Apa itu jaringan saraf?

Di komputer khas, dibuat sesuai dengan apa yang disebut arsitektur von Neumann, bank memori hidup dalam modul yang terisolasi.Hanya ada satu prosesor, yang memproses instruksi dan memori menulis ulang satu per satu, menggunakan arsitektur serial.Pendekatan yang berbeda untuk komputasi adalah jaringan saraf.Dalam jaringan saraf, terdiri dari ribuan atau bahkan jutaan neuron atau node individu, semua pemrosesan sangat paralel dan didistribusikan.Kenangan disimpan dalam interkoneksi yang kompleks dan bobot antara node.

Jaringan saraf adalah jenis arsitektur komputasi yang digunakan oleh otak hewan di alam.Ini tidak harus karena jaringan saraf adalah mode pemrosesan yang secara inheren unggul daripada komputasi serial, tetapi karena otak yang menggunakan komputasi serial akan jauh lebih sulit untuk berkembang secara bertahap.Jaringan saraf juga cenderung menangani data yang bising lebih baik daripada komputer serial.

Dalam jaringan saraf feedforward, lapisan input yang diisi dengan node khusus mengambil informasi, kemudian mengirimkan sinyal ke lapisan kedua berdasarkan informasi yang diterimanya dari luar.Informasi ini biasanya merupakan sinyal biner atau tidak.Terkadang, untuk beralih dari no ke ya, simpul harus mengalami jumlah ambang batas tertentu dari kegembiraan atau stimulasi.

Lapisan yang menampilkan hasil pada layar untuk dianalisis oleh programmer.Retina manusia bekerja berdasarkan jaringan saraf.Node tingkat pertama mendeteksi fitur geometris sederhana di bidang visual, seperti warna, garis, dan tepi.Node sekunder mulai abstrak fitur yang lebih canggih, seperti gerakan, tekstur, dan kedalaman.Output akhir adalah apa yang mendaftarkan kesadaran kita ketika kita melihat bidang visual.Input awal hanyalah susunan foton yang kompleks yang berarti sedikit tanpa perangkat keras neurologis untuk memahami hal itu dalam hal kualitas yang bermakna, seperti gagasan objek yang bertahan lama.Kembali ke lapisan -lapisan itu untuk membatasi sinyal lebih lanjut.Sebagian besar indera kita bekerja dengan cara ini.Data awal dapat mendorong tebakan yang berpendidikan pada hasil akhir, diikuti dengan melihat data di masa depan dalam konteks tebakan yang berpendidikan itu.Dalam ilusi optik, indera kami membuat tebakan berpendidikan yang salah menjadi salah. Alih -alih memprogram jaringan saraf secara algoritmik, pemrogram harus mengkonfigurasi jaringan saraf dengan pelatihan atau penyetelan neuron individu yang halus.Misalnya, melatih jaringan saraf untuk mengenali wajah akan membutuhkan banyak pelatihan di mana berbagai objek mirip facel dan tidak aktif ditunjukkan ke jaringan, disertai dengan umpan balik positif atau negatif untuk membujuk jaringan saraf untuk meningkatkan keterampilan pengakuan.