Qu'est-ce qu'un réseau neuronal adaptatif?

Un réseau de neurones adaptatifs est un système qui traite les informations et apporte des ajustements au réseau si nécessaire. Ces réseaux peuvent être trouvés dans les systèmes informatiques ou sous forme de vie organique. Ils sont utilisés pour interpréter de grandes quantités d'informations complexes et sont à la base de la technologie moderne de l'intelligence artificielle.

Un réseau neuronal adaptatif artificiel, également appelé réseau neuronal artificiel, est modélisé après les réseaux neuronaux naturels dans le cerveau des humains et des animaux. Ils travaillent en utilisant une série de capteurs de collecte d'informations - les neurones - qui sont interprétés par une unité de traitement centrale. Ces connexions peuvent modifier et modifier la façon dont ils interagissent avec l'unité de traitement centrale en fonction de leur propre évaluation de la manière de réaliser le plus efficacement leurs fonctions.

Il existe deux façons de manière notamment adaptative "apprend": l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. L'apprentissage supervisé nécessite un homologue humain qui instruit le filetTravaillez sur la façon d'interpréter et d'interagir avec diverses entrées. Le but de ce style d'apprentissage est de s'assurer qu'il n'y a pas d'erreurs dans les méthodes que le réseau neuronal adaptatif utilise pour traiter les informations et renforcer les actions souhaitées du réseau.

L'apprentissage non supervisé repose sur l'unité centrale de traitement interagissant avec son environnement et prenant ses propres décisions sur la façon dont il devrait fonctionner en fonction de sa programmation d'origine. Pour ce faire, il organise et réorganise les informations qu'il reçoit et fait des prédictions sur les résultats de la modification de ces données. Un réseau peut apprendre en ligne ou hors ligne. L'apprentissage en ligne signifie que le réseau apprend pendant qu'il effectue également des tâches. L'apprentissage hors ligne nécessite que le réseau apprenne séparément de l'action.

Actuellement, il y a quatre tâches principales effectuées par des réseaux de neurones adaptatifs. Ils traitent tous avec Procles modèles d'essais et d'interprétation. Premièrement, il y a un clustering, où le réseau examine un certain nombre de modèles et de modèles liés aux groupes en grappes.

Une deuxième tâche qu'un réseau neuronal adaptatif peut effectuer est de reconnaître et d'interpréter un modèle, comme des mots écrits ou parlés. Ce faisant, il peut tenter de comprendre des modèles complètement inconnus en fonction de sa compréhension des modèles connexes. Fournir une estimation de la valeur d'une fonction est la troisième tâche principale et est souvent utilisée en science ou en ingénierie. La quatrième tâche principale qu'un réseau neuronal adaptatif peut effectuer est de faire des prédictions de ce qui se produira à l'avenir si des modifications sont apportées à certains modèles de données.

Un réseau neuronal artificiel est une forme d'intelligence artificielle et ses utilisations les plus modernes impliquent une technologie robotique avancée. Il est plus couramment utilisé par les analystes de données, car leurs emplois traitent de l'interprétation et du tri à grande quantité d'informations. Un réseau de neurones artificielsOrk peut aider un analyste à organiser ses données, à effectuer des recherches et à tester les modifications possibles des produits et services de son entreprise. À mesure que la technologie devient plus avancée, les applications des réseaux de neurones deviendront plus courantes.