Co je to umělá neuronová síť?

Umělá neuronová síť je název pro určitý druh počítačové technologie, který se snaží napodobit lidský mozek.Umělá neuronová síť nebo ANN zahrnuje simulované neurony a podněty pro pokusy o reprodukci funkcí mozku.Tato široká škála softwaru a zařízení používá modely nervových algoritmů k vytváření rozhodovacích procesů, které plánovači doufají, že pečlivě napodobují procesy lidského myšlení.Umělé neuronové sítě představují velký pokrok z relativně primitivních myšlenek o počítačích v předchozích desetiletích.V biofyzikálním smyslu jsou neuronové sítě založeny na zkoumání toho, jak mozkové neurony komunikují a předávají zprávy.Aplikace neuronové sítě zahrnují interakci různých funkcí, kde inženýři se dívají na celkový produktivní výstup, aby zjistili, jak mohou tyto umělé neuronové síťové systémy efektivně napodobovat lidské myšlení.Mezi „aplikace v reálném životě“ pro ANN patří regresní analýza, aproximaci funkce, robotiku a obecné zpracování dat.Tito používají různé druhy modelů učení, jako je pod dohledem, bez dozoru nebo posíleného učení.Mezi typy neuronových sítí patří jednosměrná krmivá neuronová síť, radiální základní funkce nebo síť RBF, samoobslužnou síť Kohonen a dokonce i modulární neuronové sítě, kde je větší síť složena z několika malých.Struktura aplikovaná na umělé neuronové sítě se často nazývá „Výbor pro stroje“, kde různé síťové struktury poskytují svůj vlastní „hlasování“ nebo „názor“ v procesu modelování rozhodování.To se také někdy nazývá asociativní neuronová síť nebo ASNN.Výhoda tohoto druhu výzkumu je zřejmá pro inženýry, kteří se domnívají, že ASNN může pomoci modelovat rozhodování o lidské skupině nebo jiné složité modelování některými podobnými způsoby jako jednotlivé modely rozhodování poskytované Ann.Umělá neuronová síť se nazývá „fuzzy logika“.Slovo „fuzzy“ se používá k popisu všech mezer v datech nebo znalostech.Neuronové sítě jsou často schopny uzavřít některé mezery v oblasti dat nebo znalostí vzdělaným hádáním a statistickou predikcí, což je na rozdíl od přísné binární logiky ano nebo ne tradičně spojené s elektronickým rozhodováním.Překonání fuzzy logiky pomáhá neuronovým sítím poskytovat lepší výsledky v simulacích.Použití stavebních bloků předchozího výzkumu, plánovači a inženýři, kteří mají zkušenosti s umělými neuronovými sítěmi, neustále zvyšují to, co tyto nástroje mohou udělat pro posunutí hranic našich znalostí o našich vlastních myslích.