Hvad er et indviklet neuralt netværk?

Et indviklet neuralt netværk er en bestemt type arrangement af kunstige neuroner eller neuronsimulatorer, der er lavet til at fungere på en bestemt måde.Neurale netværk er biologiske grupper af neuroner eller kunstige grupper af pseudo-neuroner, der er programmeret til at arbejde på samme måde som biologiske neuroner.Kunstige neurale netværk forsøger at efterligne funktioner i den menneskelige eller dyrehjerne.

I de fleste tilfælde er et indviklet neuralt netværk simpelthen et kunstigt neuralt netværk, der er lavet til at simulere en slags hjerneaktivitet.Eksperter kalder disse modeller "biologisk inspireret."Nogle af disse kan også være i stand til at lære på den måde, som et biologisk neuralt netværk lærer, gennem behandling af information på meget komplekse måder.

Blandt de mest udbredte anvendelser af indviklede neurale netværk er simuleringen af menneskelig eller dyrs syn.Disse applikationer fokuserer ofte på kombinationen af input og output, der hjælper teknologien med at gøre kunstigt, hvad en hjerne gør naturligt.Mange komplekse metoder, undertiden kaldet lag, er nødvendige for at opnå denne form for simulering.Disse vises ofte gennem visuelle modeller, der hjælper læserne med at forstå, hvordan et indviklet neuralt netværk er oprettet.

Generelt har forskere, der implementerer indviklede neurale netværk, fundet ud af nogle af de specifikke måder, som hjerner behandler billeder.Kunstig intelligens er kommet frem i nyere tid, og nu kan forskere få teknologier til at udføre nogle af de opgaver, der plejede at være eksklusive til biologisk vision.En af disse er ansigtsgenkendelse, hvor avancerede algoritmer tillader kameraer og andre enheder effektivt at screene billeder og genkende et individuelt ansigt.

Mange typer indviklet neurale netværksmodeller er lavet til at genkende forskellige funktioner for at analysere et helt billede, der ville simulereen række vision.Nogle af disse teknologier skal også have avancerede filtre til visse lysområder eller andre værktøjer, der hjælper teknologier med at "se" på de måder, mennesker og dyr gør.Indvikling af neurale netværk skal testes og vurderes på deres fordele, hvor den specifikke opnåelse af resultater beviser, at disse teknologier kan efterligne den menneskelige eller dyrehjerne, i det mindste til en vis grad.

Konvolutionale neurale netværk er også lavet til forskellige forskellige anvendelser.Disse inkluderer forbrugerproduktanvendelser såsom ansigtsgenkendelseskameraer.Der er også mange sikkerhedsapplikationer til denne slags teknologier og brugen af indviklede neurale netværk som en stærk datasiltressource.Forskere fortsætter med at arbejde på at opnå mere kompleksitet med disse simulatorer, for eksempel til at kontrollere antallet af ansigter i et billede eller i at være i stand til korrekt at identificere ansigter i forskellige skalaer, belysning eller andre forhold.