Vad är ett adaptivt neuralt nätverk?
Ett adaptivt neuralt nätverk är ett system som bearbetar information och gör justeringar av nätverket vid behov. Sådana nätverk finns i datorsystem eller i organiska livsformer. De används för att tolka stora mängder komplex information och är grunden för modern konstgjord intelligensteknik.
Ett konstgjordt adaptivt neuralt nätverk, även kallat ett konstgjort neuralt nätverk, modelleras efter de naturligt förekommande neurala nätverk i hjärnan hos människor och djur. De arbetar med en serie informationssamlingssensorer-neuronerna-som tolkas av en central bearbetningsenhet. Dessa anslutningar kan förändra och förändra hur de interagerar med den centrala bearbetningsenheten baserat på sin egen utvärdering av hur de mest effektivt genomför sina funktioner.
Det finns två huvudsakliga sätt ett adaptivt neuralt nätverk "lär sig": övervakat lärande och oövervakat lärande. Övervakat lärande kräver en mänsklig motsvarighet som instruerar nätetArbeta med hur man tolkar och interagerar med olika ingångar. Syftet med denna inlärningsstil är att se till att det inte finns några fel i de metoder som det adaptiva neurala nätverket använder för att bearbeta information och att förstärka nätverkets önskade åtgärder.
icke-övervakat lärande förlitar sig på den centrala bearbetningsenheten som interagerar med sin miljö och fattar sina egna beslut om hur det ska fungera baserat på sin ursprungliga programmering. För att göra detta organiserar den och omorganiserar den information den får och gör förutsägelser om vad resultaten av att ändra dessa data kan vara. Ett nätverk kan antingen lära sig online eller offline. Online -lärande innebär att nätverk lär sig medan det också utför uppgifter. Offline Learning kräver att nätverket ska lära sig separat från att agera.
För närvarande finns det fyra huvuduppgifter som utförs av adaptiva neurala nätverk. De handlar alla om processing och tolkande mönster. För det första finns det kluster, där nätverket undersöker ett antal mönster och grupprelaterade mönster i kluster.
En andra uppgift som ett adaptivt neuralt nätverk kan utföra är att känna igen och tolka ett mönster, till exempel skriftliga eller talade ord. Genom att göra detta kan det försöka förstå helt okända mönster baserat på dess förståelse av relaterade mönster. Att tillhandahålla en uppskattning av värdet på en funktion är den tredje huvuduppgiften och används ofta inom vetenskap eller teknik. Den fjärde huvuduppgiften som ett adaptivt neuralt nätverk kan utföra är att göra förutsägelser om vad som kommer att inträffa i framtiden om ändringar görs i vissa datamodeller.
Ett konstgjort neuralt nätverk är en form av konstgjord intelligens och dess mest moderna användningar involverar avancerad robotteknologi. Det används oftare av dataanalytiker, eftersom deras jobb behandlar tolkning och sortering genom stora mängder information. Ett konstgjort neuralt netwOrk kan hjälpa en analytiker att organisera sina data, bedriva forskning och testa möjliga förändringar i företagets produkter och tjänster. När tekniken blir mer avancerad kommer applikationer av neurala nätverk att bli vanligare.