Hvad er involveret i neurale netværksprogrammering?

Neural netværksprogrammering er ret kompliceret og kan bruge forskellige programmeringssprog og hardware til at udføre oprettelsen af et kunstigt neuralt netværk (ANN).Generelt begynder denne type programmering imidlertid med etablering af parametre, der kan bruges til at beskrive objekter og derefter adskille disse objekter i kategorier.Forskellige typer input kan derefter føres ind i dette system for at give programmet mulighed for at analysere de indgående parametre og udsende en indikation af, hvordan input skal kategoriseres.Neural netværksprogrammering gentager typisk denne proces adskillige gange for at give netværket mulighed for at "lære" korrekte og forkerte svar for forskellige input.

Et neuralt netværk er et stort netværk, der består af individuelle stykker, kaldet neuroner i den menneskelige hjerne, ofteemuleret af dem, der arbejder med kunstig intelligens (AI).Neural netværksprogrammering bruges typisk til at skabe kunstige neurale netværk, der efterligner funktionerne i den menneskelige hjerne til problemløsning og kategorisering af forskellige genstande.Denne programmering kan bruge forskellige sprog og syntakser, afhængigt af programmerernes præferencer og det overordnede formål med ANN, der er designet.Både hardware og software bruges til neurale netværksprogrammering, hvor individuelle kredsløb ofte bruges til at efterligne de separate neuroner, der findes i biologiske neurale netværk.

Neural netværksprogrammering kan begynde med oprettelsen af netværket og forskellige parametre, der bruges til at identificere forskellige objekter.Input føres ind i det neurale netværk, og programmet får lov til at analysere dette input til at bestemme forskellige identifikatorer, der bruges i kategorisering af den modtagne input.Nogen kan muligvis indtaste forskellige parametre om typer hunde, for eksempel såsom stor og lille, hale eller ingen hale og lodne eller hårløse.Neural netværksprogrammering involverer derefter det neurale netværk, der analyserer de individuelle parametre for at identificere en bestemt type hund, der identificeres.

Hvis netværket identificerer parametre inklusive stor, hale og lodret, kan det konkludere, at inputAt identificere en tysk hyrde.Hvis de samme oplysninger fik netværket til at identificere en Chihuahua, ville analysen have været ukorrekt, og det neurale netværk ville "lære" fra fejlen til korrekt at identificere hunden i fremtiden.Dette er naturligvis et simpelt eksempel på, hvordan neurale netværksprogrammering fungerer, og den faktiske proces involverer typisk hundreder eller tusinder af parametre og adskillige kontroller fra netværket.Gennem denne proces etablerer netværket et middel til korrekt at identificere input i fremtiden, hvilket giver neurale netværksprogrammering mulighed for at oprette AI -systemer, der effektivt lærer af fejl og tilpasser sig nye data.