Vad är ett adaptivt neuralt nätverk?
Ett adaptivt neuralt nätverk är ett system som behandlar 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 teknik för artificiell intelligens.
Ett konstgjordt neuralt nätverk, även kallat ett konstgjordt neuralt nätverk, modelleras efter de naturligt förekommande neurala nätverk i hjärnan hos människor och djur. De arbetar med en serie informationsinsamlingssensorer - nervcellerna - som tolkas av en central processenhet. Dessa anslutningar kan förändra och ändra hur de interagerar med den centrala behandlingsenheten baserat på sin egen utvärdering av hur de på ett effektivt sätt kan utföra sina funktioner.
Det finns två huvudsakliga sätt som ett adaptivt neuralt nätverk "lär sig": övervakat inlärning och oövervakat lärande. Övervakad inlärning kräver en mänsklig motsvarighet som instruerar nätverket hur man kan tolka och interagera med olika insatser. Syftet med denna inlärningsstil är att säkerställa att det inte finns några fel i metoderna som det adaptiva nervnätverket använder för att bearbeta information och att stärka de önskade handlingarna i nätverket.
Icke-övervakat lärande förlitar sig på att den centrala behandlingsenheten interagerar med sin miljö och fattar sina egna beslut om hur den ska fungera baserat på dess ursprungliga programmering. För att göra detta organiserar och omorganiserar den information den mottar och gör förutsägelser om vad resultatet av att ändra denna information kan vara. Ett nätverk kan antingen lära sig online eller offline. Online-inlärning innebär att nätverket lär sig medan det också utför uppgifter. Offline-lärande kräver att nätverket lär sig separat från att agera.
För närvarande finns det fyra huvuduppgifter som utförs av adaptiva neurala nätverk. De handlar alla om bearbetning och tolkningsmönster. Först är det kluster, där nätverket undersöker ett antal mönster och grupperar relaterade 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 för 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 hända i framtiden om ändringar görs i vissa datamodeller.
Ett konstgjordt neuralt nätverk är en form av konstgjord intelligens och dess mest moderna användningar involverar avancerad robotteknik. Det används oftare av dataanalytiker, eftersom deras jobb handlar om tolkning och sortering genom stora mängder information. Ett konstgjordt neuralt nätverk kan hjälpa en analytiker att organisera hennes data, bedriva forskning och testa möjliga förändringar av företagets produkter och tjänster. När tekniken blir mer avancerad kommer applikationer av neurala nätverk att bli vanligare.