Qu'est-ce qu'un réseau neuronal adaptatif?
Un réseau neuronal adaptatif est un système qui traite les informations et apporte des ajustements au réseau si nécessaire.Ces réseaux peuvent être trouvés dans les systèmes informatiques ou sous forme de vie organique.Ils sont utilisés pour interpréter de grandes quantités d'informations complexes et sont à la base de la technologie moderne de l'intelligence artificielle.
Un réseau de neurones adaptatifs artificiel, également appelé réseau neuronal artificiel, est modélisé après les réseaux de neurones naturels dans le cerveau des humainset les animaux.Ils travaillent en utilisant une série de capteurs de collecte d'informations et MDASH;les neurones mdash;qui sont interprétés par une unité de traitement centrale.Ces connexions peuvent modifier et modifier la façon dont ils interagissent avec l'unité de traitement centrale en fonction de leur propre évaluation de la manière de remplir le plus efficacement leurs fonctions.
Il existe deux façons de faire un réseau neuronal adaptatif: l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.L'apprentissage supervisé nécessite un homologue humain qui instruit le réseau sur la façon d'interpréter et d'interagir avec diverses entrées.Le but de ce style d'apprentissage est de s'assurer qu'il n'y a pas d'erreurs dans les méthodes que le réseau neuronal adaptatif utilise pour traiter les informations et de renforcer les actions souhaitées du réseau.Interagir avec son environnement et prendre ses propres décisions sur la façon dont il devrait fonctionner en fonction de sa programmation originale.Pour ce faire, il organise et réorganise les informations qu'il reçoit et fait des prédictions sur les résultats de la modification de ces données.Un réseau peut apprendre en ligne ou hors ligne.L'apprentissage en ligne signifie que le réseau apprend pendant qu'il effectue également des tâches.L'apprentissage hors ligne nécessite que le réseau apprenne séparément de l'action.
Actuellement, il existe quatre tâches principales effectuées par des réseaux de neurones adaptatifs.Ils traitent tous du traitement et de l'interprétation des modèles.Premièrement, il y a un regroupement, où le réseau examine un certain nombre de modèles et de modèles liés aux groupes en grappes.
Une deuxième tâche qu'un réseau neuronal adaptatif peut effectuer est de reconnaître et d'interpréter un modèle, tel que des mots écrits ou parlés.Ce faisant, il peut tenter de comprendre des modèles complètement inconnus en fonction de sa compréhension des modèles connexes.Fournir une estimation de la valeur d'une fonction est la troisième tâche principale et est souvent utilisée en science ou en ingénierie.La quatrième tâche principale qu'un réseau neuronal adaptatif peut effectuer est de faire des prédictions de ce qui se produira à l'avenir si des modifications sont apportées à certains modèles de données.
Un réseau neuronal artificiel est une forme d'intelligence artificielle et ses utilisations les plus modernes impliquent avancé avancéTechnologie robotique.Il est plus couramment utilisé par les analystes de données, car leurs emplois traitent de l'interprétation et du tri à grande quantité d'informations.Un réseau de neurones artificiels peut aider un analyste à organiser ses données, à mener des recherches et à tester les modifications possibles des produits et services de son entreprise.À mesure que la technologie devient plus avancée, les applications des réseaux de neurones deviendront plus courantes.