Co to jest przetwarzanie neuronowe?

Przetwarzanie neuronowe pierwotnie odnosiło się do sposobu działania mózgu, ale termin ten jest bardziej używany do opisania architektury komputerowej, która naśladuje tę funkcję biologiczną. W komputerach przetwarzanie neuronowe daje oprogramowaniu możliwość dostosowania się do zmieniających się sytuacji i poprawy jego funkcji w miarę dostępności więcej informacji. Przetwarzanie neuronowe jest wykorzystywane w oprogramowaniu do wykonywania zadań, takich jak rozpoznawanie ludzkiej twarzy, przewidywanie pogody, analiza wzorców mowy i poznanie nowych strategii w grach.

Ludzki mózg składa się z około 100 miliardów neuronów. Te neurony są komórkami nerwowymi, które indywidualnie pełnią prostą funkcję przetwarzania i przekazywania informacji. Kiedy komórki nerwowe przesyłają i przetwarzają w klastrach, zwane siecią neuronową, wyniki są złożone - takie jak tworzenie i przechowywanie pamięci, przetwarzanie języka i reakcja na nagły ruch.

Sztuczne przetwarzanie neuronowe naśladuje ten proces na prostszym poziomie. Mała jednostka przetwarzająca, zwana aNeuron lub węzeł wykonuje proste zadanie przetwarzania i przesyłania danych. Ponieważ proste jednostki przetwarzania łączą podstawowe informacje poprzez złącza, informacje i przetwarzanie stają się bardziej złożone. W przeciwieństwie do tradycyjnych procesorów komputerowych, które potrzebują ludzkiego programisty do wprowadzania nowych informacji, procesory neuronowe mogą same uczyć się po ich zaprogramowaniu.

Na przykład

Procesor neuronowy może poprawić się w warcacie. Podobnie jak ludzki mózg, komputer dowiaduje się, że niektóre ruchy przeciwnika są tworzone w celu tworzenia pułapek. Podstawowe programowanie może pozwolić komputerze po raz pierwszy na pułapkę. Im częściej pojawia się pewna pułapka, tym większa uwaga komputer zwraca się na te dane i zaczyna odpowiednio reagować.

Programiści neuronowi zwracają coraz większą uwagę, którą komputer zwraca się na pewne wyniki „wagi”. Tradycyjne przetwarzanie zapewniłoby komputerTylko z podstawowymi zasadami gry i ograniczoną liczbą strategii. Przetwarzanie neuronowe, gromadząc dane i zwracając większą uwagę na ważniejsze informacje, w miarę upływu czasu uczy się lepszych strategii.

Moc przetwarzania neuronowego jest elastyczność. W mózgu informacje są prezentowane jako impuls elektrochemiczny - niewielki wstrząs lub sygnał chemiczny. W sztucznym przetwarzaniu neuronowym informacje są przedstawiane jako wartość liczbowa. Ta wartość określa, czy sztuczny neuron staje się aktywny, czy pozostaje uśpiony, a także określa, gdzie wysyła swój sygnał. Jeśli pewien szachownica zostanie przeniesiona na pewien kwadrat, sieć neuronowa odczytuje te informacje jako dane liczbowe. Dane te są porównywane z rosnącą ilością informacji, co z kolei tworzy działanie lub wyjście.