Hva er et fremtidig nevralt nettverk?

Et fremadrettet nevralt nettverk er en type nevralt nettverk der enhetstilkoblingene ikke beveger seg i en sløyfe, men snarere i en enkelt rettet bane. Dette skiller seg fra et tilbakevendende nevralt nettverk, der informasjon kan bevege seg både fremover og bakover i hele systemet. Et fremadrettet nevralt nettverk er kanskje den vanligste typen nevrale nettverk, ettersom det er et av de enkleste å forstå og konfigurere. Disse typene nevrale nettverk brukes i data mining og andre studieretninger der prediktiv atferd er nødvendig.

Et nevralt nettverk er et kunstig intelligensnettverk som er utformet for å løst imitere de "tenke" prosessene til en menneskelig hjerne. Ved å mate strenger med data inn i nettverket, får datamaskinen muligheter til å "lære" mønstrene som strømmer gjennom det, slik at den kan identifisere svar på riktig måte og gi trendanalyse. De brukes i oppgaver der det kreves en viss grad av læring og mønstergjenkjenning, for eksempel under data mining-operasjoner. Data mining er ganske enkelt analysen av trender fra en samling av informasjon, for eksempel analyse av forbrukerens kjøpstrender og fremganger i aksjemarkedet.

Informasjon som reiser gjennom et fremadrettet nevralt nettverk, går inn i innsatslaget, reiser gjennom det skjulte laget og kommer ut fra det ytre laget av nettverket, og gir sluttbrukeren et svar på spørsmålet deres. Et input-lag er ganske enkelt stedet der brukeren legger inn rådataene eller parametrene til informasjonen. Kjøttet av transaksjonen foregår i det skjulte laget, der datamaskinen faller tilbake på sin "erfaring" med å håndtere lignende data for å produsere et estimert svar. Informasjonen blir traktet gjennom utgangssjiktet, der svaret blir gitt tilbake til sluttbrukeren.

Et fremadrettet nevralt nettverk blir vanligvis mer effektivt ettersom sluttbrukeren gir det mer og mer eksperimentelle data. Mye som å beregne et gjennomsnitt, vil du oppnå et mer nøyaktig resultat fra å bruke et bredt antall testhendelser. For eksempel er sannsynligheten for å rulle en "1" på en seks-sidig dyse 16,667 prosent; men det vil ta hundrevis eller tusenvis av simuleringer før det beregnede gjennomsnittet blir bekreftet gjennom bruk av virkelige data. Nødvendige nevrale nettverk er de samme; svarene deres vil bli mer nøyaktige med tid og erfaring.