Co je to neuronová síť?

V typickém počítači, vyrobeném podle toho, co se nazývá architektura von Neumann, žijí paměťové banky v izolovaném modulu.Existuje pouze jeden procesor, který zpracovává pokyny a paměť přepisuje jeden po druhém pomocí sériové architektury.Neuronová síť je odlišným přístupem k výpočtu.V neuronové síti, tvořené z tisíců nebo dokonce milionů jednotlivých neuronů nebo uzlů, je veškeré zpracování vysoce paralelní a distribuované.Vzpomínky jsou uloženy v komplexních propojeních a váhách mezi uzly.

Neuronová síť je typ výpočetní architektury používané zvířecími mozky v přírodě.To není nutně proto, že neuronová síť je neodmyslitelně lepšího způsobu zpracování než sériové výpočetní techniky, ale protože mozek, který používá sériové výpočetní techniky, by byl mnohem obtížnější vyvíjet se postupně.Neuronové sítě také mají tendenci se zabývat hlučnými daty lépe než sériové počítače..Tato informace je obvykle binární signál ano nebo ne.Někdy se uzel přesune z ne na ano, musí zažít určité prahové množství vzrušení nebo stimulace.Vrstva, která zobrazuje výsledky na obrazovce pro programátory, které mají analyzovat.Lidská sítnice funguje na základě neuronových sítí.Uzly první úrovně detekují jednoduché geometrické funkce ve zorném poli, jako jsou barvy, linie a okraje.Sekundární uzly začínají abstraktnější sofistikovanější funkce, jako je pohyb, textura a hloubka.Konečným výstupem je to, co se registruje naše vědomí, když se podíváme na zorné pole.Počáteční vstup je jen složité uspořádání fotonů, které by znamenalo jen málo bez neurologického hardwaru, který by to pochopil z hlediska smysluplných vlastností, jako je myšlenka trvalého objektu.Vraťte se do těchto vrstev a omezí další signály.Většina našich smyslů takto funguje.Počáteční data mohou vyvolat vzdělaný odhad při konečném výsledku, následovaným pohledem na budoucí data v souvislosti s tímto vzdělaným odhadem.V optických iluzích naše smysly dělají vzdělané odhady, které se ukázaly jako špatné.Například školení neuronové sítě k rozpoznávání tváří by vyžadovalo mnoho tréninkových běhů, ve kterých byly síť prokázány různé objekty facelike a neukazy, doprovázeny pozitivní nebo negativní zpětnou vazbou, aby se neuronová síť přiměla ke zlepšení dovedností rozpoznávání.