적응 형 신경망이란 무엇입니까?

적응 형 신경망은 정보를 처리하고 필요할 때 네트워크를 조정하는 시스템입니다. 이러한 네트워크는 컴퓨터 시스템 또는 유기적 인 생명 형태에서 찾을 수 있습니다. 그것들은 다량의 복잡한 정보를 해석하는 데 사용되며 현대 인공 지능 기술의 기초입니다.

인공 신경 네트워크라고도 불리는 인공 적응 신경 네트워크는 인간과 동물의 두뇌에서 자연적으로 발생하는 신경망을 모델로합니다. 중앙 처리 장치로 해석되는 일련의 정보 수집 센서 (뉴런)를 사용하여 작동합니다. 이러한 연결은 기능을 가장 효율적으로 수행하는 방법에 대한 자체 평가에 따라 중앙 처리 장치와 상호 작용하는 방식을 변경하고 변경할 수 있습니다.

적응 형 신경망이 "학습": 감독되지 않은 학습의 두 가지 주요 방법이 있습니다. 감독 학습에는 인터넷을 지시하는 인간의 상대방이 필요합니다.다양한 입력을 해석하고 상호 작용하는 방법에 대한 작업. 이러한 스타일의 학습의 목적은 적응 형 신경망이 정보를 처리하는 데 사용하는 방법에 오류가 없도록하고 네트워크의 원하는 동작을 강화하기 위해 오류가 없도록하는 것입니다.

감독되지 않은 학습은 환경과 상호 작용하는 중앙 처리 장치에 의존하고 원래 프로그래밍을 기반으로 운영 방법에 대한 자체 결정을 내립니다. 이를 위해서는 그것이받는 정보를 구성하고 재구성 하고이 데이터를 변경 한 결과에 대한 예측을합니다. 네트워크는 온라인 또는 오프라인으로 배울 수 있습니다. 온라인 학습은 네트워크가 작업을 수행하는 동안 학습한다는 것을 의미합니다. 오프라인 학습에는 네트워크가 연기와 별도로 학습해야합니다.

현재 적응 신경 네트워크에서 수행하는 4 가지 주요 작업이 있습니다. 그들은 모두 Proc를 다룹니다패턴과 해석 패턴. 먼저, 네트워크가 여러 패턴과 그룹 관련 패턴을 클러스터로 검사하는 클러스터링이 있습니다.

적응 신경 네트워크가 수행 할 수있는 두 번째 작업은 작성 또는 구어와 같은 패턴을 인식하고 해석하는 것입니다. 이를 수행 할 때 관련 패턴에 대한 이해를 바탕으로 완전히 알려지지 않은 패턴을 이해하려고 시도 할 수 있습니다. 함수 값의 추정치를 제공하는 것은 세 번째 주요 작업이며 종종 과학이나 공학에 사용됩니다. 적응 형 신경망이 수행 할 수있는 네 번째 주요 작업은 특정 데이터 모델이 변경되면 향후 발생하는 일을 예측하는 것입니다.

인공 신경망은 인공 지능의 한 형태이며 가장 현대적인 용도에는 고급 로봇 기술이 포함됩니다. 데이터 분석가는 직무가 많은 양의 정보를 해석하고 정렬하는 것을 다루기 때문에 데이터 분석가가보다 일반적으로 사용합니다. 인공 신경망ORK는 분석가가 데이터를 구성하고 연구를 수행하며 회사의 제품 및 서비스에 대한 가능한 변경 사항을 테스트하는 데 도움이됩니다. 기술이 더욱 발전함에 따라 신경망의 응용이 더 일반적이 될 것입니다.