Vad är ett inblandat neuralt nätverk?

Ett invändigt neuralt nätverk är en viss typ av arrangemang av konstgjorda neuroner, eller neuronsimulatorer, som görs för att fungera på ett visst sätt. Neurala nätverk är biologiska grupper av nervceller eller konstgjorda grupper av pseudo-neuroner som är programmerade att fungera på samma sätt som biologiska neuroner. Konstgjorda neurala nätverk försöker imitera funktioner hos människan eller djurhjärnan.

I de flesta fall är ett invecklat neuralt nätverk helt enkelt ett konstgjordt neuralt nätverk som görs för att simulera någon slags hjärnaktivitet. Experter kallar dessa modeller för ”biologiskt inspirerad.” Vissa av dessa kan också kunna lära sig på det sätt som ett biologiskt neuralt nätverk lär sig, genom att bearbeta information på mycket komplexa sätt.

Bland de mest utbredda användningarna av invändiga nervnätverk är simulering av människors eller djurvision. Dessa applikationer fokuserar ofta på kombinationen av input och output som hjälper tekniken att göra konstgjort vad en hjärna gör naturligt. Många komplexa metoder, ibland kallade lager, behövs för att uppnå denna typ av simulering. Dessa visas ofta genom visuella modeller som hjälper läsarna att förstå hur ett invändigt neuralt nätverk är upprättat.

I allmänhet har forskare som implementerar invandrade neurala nätverk räknat ut några av de specifika sätt som hjärnor bearbetar bilder. Konstgjord intelligens har utvecklats under senare tid, och nu kan forskare få tekniker att utföra några av de uppgifter som brukade vara exklusiva för biologisk vision. En av dessa är ansiktsigenkänning, där avancerade algoritmer tillåter kameror och andra enheter att effektivt screena bilder och känna igen ett individuellt ansikte.

Många typer av invändiga neurala nätverksmodeller är gjorda för att känna igen olika funktioner för att analysera en hel bild som skulle simulera en vision av visionen. Vissa av dessa tekniker måste också ha avancerade filter för vissa ljusintervall, eller andra verktyg som hjälper tekniker att "se" på sätt som människor och djur gör. Konventionella neurala nätverk måste testas noggrant och utvärderas utifrån deras meriter, där den specifika uppnåendet av resultat visar att dessa tekniker kan imitera människors eller djurhjärnan, åtminstone till en viss grad.

Konvolutional neurala nätverk skapas också för olika applikationer. Dessa inkluderar konsumentprodukter som ansiktsigenkänningskameror. Det finns också många säkerhetsapplikationer för denna typ av teknik, och användningen av invändiga neurala nätverk som en kraftfull datasiffringsresurs. Forskare fortsätter att arbeta med att uppnå mer komplexitet med dessa simulatorer, till exempel för att kontrollera antalet ansikten i en bild, eller för att kunna korrekt identifiera ansikten i olika skalor, belysning eller andra förhållanden.