신경망 프로그래밍에 관련된 것은 무엇입니까?

신경망 프로그래밍은 매우 복잡하며 다른 프로그래밍 언어와 하드웨어를 활용하여 인공 신경망 (ANN)의 생성을 달성 할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 이러한 유형의 프로그래밍은 객체를 설명한 다음 해당 객체를 범주로 분리하는 데 사용할 수있는 매개 변수의 설정으로 시작됩니다. 그런 다음 다른 유형의 입력을이 시스템에 공급하여 프로그램이 들어오는 매개 변수를 분석하고 입력을 분류 해야하는 방법에 대한 표시를 출력 할 수 있습니다. 신경망 프로그래밍은 일반적 으로이 프로세스를 여러 번 반복하여 네트워크가 다른 입력에 대한 정확하고 잘못된 답변을 "학습"할 수 있도록 여러 번 반복합니다.

신경망은 인공 지능 (AI)에서 작업하는 사람들이 종종 모방하는 개별 조각으로 구성된 큰 네트워크입니다. 신경망 프로그래밍은 일반적으로 인간 뇌의 기능을 모방하는 인공 신경망을 만드는 데 사용됩니다.다른 물체의 문제 해결 및 분류. 이 프로그래밍은 프로그래머의 선호도와 설계중인 Ann의 전반적인 목적에 따라 다른 언어와 구문을 사용할 수 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어는 신경망 프로그래밍에 사용되며, 개별 회로는 종종 생물학적 신경망에서 발견되는 별도의 뉴런을 모방하는 데 사용됩니다.

신경망 프로그래밍은 네트워크 생성 및 다른 객체를 식별하는 데 사용되는 다양한 매개 변수로 시작할 수 있습니다. 입력은 신경망에 공급되며 프로그램은이 입력을 분석하여 수신 된 입력을 분류하는 데 사용되는 다양한 식별자를 결정할 수 있습니다. 누군가는 크고 작은 꼬리, 꼬리가 없거나 꼬리가없는 것과 같은 개 유형에 대해 다른 매개 변수를 입력 할 수 있습니다. 신경망 프로그래밍은 개별을 분석하는 신경망을 포함합니다.AL 식별되는 특정 유형의 개를 식별하기위한 매개 변수.

예를 들어 네트워크가 큰, 꼬리 및 모피를 포함한 매개 변수를 식별하면 입력이 독일 셰퍼드를 식별하기위한 것이라고 결론을 내릴 수 있습니다. 동일한 정보로 네트워크가 치와와를 식별하게 한 경우 분석이 잘못되었을 것입니다. 신경망은 미래에 개를 올바르게 식별하기 위해 실수에서“학습”할 것입니다. 물론 이것은 신경망 프로그래밍의 작동 방식과 실제 프로세스에는 일반적으로 수백 또는 수천 개의 매개 변수와 네트워크의 수많은 검사를 포함하는 간단한 예입니다. 이 프로세스를 통해 네트워크는 향후 입력을 올바르게 식별 할 수있는 수단을 설정하여 신경망 프로그래밍이 실수로부터 효과적으로 학습하고 새로운 데이터에 적응하는 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

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