Was ist ein adaptives neuronales Netzwerk?
Ein adaptives neuronales Netzwerk ist ein System, das Informationen verarbeitet und bei Bedarf das Netzwerk anpasst. Solche Netzwerke finden sich in Computersystemen oder in organischen Lebensformen. Sie werden verwendet, um große Mengen komplexer Informationen zu interpretieren und basieren die Grundlage für die moderne Technologie für künstliche Intelligenz. Sie arbeiten mit einer Reihe von Sensoren für Informationssammeln-den Neuronen-, die von einer zentralen Verarbeitungseinheit interpretiert werden. Diese Verbindungen können die Art und Weise verändern, wie sie mit der zentralen Verarbeitungseinheit interagieren, basierend auf ihrer eigenen Bewertung der effizienten Ausführung ihrer Funktionen. Das überwachte Lernen erfordert ein menschliches Gegenstück, das das Netz unterrichtetArbeiten Sie daran, wie Sie verschiedene Eingaben interpretieren und interagieren. Der Zweck dieses Lernstils besteht darin, sicherzustellen, dass die Methoden keine Fehler gibt, mit denen das adaptive neuronale Netzwerk Informationen verarbeitet und die gewünschten Aktionen des Netzwerks verstärkt.
nicht überprüftes Lernen beruht auf der zentralen Verarbeitungseinheit, die mit seiner Umgebung interagiert und seine eigenen Entscheidungen darüber treffen, wie es auf der Grundlage ihrer ursprünglichen Programmierung funktionieren soll. Dazu organisiert und organisiert es die Informationen, die sie erhalten, und macht Vorhersagen darüber, wie die Ergebnisse der Änderung dieser Daten aussehen könnten. Ein Netzwerk kann entweder online oder offline lernen. Online -Lernen bedeutet, dass das Netzwerk lernt, während es auch Aufgaben ausführt. Offline -Lernen erfordert, dass das Netzwerk getrennt vom Handeln lernt.
Derzeit gibt es vier Hauptaufgaben, die von adaptiven neuronalen Netzwerken ausgeführt werden. Sie alle beschäftigen sich mit ProcMuster ausgehen und interpretieren. Erstens gibt es Clustering, bei dem das Netzwerk eine Reihe von Mustern und Gruppenbezogenen Muster in Cluster untersucht.
Eine zweite Aufgabe, die ein adaptives neuronales Netzwerk ausführen kann, ist das Erkennen und Interpretieren eines Musters wie schriftlichen oder gesprochenen Wörtern. Auf diese Weise kann es versuchen, völlig unbekannte Muster auf der Grundlage ihres Verständnisses verwandter Muster zu verstehen. Die Bereitstellung einer Schätzung des Wertes einer Funktion ist die dritte Hauptaufgabe und wird häufig in Wissenschaft oder Ingenieurwesen verwendet. Die vierte Hauptaufgabe, die ein adaptives neuronales Netzwerk ausführen kann, besteht darin, Vorhersagen darüber zu treffen, was in Zukunft auftreten wird, wenn Änderungen an bestimmten Datenmodellen vorgenommen werden.
Ein künstliches neuronales Netzwerk ist eine Form der künstlichen Intelligenz, und seine modernsten Verwendungszwecke beinhalten fortschrittliche Robotertechnologie. Es wird häufiger von Datenanalysten verwendet, da ihre Jobs mit der Interpretation und Sortierung großer Informationsmengen befassen. Ein künstlicher neuronaler NetzwesenOrk kann einem Analysten helfen, seine Daten zu organisieren, Forschung zu betreiben und mögliche Änderungen an den Produkten und Dienstleistungen ihres Unternehmens zu testen. Wenn die Technologie weiter fortgeschritten wird, werden Anwendungen neuronaler Netzwerke häufiger.