Vad är involverat i neuralt nätverksprogrammering?

Neurala nätverksprogrammering är ganska komplicerat och kan använda olika programmeringsspråk och hårdvara för att åstadkomma skapandet av ett konstgjordt neuralt nätverk (ANN). I allmänhet börjar emellertid denna typ av programmering med upprättandet av parametrar som kan användas för att beskriva objekt och sedan separera dessa objekt i kategorier. Olika typer av ingångar kan sedan matas in i detta system för att låta programmet analysera de inkommande parametrarna och mata ut en indikation på hur ingången ska kategoriseras. Neural nätverksprogrammering upprepar vanligtvis denna process flera gånger för att låta nätverket "lära" sig korrekta och felaktiga svar för olika input.

Ett neuralt nätverk är ett stort nätverk som består av enskilda bitar, kallas neuroner i den mänskliga hjärnan, ofta emulerad av dem som arbetar med artificiell intelligens (AI). Neurala nätverksprogrammering används vanligtvis för att skapa konstgjorda neurala nätverk som emulerar den mänskliga hjärnans funktioner för problemlösning och kategorisering av olika objekt. Denna programmering kan använda olika språk och syntaxer, beroende på programmerarens preferenser och det övergripande syftet med ANN som utformas. Både hårdvara och mjukvara används i programmering av neurala nätverk, med enskilda kretsar som ofta används för att emulera de separata neuronerna som finns i biologiska neurala nätverk.

Neural nätverksprogrammering kan börja med skapandet av nätverket och olika parametrar som används för att identifiera olika objekt. Ingången matas in i det neurala nätverket och programmet får analysera denna ingång för att bestämma olika identifierare som används för att kategorisera den mottagna ingången. Någon kan mata in olika parametrar för hundtyper, till exempel stora och små, svans eller ingen svans och lurviga eller hårlösa. Neuralt nätverksprogrammering involverar sedan nervnätverket som analyserar de enskilda parametrarna för att identifiera en viss typ av hund som identifieras.

Om nätverket identifierar parametrar inklusive stor, svans och lurv, till exempel, kan det sluta att ingången är tänkt att identifiera en tysk herde. Om samma information fick nätverket att identifiera en Chihuahua, skulle analysen ha varit felaktig, och det neurala nätverket skulle "lära sig" av misstaget att korrekt identifiera hunden i framtiden. Detta är naturligtvis ett enkelt exempel på hur neuralt nätverksprogrammering fungerar och den faktiska processen involverar vanligtvis hundratals eller tusentals parametrar och många kontroller av nätverket. Genom denna process skapar nätverket ett sätt att korrekt identifiera ingången i framtiden, vilket gör att neurala nätverksprogrammering kan skapa AI-system som effektivt lär sig av misstag och anpassar sig till nya data.