Hva er et adaptivt nevralt nettverk?

Et adaptivt nevralt nettverk er et system som behandler informasjon og gjør justeringer av nettverket når det er nødvendig. Slike nettverk finnes i datasystemer eller i organiske livsformer. De brukes til å tolke store mengder kompleks informasjon og er grunnlaget for moderne kunstig intelligensteknologi.

Et menneskeskapt adaptivt nevralt nettverk, også kalt et kunstig nevralt nettverk, er modellert etter de naturlig forekommende nevrale nettverkene i hjernen til mennesker og dyr. De jobber med en serie informasjonsinnsamlingssensorer-nevronene-som tolkes av en sentral prosesseringsenhet. Disse tilkoblingene kan endre og endre måten de samhandler med den sentrale prosesseringsenheten basert på deres egen evaluering av hvordan de mest effektivt kan utføre sine funksjoner.

Det er to hovedmåter et adaptivt nevralt nettverk "lærer": overvåket læring og uten tilsyn læring. Overvåket læring krever en menneskelig motpart som instruerer nettetArbeid med hvordan du tolker og samhandler med forskjellige innganger. Hensikten med denne læringsstilen er å sikre at det ikke er noen feil i metodene som det adaptive nevrale nettverket bruker for å behandle informasjon, og for å forsterke de ønskede handlingene i nettverket.

Ikke-overvåket læring er avhengig av at den sentrale prosesseringsenheten samhandler med omgivelsene og tar sine egne beslutninger om hvordan den skal fungere basert på den opprinnelige programmeringen. For å gjøre dette organiserer og omorganiserer den informasjonen den mottar og gir spådommer om hva resultatene av å endre disse dataene kan være. Et nettverk kan enten lære online eller offline. Online læring betyr at nettverket lærer mens det også utfører oppgaver. Offline læring krever at nettverket lærer separat fra skuespill.

For tiden er det fire hovedoppgaver som utføres av adaptive nevrale nettverk. De takler alle Processing og tolke mønstre. For det første er det gruppering, der nettverket undersøker en rekke mønstre og grupper relaterte mønstre i klynger.

En andre oppgave som et adaptivt nevralt nettverk kan utføre er å gjenkjenne og tolke et mønster, for eksempel skrevne eller talte ord. Ved å gjøre dette kan det forsøke å forstå helt ukjente mønstre basert på dens forståelse av relaterte mønstre. Å gi et estimat av verdien av en funksjon er den tredje hovedoppgaven, og brukes ofte i vitenskap eller ingeniørfag. Den fjerde hovedoppgaven som et adaptivt nevralt nettverk kan utføre er å komme med spådommer om hva som vil skje i fremtiden hvis det blir gjort endringer i visse datamodeller.

Et kunstig nevralt nettverk er en form for kunstig intelligens, og dets mest moderne bruksområder involverer avansert robotteknologi. Det brukes mer ofte av dataanalytikere, siden jobbene deres omhandler tolking og sortering gjennom store mengder informasjon. Et kunstig nevralt nettwOrk kan hjelpe en analytiker med å organisere dataene sine, utføre forskning og teste mulige endringer i selskapets produkter og tjenester. Etter hvert som teknologien blir mer avansert, vil applikasjoner av nevrale nettverk bli mer vanlig.