'n Kunsmatige neurale netwerk is wat die meeste met die neurale netwerk bedoel word. Dit is 'n ingewikkelde reeks onderling gekoppelde kunsmatige neurone wat gemodelleer is na dié in die menslike brein en in kunsmatige intelligensie gebruik word om inligting te verwerk, te leer en voorspellings te maak.
Hoe werk neurale netwerke?
'n Neuron is die menslike brein se mees fundamentele sel. 'n Menslike brein het baie biljoene neurone, wat interaksie en met mekaar kommunikeer, wat neurale netwerke vorm.
Hierdie neurone neem baie insette in, van wat ons sien en hoor tot hoe ons voel tot alles tussenin, en stuur dan boodskappe na ander neurone, wat op hul beurt reageer. Werkende neurale netwerke is wat mense in staat stel om te dink, en nog belangriker, te leer.
As 'n metode om groot hoeveelhede data in te neem, dit te verwerk en voorspellings en besluite te maak gebaseer op die data, is die menslike brein se neurale netwerke verreweg die kragtigste rekenaarkrag wat aan die mens bekend is.
PASIEKA / Getty Images
tipes neurale netwerke
'n Neurale netwerk is tegnies 'n biologiese term, terwyl 'n kunsmatige neurale netwerk die soort neurale netwerk is waarop kunsmatige intelligensie staatmaak. Alhoewel die woord self die meeste gebruik word om na die kunsmatige neurale netwerk te verwys, sal jy dikwels sien dat mense na kunsmatige neurale netwerke verwys as bloot neurale netwerke.
Natuurlik verskil 'n neurale netwerk in die menslike brein baie van 'n kunsmatig gekonstrueerde neurale netwerk. Tog bly die fundamentele manier waarop hulle werk om inligting te verwerk en voorspellings te maak dieselfde.
Terwyl 'n kunsmatige neurale netwerk nie 'n perfekte herskepping van 'n biologiese neurale netwerk sal wees nie, is kunsmatige neurale netwerke gebaseer op en gemodelleer na die brein se neurale netwerke, juis as gevolg van die rekenaarkrag van hierdie netwerke.
Waarvoor word neurale netwerke gebruik?
Mense gebruik biologiese neurale netwerke om inligting te verwerk, te leer en voorspellings te maak, bv. Kunsmatige neurale netwerke werk op baie dieselfde manier, maar in 'n mindere mate, aangesien kunsmatige neurale netwerke nog nie ooreenstem met die kompleksiteit en krag van dié wat in die menslike brein gevind word nie.
Kunsmatige neurale netwerke maak meer ingewikkelde, lewensgetroue en kragtige kunsmatige intelligensie moontlik deur diep leer, wat die proses is van 'n kunsmatige neurale netwerk wat onafhanklik leer en sy eie besluite neem.
Mensagtige kunsmatige intelligensie is moontlik met 'n gevorderde neurale netwerk en genoeg data om die neurale netwerk op te lei (of te onderrig). A. I., soos dit in flieks voorkom, bestaan nog nie vandag nie, maar as dit ooit gebeur, sal diep leer deur neurale netwerke hierdie intelligensie aandryf.
Gereelde Vrae
Wat is 'n diep neurale netwerk?
Dit is ook bekend as diep leer, dit is 'n subveld van masjienleer in A. I. handel oor algoritmes wat geskoei is op breinstruktuur en -funksie. Diep neurale netwerke is ontwerp om numeriese patrone te herken en dit te vertaal in werklike data, soos beelde, teks of oudio.
Wat is 'n konvolusionele neurale netwerk?
Dit is 'n klas diep neurale algoritmes wat dikwels gebruik word om visuele beelde te ontleed. 'n Konvolusionele neurale netwerk ontvang 'n beeld en onttrek kenmerke met behulp van filters en word hoofsaaklik vir beeldverwerking, klassifikasie en segmentering gebruik.
Wat is 'n herhalende neurale netwerk?
Dit is 'n tipe kunsmatige neurale netwerk wat tipies gebruik word vir spraakherkenning en natuurlike taalverwerking. 'n Herhalende neurale netwerk gebruik opeenvolgende data of tydreeksdata om algemene tydelike probleme in taalvertaling en spraakherkenning op te los.
