신경망 프로그래밍에는 무엇이 포함됩니까?

신경망 프로그래밍은 상당히 복잡하며 다른 프로그래밍 언어와 하드웨어를 활용하여 인공 신경망 (ANN)을 만들 수 있습니다. 그러나 일반적으로이 유형의 프로그래밍은 객체를 설명하고 해당 객체를 범주로 분리하는 데 사용할 수있는 매개 변수 설정으로 시작됩니다. 그런 다음 다른 유형의 입력을이 시스템에 공급하여 프로그램이 입력 매개 변수를 분석하고 입력 분류 ​​방법을 표시 할 수 있습니다. 신경망 프로그래밍은 일반적으로이 과정을 여러 번 반복하여 네트워크가 다른 입력에 대한 정답과 오답을 "학습"할 수 있도록합니다.

신경 네트워크는 인공 지능 (AI)을 연구하는 사람들에 의해 모방되는 인간 두뇌의 뉴런이라고하는 개별 조각으로 구성된 대규모 네트워크입니다. 신경망 프로그래밍은 일반적으로 다른 객체의 문제 해결 및 분류를 위해 인간 두뇌의 기능을 모방하는 인공 신경망을 생성하는 데 사용됩니다. 이 프로그래밍은 프로그래머의 선호도 및 설계중인 ANN의 전반적인 목적에 따라 다른 언어와 구문을 사용할 수 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어는 신경망 프로그래밍에 사용되며, 개별 회로는 종종 생물학적 신경망에서 발견되는 별도의 뉴런을 에뮬레이트하는 데 사용됩니다.

신경망 프로그래밍은 네트워크 생성과 다른 객체 식별에 사용되는 다양한 매개 변수로 시작할 수 있습니다. 입력은 신경망에 공급되며 프로그램은이 입력을 분석하여 수신 된 입력을 분류하는 데 사용되는 다양한 식별자를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 크고 작은, 꼬리 또는 꼬리 없음, 모피 또는 털과 같은 개 유형에 대해 다른 매개 변수를 입력 할 수 있습니다. 신경망 프로그래밍은 식별되는 특정 유형의 개를 식별하기 위해 개별 파라미터를 분석하는 신경망을 포함한다.

네트워크가 예를 들어 큰 꼬리, 모피 및 모피를 포함하는 매개 변수를 식별하는 경우 입력이 독일 셰퍼드를 식별하는 것으로 간주 될 수 있습니다. 동일한 정보로 인해 네트워크가 치와와를 식별하게된다면 분석이 잘못되었을 수 있으며 신경망은 미래에 개를 올바르게 식별하기 위해 실수로부터“학습”할 것입니다. 물론 이것은 신경망 프로그래밍의 작동 방식에 대한 간단한 예이며 실제 프로세스에는 일반적으로 수백 또는 수천 개의 매개 변수와 네트워크에 의한 수많은 검사가 포함됩니다. 이 과정을 통해 네트워크는 미래에 입력을 올바르게 식별하는 수단을 확립하여 신경망 프로그래밍이 실수로부터 효과적으로 배우고 새로운 데이터에 적응하는 AI 시스템을 만들 수있게합니다.