Hvad er involveret i neurale netværksprogrammering?
Neural netværksprogrammering er ret kompliceret og kan bruge forskellige programmeringssprog og hardware til at udføre oprettelsen af et kunstigt neuralt netværk (ANN). Generelt begynder denne type programmering imidlertid med etablering af parametre, der kan bruges til at beskrive objekter og derefter opdele disse objekter i kategorier. Forskellige typer input kan derefter mates ind i dette system for at give programmet mulighed for at analysere de indkommende parametre og udsende en indikation af, hvordan input skal kategoriseres. Neural netværksprogrammering gentager typisk denne proces adskillige gange for at give netværket mulighed for at "lære" rigtige og forkerte svar til forskellige input.
Et neuralt netværk er et stort netværk, der består af individuelle stykker, kaldet neuroner i den menneskelige hjerne, ofte emuleret af dem, der arbejder med kunstig intelligens (AI). Neural netværksprogrammering bruges typisk til at skabe kunstige neurale netværk, der emulerer funktionerne i den menneskelige hjerne til problemløsning og kategorisering af forskellige objekter. Denne programmering kan bruge forskellige sprog og syntakser, afhængigt af programmets præferencer og det overordnede formål med ANN, der designes. Både hardware og software bruges til programmering af neurale netværk, hvor individuelle kredsløb ofte bruges til at efterligne de separate neuroner, der findes i biologiske neurale netværk.
Neural netværksprogrammering kan begynde med oprettelsen af netværket og forskellige parametre, der bruges til at identificere forskellige objekter. Input indføres i det neurale netværk, og programmet får lov til at analysere dette input for at bestemme forskellige identifikatorer, der bruges til at kategorisere det modtagne input. Nogen indtaster muligvis forskellige parametre om hundetyper, for eksempel store og små, hale eller ingen hale og lodne eller hårløse. Neural netværksprogrammering involverer derefter det neurale netværk, der analyserer de individuelle parametre for at identificere en bestemt type hund, der identificeres.
Hvis netværket identificerer parametre inklusive stor, hale og lod, for eksempel, kan det konkludere, at input er beregnet til at identificere en tysk hyrde. Hvis de samme oplysninger fik netværket til at identificere en Chihuahua, ville analysen have været forkert, og det neurale netværk ville "lære" af fejlen med at identificere hunden korrekt i fremtiden. Dette er naturligvis et simpelt eksempel på, hvordan neurale netværksprogrammering fungerer, og den faktiske proces involverer typisk hundreder eller tusinder af parametre og adskillige kontroller fra netværket. Gennem denne proces etablerer netværket et middel til korrekt identifikation af input i fremtiden, hvilket giver neurale netværksprogrammering mulighed for at skabe AI-systemer, der effektivt lærer af fejl og tilpasser sig nye data.