Hvad er et inddraget neuralt netværk?

Et indviklet neuralt netværk er en bestemt type arrangement af kunstige neuroner eller neuronsimulatorer, der er gjort til at fungere på en bestemt måde. Neurale netværk er biologiske grupper af neuroner eller kunstige grupper af pseudo-neuroner, der er programmeret til at arbejde på samme måde som biologiske neuroner. Kunstige neurale netværk søger at efterligne den menneskelige eller dyre hjerne.

I de fleste tilfælde er et indviklet neuralt netværk simpelthen et kunstigt neuralt netværk lavet til at simulere en slags hjerneaktivitet. Eksperter kalder disse modeller ”biologisk inspireret.” Nogle af disse er muligvis også i stand til at lære på den måde, som et biologisk neuralt netværk lærer ved at behandle information på meget komplekse måder.

Blandt de mest udbredte anvendelser af indviklede neurale netværk er simulering af menneskers eller dyrs syn. Disse applikationer fokuserer ofte på kombinationen af ​​input og output, der hjælper teknologien med at gøre kunstigt, hvad en hjerne gør naturligt. Mange komplekse metoder, undertiden kaldet lag, er nødvendige for at opnå denne form for simulering. Disse vises ofte gennem visuelle modeller, der hjælper læserne med at forstå, hvordan et indviklet neuralt netværk er oprettet.

Generelt har forskere, der implementerer indviklede neurale netværk fundet ud af nogle af de specifikke måder, hvorpå hjerne behandler billeder. Kunstig intelligens er sket i de senere tid, og nu kan videnskabsmænd få teknologier til at udføre nogle af de opgaver, der plejede at være eksklusivt for biologisk vision. En af disse er ansigtsgenkendelse, hvor avancerede algoritmer tillader kameraer og andre enheder at effektivt screene billeder og genkende et individuelt ansigt.

Mange typer indviklede neurale netværksmodeller er lavet til at genkende forskellige funktioner for at analysere et helt billede, der ville simulere en række visioner. Nogle af disse teknologier skal også have avancerede filtre til bestemte lysområder, eller andre værktøjer, der hjælper teknologier til at ”se” på måder, som mennesker og dyr gør. Konventionelle neurale netværk skal testes nøje og vurderes ud fra deres fordele, hvor den specifikke opnåelse af resultater viser, at disse teknologier kan efterligne den menneskelige eller dyre hjerne, i det mindste til en vis grad.

Konvolutional neurale netværk er også lavet til forskellige forskellige applikationer. Disse inkluderer forbrugsproduktanvendelser som f.eks. Kameraer til ansigtsgenkendelse. Der er også mange sikkerhedsapplikationer til denne slags teknologier, og brugen af ​​indviklede neurale netværk som en kraftfuld datasigtningsressource. Forskere arbejder fortsat med at opnå mere kompleksitet med disse simulatorer, for eksempel til at kontrollere antallet af ansigter i et billede eller i at kunne identificere ansigter korrekt i forskellige skalaer, belysning eller andre forhold.