Was ist ein adaptives neuronales Netzwerk?

Ein adaptives neuronales Netzwerk ist ein System, das Informationen verarbeitet und bei Bedarf am Netzwerk angepasst wird.Solche Netzwerke sind in Computersystemen oder in organischen Lebensformen zu finden.Sie werden verwendet, um große Mengen komplexer Informationen zu interpretieren und basieren die Grundlage für die moderne Technologie für künstliche Intelligenz.

Ein von Menschen hergestelltes adaptives neuronales Netzwerk, das auch als künstliches neuronales Netzwerk bezeichnet wirdund Tiere.Sie arbeiten mit einer Reihe von Sensoren für Informationssammeln und Mdash;Die Neuronen Mdash;die von einer zentralen Verarbeitungseinheit interpretiert werden.Diese Verbindungen können die Art und Weise verändern, wie sie mit der zentralen Verarbeitungseinheit interagieren, basierend auf ihrer eigenen Bewertung der effizienten Ausführung ihrer Funktionen.

Es gibt zwei Hauptmöglichkeiten, wie ein adaptives neuronales Netzwerk lernt: Überwachendes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen.Das überwachte Lernen erfordert ein menschliches Gegenstück, das das Netzwerk anweist, wie verschiedene Eingaben interpretiert und interagieren.Der Zweck dieses Lernstils ist sicherzustellenmit seiner Umgebung interagieren und eigene Entscheidungen darüber treffen, wie es auf der Grundlage seiner ursprünglichen Programmierung funktionieren soll.Dazu organisiert und organisiert es die Informationen, die sie erhalten, und macht Vorhersagen darüber, wie die Ergebnisse der Änderung dieser Daten aussehen könnten.Ein Netzwerk kann entweder online oder offline lernen.Online -Lernen bedeutet, dass das Netzwerk lernt, während es auch Aufgaben ausführt.Offline -Lernen erfordert das Netzwerk, dass das Netzwerk getrennt von der Schauspielerei gelernt wird.

Derzeit gibt es vier Hauptaufgaben, die von adaptiven neuronalen Netzwerken ausgeführt werden.Sie alle beschäftigen sich mit Verarbeitungs- und Interpretationsmustern.Erstens gibt es Clustering, bei dem das Netzwerk eine Reihe von Mustern und Gruppenbezogenen Muster in Cluster untersucht.

Eine zweite Aufgabe, die ein adaptives neuronales Netzwerk ausführen kann, ist das Erkennen und Interpretieren eines Musters wie schriftlichen oder gesprochenen Wörtern.Auf diese Weise kann es versuchen, völlig unbekannte Muster auf der Grundlage ihres Verständnisses verwandter Muster zu verstehen.Die Bereitstellung einer Schätzung des Wertes einer Funktion ist die dritte Hauptaufgabe und wird häufig in Wissenschaft oder Ingenieurwesen verwendet.Die vierte Hauptaufgabe, die ein adaptives neuronales Netzwerk ausführen kannRobotertechnologie.Es wird häufiger von Datenanalysten verwendet, da ihre Jobs mit der Interpretation und Sortierung großer Informationsmengen umgehen.Ein künstliches neuronales Netzwerk kann einem Analysten helfen, seine Daten zu organisieren, Forschung zu betreiben und mögliche Änderungen an den Produkten und Dienstleistungen ihres Unternehmens zu testen.Wenn die Technologie fortgeschritten wird, werden Anwendungen neuronaler Netzwerke häufiger.