人工ニューラルネットワークとは

人工ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣しようとする一種のコンピューター技術の名前です。 人工ニューラルネットワークまたはANNには、シミュレートされたニューロンと、脳の機能を再現するための刺激が含まれます。 この幅広いソフトウェアとデバイスは、ニューラルアルゴリズムモデルを使用して、プランナーが人間の思考プロセスを密接に模倣することを期待する意思決定プロセスを作成します。 人工ニューラルネットワークは、過去数十年のコンピューターに関する比較的原始的なアイデアからの大きな進歩を表しています。

ニューラルネットワークソフトウェアは、伝統的に、ゲームプレイや、比較的計算された人間の思考を伴うその他のタスクに適用されます。 より生物物理的な意味では、ニューラルネットワークは、脳のニューロンがメッセージを伝達および中継する方法の検査に基づいています。 ニューラルネットワークアプリケーションには、さまざまな機能の相互作用が含まれます。エンジニアは、これらの人工ニューラルネットワークシステムが人間の思考を効果的に模倣する方法を確認するために、総生産性の出力を調べます。 ANNのさまざまな「実際のアプリケーション」には、回帰分析、関数近似、ロボット工学、および一般的なデータ処理が含まれます。

さまざまな種類の人工ニューラルネットワークが、さまざまな研究規定に合わせて開発されています。 これらは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまな種類の学習モデルを使用します。 ニューラルネットワークの種類には、一方向フィードフォワードニューラルネットワーク、ラジアル基底関数またはRBFネットワーク、Kohonen自己組織化ネットワーク、さらに大きなネットワークがいくつかの小さなネットワークで構成されるモジュラーニューラルネットワークさえ含まれます。

人工ニューラルネットワークに適用される別のタイプの新しい構造は、多くの場合「委員会」と呼ばれ、さまざまなネットワーク構造がそれぞれ意思決定モデリングプロセスで独自の「投票」または「意見」を提供します。 これは、連想ニューラルネットワークまたはASNNと呼ばれることもあります。 この種の研究の利点は、ASNNがANNが提供する個々の意思決定モデルと同様の方法で人間グループの意思決定またはその他の複雑なモデリングをモデル化するのに役立つと信じているエンジニアにとって明らかです。

人工ニューラルネットワークでよく使用される原理は「ファジーロジック」と呼ばれます。「ファジー」という言葉は、データや知識のギャップを記述するために使用されます。 ニューラルネットワークは、多くの場合、教育的推測と統計的予測によって一部のデータまたは知識のギャップを埋めることができます。 ファジーロジックを克服すると、ニューラルネットワークがシミュレーションでより良い結果を提供するのに役立ちます。 過去の研究のビルディングブロックを使用して、人工ニューラルネットワークの経験を持つプランナーとエンジニアは、これらのツールが自分の心に関する知識の限界を押し広げるためにできることを継続的に強化しています。