Hva er involvert i nevrale nettverksprogrammering?

Nevralt nettverksprogrammering er ganske komplisert og kan bruke forskjellige programmeringsspråk og maskinvare for å oppnå etableringen av et kunstig nevralt nettverk (ANN). Generelt begynner imidlertid denne typen programmering med etablering av parametere som kan brukes til å beskrive objekter og deretter dele disse objektene i kategorier. Ulike typer innganger kan deretter mates inn i dette systemet for å la programmet analysere de innkommende parametrene og gi ut en indikasjon på hvordan inngangen skal kategoriseres. Nevralt nettverksprogrammering gjentar vanligvis denne prosessen flere ganger for å la nettverket "lære" riktige og uriktige svar for forskjellige innspill.

Et nevralt nettverk er et stort nettverk som består av enkeltstykker, referert til som nevroner i den menneskelige hjerne, ofte emulert av de som jobber med kunstig intelligens (AI). Nevralt nettverksprogrammering brukes vanligvis til å lage kunstige nevrale nettverk som emulerer funksjonene til den menneskelige hjernen for problemløsning og kategorisering av forskjellige objekter. Denne programmeringen kan bruke forskjellige språk og syntakser, avhengig av preferansene til programmereren og det overordnede formålet med ANN som blir designet. Både maskinvare og programvare brukes i programmering av nevrale nettverk, med individuelle kretsløp som ofte brukes til å etterligne de separate nevronene som finnes i biologiske nevrale nettverk.

Nevralt nettverksprogrammering kan begynne med opprettelsen av nettverket og forskjellige parametere som brukes til å identifisere forskjellige objekter. Inngang mates inn i det nevrale nettverket, og programmet tillates å analysere denne inngangen for å bestemme forskjellige identifikatorer som brukes i kategorisering av mottatt inngang. Noen kan legge inn forskjellige parametere om hundetyper, for eksempel store og små, hale eller ingen hale og lodne eller hårløse. Nevralt nettverksprogrammering innebærer da at nevrale nettverk analyserer de individuelle parametrene for å identifisere en spesiell type hund som blir identifisert.

Hvis nettverket identifiserer parametere inkludert stor, hale og lodne, for eksempel, kan det konkludere at innspillet er ment å identifisere en tysk hyrde. Hvis den samme informasjonen fikk nettverket til å identifisere en Chihuahua, ville analysen vært uriktig, og det nevrale nettverket ville "lære" av feilen i å identifisere hunden riktig i fremtiden. Dette er selvfølgelig et enkelt eksempel på hvordan programmering av nevrale nettverk fungerer, og den faktiske prosessen innebærer typisk hundrevis eller tusenvis av parametere og mange kontroller fra nettverket. Gjennom denne prosessen etablerer nettverket et middel for å identifisere input i fremtiden riktig, slik at nevrale nettverksprogrammering kan lage AI-systemer som effektivt lærer av feil og tilpasser seg nye data.