečných aplikací“ pro ANN zahrnuje regresní analýzu, aproximaci funkcí, robotiku a obecné zpracování dat.
Pro různé výzkumné podmínky byly vyvinuty různé typy umělých neuronových sítí. Používají různé druhy učebních modelů, například učení pod dohledem, bez dozoru nebo posílené učení. Mezi typy neuronových sítí patří jednosměrná dopředná neuronová síť, funkce radiální báze nebo síť RBF, samoorganizovaná síť Kohonen a dokonce i modulární neuronové sítě, kde je větší síť tvořena několika malými.
Jiný typ nové struktury aplikované na umělé neuronové sítě se často nazývá „komise strojů“, kde různé struktury sítí poskytují každý svůj vlastní „hlas“ nebo „názor“ v procesu modelování rozhodnutí. Tomu se také někdy říká asociativní neuronová síť nebo ASNN. Přínos tohoto druhu výzkumu je zřejmý pro inženýry, kteří se domnívají, že ASNN může pomoci modelovat rozhodování lidských skupin nebo jiné komplexní modelování podobným způsobem jako jednotlivé modely rozhodování poskytované ANN.
Princip, který je často využíván umělou neuronovou sítí, se nazývá „fuzzy logika“. Slovo „fuzzy“ se používá k popisu jakýchkoli mezer v údajích nebo znalostech. Neuronové sítě jsou často schopny překonat některé mezery v údajích nebo znalostech pomocí vzdělaného hádání a statistické predikce, což je v kontrastu s přísnou binární logikou „ano nebo ne“ tradičně spojenou s elektronickým rozhodováním. Překonání fuzzy logiky pomáhá neuronovým sítím poskytovat lepší výsledky v simulacích. S využitím stavebních kamenů předchozího výzkumu plánovači a inženýři, kteří mají zkušenosti s umělou neuronovou sítí, neustále zlepšují to, co tyto nástroje mohou udělat pro posunutí hranic našich znalostí o naší vlastní mysli.