Was ist ein künstliches neuronales Netzwerk?

Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein Name für eine Art Computertechnologie, die versucht, das menschliche Gehirn zu imitieren.Ein künstliches neuronales Netzwerk oder ANN umfasst simulierte Neuronen und Reize für Versuche, die Funktionen des Gehirns zu reproduzieren.Diese breite Palette von Software und Geräten verwendet neuronale Algorithmusmodelle, um Entscheidungsprozesse zu erstellen, von denen die Planer hoffen, dass die menschlichen Denkprozesse eng nachahmen.Künstliche neuronale Netze stellen einen großen Fortschritt von relativ primitiven Ideen über Computer in den vergangenen Jahrzehnten dar.In einem bio-physikalischen Sinne basieren neuronale Netze auf der Untersuchung der Kommunikation der Neuronen des Gehirns und der Relay-Nachrichten.Zu den neuronalen Netzwerkanwendungen gehören die Interaktion verschiedener Funktionen, bei denen die Ingenieure die Gesamtproduktionsleistung betrachten, um zu sehen, wie diese künstlichen neuronalen Netzwerksysteme das menschliche Denken effektiv nachahmen können.Eine Vielzahl von „realen Anwendungen“ für ANN umfasst Regressionsanalyse, Funktionsnäherung, Robotik und allgemeine Datenverarbeitung.

Für verschiedene Forschungsbestimmungen wurden verschiedene Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken entwickelt.Diese verwenden verschiedene Arten von Lernmodellen wie beaufsichtigte, unbeaufsichtigte oder verstärkte Lernen.Zu den Arten neuronaler Netzwerke gehören ein Einweg-Feedforward-neuronales Netzwerk, eine radiale Basisfunktion oder ein RBF-Netzwerk, ein Kohonen-Selbst organisierender Netzwerk und sogar modulare neuronale Netze, in denen ein größeres Netzwerk aus mehreren kleinen besteht.Die Struktur, die für künstliche neuronale Netze angewendet wird, wird häufig als „Maschinenausschusses“ bezeichnet, in dem verschiedene Netzwerkstrukturen in einem Entscheidungsprozess ihre eigene „Abstimmung“ oder „Meinung“ anbieten.Dies wird manchmal auch als assoziatives neuronales Netzwerk oder ASNN bezeichnet.Der Vorteil dieser Art von Forschung ist für Ingenieure offensichtlich, die glauben, dass ASNN dazu beitragen kannKünstliches neuronales Netzwerk heißt „Fuzzy Logic“.Das Wort „Fuzzy“ wird verwendet, um Daten oder Wissenslücken zu beschreiben.Neuronale Netze sind häufig in der Lage, einige Daten oder Wissenslücken durch fundierte Erraten und statistische Vorhersage zu schließen, was im Gegensatz zu dem strengen Ja oder Nein -Binärlogik im Gegensatz zu der elektronischen Entscheidungsfindung steht.Die Überwindung der Fuzzy -Logik hilft neuronalen Netzwerken, bessere Ergebnisse in Simulationen zu erzielen.Mithilfe der Bausteine früherer Forschungen verbessern Planer und Ingenieure, die mit künstlichen neuronalen Netzwerken erfahren haben