Apa yang terlibat dalam pemrograman jaringan saraf?

Pemrograman jaringan saraf cukup rumit dan dapat memanfaatkan berbagai bahasa pemrograman dan perangkat keras untuk mencapai penciptaan jaringan saraf buatan (JST).Secara umum, bagaimanapun, jenis pemrograman ini dimulai dengan pembentukan parameter yang dapat digunakan untuk menggambarkan objek dan kemudian memisahkan objek tersebut ke dalam kategori.Berbagai jenis input kemudian dapat dimasukkan ke dalam sistem ini untuk memungkinkan program menganalisis parameter yang masuk dan mengeluarkan indikasi bagaimana input harus dikategorikan.Pemrograman jaringan saraf biasanya mengulangi proses ini berkali -kali untuk memungkinkan jaringan "belajar" jawaban yang benar dan salah untuk input yang berbeda.

Jaringan saraf adalah jaringan besar yang terdiri dari masing -masing bagian, disebut sebagai neuron di otak manusia, sering kaliditiru oleh mereka yang bekerja pada kecerdasan buatan (AI).Pemrograman jaringan saraf biasanya digunakan untuk membuat jaringan saraf buatan yang meniru fungsi otak manusia untuk pemecahan masalah dan kategorisasi objek yang berbeda.Pemrograman ini dapat menggunakan berbagai bahasa dan sintaksis, tergantung pada preferensi programmer dan tujuan keseluruhan JST yang dirancang.Baik perangkat keras dan perangkat lunak digunakan dalam pemrograman jaringan saraf, dengan sirkuit individu yang sering digunakan untuk meniru neuron terpisah yang ditemukan dalam jaringan saraf biologis.

Pemrograman jaringan saraf dapat dimulai dengan pembuatan jaringan dan berbagai parameter yang digunakan dalam mengidentifikasi objek yang berbeda.Input dimasukkan ke dalam jaringan saraf dan program diizinkan untuk menganalisis input ini untuk menentukan berbagai pengidentifikasi yang digunakan dalam mengkategorikan input yang diterima.Seseorang mungkin memasukkan parameter yang berbeda tentang jenis anjing, misalnya, seperti besar dan kecil, ekor atau tanpa ekor, dan berbulu atau tidak berambut.Pemrograman jaringan saraf kemudian melibatkan jaringan saraf yang menganalisis parameter individu untuk mengidentifikasi jenis anjing tertentu yang sedang diidentifikasi.

Jika jaringan mengidentifikasi parameter termasuk besar, ekor, dan berbulu, misalnya, maka dapat disimpulkan bahwa input dimaksudkan dimaksuduntuk mengidentifikasi gembala Jerman.Jika informasi yang sama menyebabkan jaringan mengidentifikasi Chihuahua, maka analisisnya akan salah, dan jaringan saraf akan "belajar" dari kesalahan untuk mengidentifikasi anjing di masa depan dengan benar.Ini, tentu saja, contoh sederhana tentang cara kerja pemrograman jaringan saraf dan proses yang sebenarnya biasanya melibatkan ratusan atau ribuan parameter dan banyak cek oleh jaringan.Melalui proses ini, jaringan menetapkan sarana untuk mengidentifikasi input dengan benar di masa depan, memungkinkan pemrograman jaringan saraf untuk membuat sistem AI yang secara efektif belajar dari kesalahan dan beradaptasi dengan data baru.