Hvad er et adaptivt neuralt netværk?
Et adaptivt neuralt netværk er et system, der behandler information og foretager justeringer af netværket, når det er nødvendigt. Sådanne netværk findes i computersystemer eller i organiske livsformer. De bruges til at fortolke store mængder kompleks information og er grundlaget for moderne kunstig intelligensteknologi.
Et menneskeskabt adaptivt neuralt netværk, også kaldet et kunstigt neuralt netværk, er modelleret efter de naturligt forekommende neurale netværk i hjernen hos mennesker og dyr. De arbejder ved hjælp af en række informationsindsamlingssensorer-neuronerne-der fortolkes af en central behandlingsenhed. Disse forbindelser kan ændre og ændre den måde, de interagerer med den centrale behandlingsenhed baseret på deres egen evaluering af, hvordan man mest effektivt udfører deres funktioner.
Der er to hovedmåder, som et adaptivt neuralt netværk "lærer": overvåget læring og uovervåget læring. Overvåget læring kræver et menneskeligt modstykke, der instruerer nettetArbejd med, hvordan man fortolker og interagerer med forskellige input. Formålet med denne læringsstil er at sikre, at der ikke er nogen fejl i de metoder, som det adaptive neurale netværk bruger til at behandle information og at styrke de ønskede handlinger i netværket.
Ikke-overvåget læring er afhængig af den centrale behandlingsenhed, der interagerer med sit miljø og træffer sine egne beslutninger om, hvordan det skal fungere baseret på dets originale programmering. For at gøre dette organiserer og omorganiserer det de oplysninger, den modtager, og foretager forudsigelser om, hvad resultaterne af ændring af disse data kunne være. Et netværk kan enten lære online eller offline. Online læring betyder, at netværket lærer, mens det også udfører opgaver. Offline læring kræver, at netværket lærer separat fra skuespil.
I øjeblikket er der fire hovedopgaver, der udføres af adaptive neurale netværk. De beskæftiger sig alle med ProcEssing og tolkningsmønstre. For det første er der klynger, hvor netværket undersøger en række mønstre og grupper relaterede mønstre i klynger.
En anden opgave, som et adaptivt neuralt netværk kan udføre, er at genkende og fortolke et mønster, såsom skriftlige eller talte ord. Ved at gøre dette kan det forsøge at forstå helt ukendte mønstre baseret på dets forståelse af relaterede mønstre. Tilvejebringelse af et skøn over værdien af en funktion er den tredje hovedopgave og bruges ofte i videnskab eller teknik. Den fjerde hovedopgave, som et adaptivt neuralt netværk kan udføre, er at forudsige, hvad der vil forekomme i fremtiden, hvis der foretages ændringer til visse datamodeller.
Et kunstigt neuralt netværk er en form for kunstig intelligens, og dets mest moderne anvendelser involverer avanceret robotteknologi. Det bruges mere almindeligt af dataanalytikere, da deres job beskæftiger sig med fortolkning og sortering gennem store mængder information. Et kunstigt neuralt netwOrk kan hjælpe en analytiker med at organisere sine data, udføre forskning og teste mulige ændringer i hendes virksomheds produkter og tjenester. Efterhånden som teknologien bliver mere avanceret, vil anvendelser af neurale netværk blive mere almindelige.