Wat houdt de neurale netwerkprogrammering in?
Neuraal netwerk programmeren is vrij ingewikkeld en kan verschillende programmeertalen en hardware gebruiken om de oprichting van een kunstmatig neuraal netwerk (ANN) te bewerkstelligen. Over het algemeen begint dit type programmering echter met het opstellen van parameters die kunnen worden gebruikt om objecten te beschrijven en deze vervolgens in categorieën te scheiden. Verschillende typen invoer kunnen vervolgens in dit systeem worden ingevoerd, zodat het programma de binnenkomende parameters kan analyseren en een indicatie kan geven hoe de invoer moet worden gecategoriseerd. Neurale netwerkprogrammering herhaalt dit proces meestal meerdere keren om het netwerk in staat te stellen juiste en onjuiste antwoorden voor verschillende invoer te 'leren'.
Een neuraal netwerk is een groot netwerk dat bestaat uit afzonderlijke stukjes, ook wel neuronen in het menselijk brein genoemd, vaak geëmuleerd door mensen die werken aan kunstmatige intelligentie (AI). Neurale netwerkprogrammering wordt meestal gebruikt om kunstmatige neurale netwerken te creëren die de functies van het menselijk brein emuleren voor het oplossen van problemen en het categoriseren van verschillende objecten. Deze programmering kan verschillende talen en syntaxis gebruiken, afhankelijk van de voorkeuren van de programmeur en het algemene doel van de ANN die wordt ontworpen. Zowel hardware als software worden gebruikt bij het programmeren van neurale netwerken, waarbij afzonderlijke circuits vaak worden gebruikt om de afzonderlijke neuronen in biologische neurale netwerken te emuleren.
Neuraal netwerkprogrammering kan beginnen met het maken van het netwerk en verschillende parameters die worden gebruikt bij het identificeren van verschillende objecten. Input wordt ingevoerd in het neurale netwerk en het programma mag deze input analyseren om verschillende identificatiemiddelen te bepalen die worden gebruikt bij het categoriseren van de ontvangen input. Iemand kan verschillende parameters over soorten honden invoeren, bijvoorbeeld groot en klein, staart of geen staart, en harig of haarloos. Neuraal netwerkprogrammering omvat dan het neurale netwerk dat de individuele parameters analyseert om een bepaald type hond te identificeren dat wordt geïdentificeerd.
Als het netwerk bijvoorbeeld parameters als groot, staart en harig identificeert, kan het concluderen dat de invoer bedoeld is om een Duitse herder te identificeren. Als dezelfde informatie ertoe zou leiden dat het netwerk een Chihuahua identificeert, dan zou de analyse onjuist zijn geweest en zou het neurale netwerk 'leren' van de fout om de hond in de toekomst goed te identificeren. Dit is natuurlijk een eenvoudig voorbeeld van hoe neuraal netwerkprogrammering werkt en het feitelijke proces omvat doorgaans honderden of duizenden parameters en talloze controles door het netwerk. Via dit proces stelt het netwerk een manier vast om de input in de toekomst correct te identificeren, waardoor neurale netwerkprogrammering AI-systemen kan creëren die effectief leren van fouten en zich aanpassen aan nieuwe gegevens.