Co to jest adaptacyjna sieć neuronowa?

Adaptacyjna sieć neuronowa to system, który przetwarza informacje i w razie potrzeby dostosowuje sieć. Takie sieci można znaleźć w systemach komputerowych lub w organicznych formach życia. Służą do interpretacji dużych ilości złożonych informacji i są podstawą współczesnej technologii sztucznej inteligencji.

Wytworzona przez człowieka adaptacyjna sieć neuronowa, zwana także sztuczną siecią neuronową, jest modelowana po naturalnie występujących sieci neuronowych w mózgach ludzi i zwierząt. Pracują przy użyciu szeregu czujników gromadzenia informacji-neuronów-interpretowanych przez centralną jednostkę przetwarzającą. Połączenia te mogą zmienić i zmienić sposób interakcji z centralną jednostką przetwarzania na podstawie własnej oceny, jak najbardziej skutecznie wykonywać swoje funkcje.

Istnieją dwa główne sposoby, w jakie adaptacyjna sieć neuronowa „uczy się”: uczenie się nadzorowane i uczenie się bez nadzoru. Nadzorowane uczenie się wymaga ludzkiego odpowiednika, który instruuje siećPracuj nad tym, jak interpretować i wchodzić w interakcje z różnymi wkładami. Celem tego stylu uczenia się jest upewnienie się, że nie ma błędów w metodach, których adaptacyjna sieć neuronowa używa do przetwarzania informacji, oraz wzmocnienie pożądanych działań sieci.

Uczenie się nie nadzorowane opiera się na centralnej jednostce przetwarzania w interakcji ze środowiskiem i podejmowaniu własnych decyzji w zakresie działania w oparciu o jego oryginalne programowanie. W tym celu organizuje i reorganizuje otrzymane informacje i przewiduje, jakie mogą być wyniki zmiany tych danych. Sieć może uczyć się online lub offline. Uczenie się online oznacza, że ​​sieć uczy się, podczas gdy wykonywała również zadania. Uczenie się offline wymaga, aby sieć uczyła się osobno od aktorstwa.

Obecnie istnieją cztery główne zadania wykonywane przez adaptacyjne sieci neuronowe. Wszyscy mają do czynienia z ProcEssing i interpretacja wzorców. Po pierwsze, istnieje grupowanie, w którym sieć bada wiele wzorców i grup powiązanych z grupami w klastrach.

Drugim zadaniem, które może wykonać adaptacyjna sieć neuronowa, jest rozpoznawanie i interpretacja wzoru, takiego jak słowa pisane lub wypowiedziane. W ten sposób może próbować zrozumieć całkowicie nieznane wzorce w oparciu o jego zrozumienie powiązanych wzorców. Zapewnienie oszacowania wartości funkcji jest trzecim głównym zadaniem i jest często używane w nauce lub inżynierii. Czwarte główne zadanie, które może wykonać adaptacyjna sieć neuronowa, jest przewidywanie tego, co nastąpi w przyszłości, jeśli zostaną wprowadzone zmiany w niektórych modelach danych.

Sztuczna sieć neuronowa jest formą sztucznej inteligencji, a jej najnowocześniejsze zastosowania obejmują zaawansowaną technologię robotyczną. Jest on częściej używany przez analityków danych, ponieważ ich zadania zajmują się interpretacją i sortowaniem za pomocą dużych ilości informacji. Sztuczna sieć neuronowaOrk może pomóc analitykowi zorganizować swoje dane, przeprowadzić badania i przetestować możliwe zmiany w produktach i usługach swojej firmie. W miarę jak technologia staje się bardziej zaawansowana, zastosowania sieci neuronowych staną się bardziej powszechne.