Что такое адаптивная нейронная сеть?

Адаптивная нейронная сеть - это система, которая обрабатывает информацию и при необходимости вносит коррективы в сеть. Такие сети можно найти в компьютерных системах или в органических формах жизни. Они используются для интерпретации больших объемов сложной информации и являются основой современных технологий искусственного интеллекта.

Искусственная адаптивная нейронная сеть, также называемая искусственной нейронной сетью, моделируется после естественных нейронных сетей в мозге людей и животных. Они работают с использованием ряда датчиков сбора информации - нейронов - которые интерпретируются центральным процессором. Эти соединения могут изменять и изменять способ их взаимодействия с центральным процессором на основе их собственной оценки того, как наиболее эффективно выполнять свои функции.

Существует два основных способа «обучения» адаптивной нейронной сети: контролируемое обучение и неконтролируемое обучение. Для контролируемого обучения требуется человек-коллега, который инструктирует сеть о том, как интерпретировать различные взаимодействия и взаимодействовать с ними. Целью этого стиля обучения является обеспечение отсутствия ошибок в методах, которые адаптивная нейронная сеть использует для обработки информации, и для усиления желаемых действий сети.

Неуправляемое обучение опирается на центральный процессор, взаимодействующий со своей средой и принимающий собственные решения о том, как он должен работать, основываясь на своем оригинальном программировании. Для этого он организует и реорганизует полученную информацию и прогнозирует, каковы могут быть результаты изменения этих данных. Сеть может учиться онлайн или офлайн. Онлайн обучение означает, что сеть учится, одновременно выполняя задачи. Обучение в автономном режиме требует, чтобы сеть училась отдельно от действия.

В настоящее время существует четыре основных задачи, которые выполняются адаптивными нейронными сетями. Все они имеют дело с обработкой и интерпретацией шаблонов. Во-первых, существует кластеризация, где сеть анализирует ряд шаблонов и группирует связанные шаблоны в кластеры.

Вторая задача, которую может выполнять адаптивная нейронная сеть, - это распознавание и интерпретация шаблона, такого как написанные или произнесенные слова. При этом он может пытаться понять совершенно неизвестные шаблоны, основываясь на своем понимании связанных шаблонов. Предоставление оценки значения функции является третьей основной задачей и часто используется в науке или технике. Четвертая основная задача, которую может выполнять адаптивная нейронная сеть, состоит в прогнозировании того, что произойдет в будущем, если будут внесены изменения в определенные модели данных.

Искусственная нейронная сеть является формой искусственного интеллекта, и в ее наиболее современном использовании используются передовые роботизированные технологии. Он чаще используется аналитиками данных, поскольку их работа связана с интерпретацией и сортировкой большого количества информации. Искусственная нейронная сеть может помочь аналитику организовать свои данные, провести исследование и проверить возможные изменения в продуктах и ​​услугах ее компании. По мере того как технологии становятся все более передовыми, приложения нейронных сетей становятся все более распространенными.