適応ニューラルネットワークとは何ですか？

adaptive適応ニューラルネットワークは、情報を処理し、必要に応じてネットワークを調整するシステムです。このようなネットワークは、コンピューターシステムまたは有機生命体で見つけることができます。それらは大量の複雑な情報を解釈するために使用され、最新の人工知能技術の基礎です。と動物。彼らは一連の情報収集センサー＆mdashを使用して作業します。ニューロン＆mdash;それは中央処理ユニットによって解釈されます。これらの接続は、機能を最も効率的に実行する方法の独自の評価に基づいて、中央処理ユニットとの対話方法を変更および変更できます。監視された学習には、さまざまな入力との解釈と対話の方法についてネットワークに指示する人間のカウンターパートが必要です。この学習スタイルの目的は、適応型ニューラルネットワークが情報を処理するために使用する方法にエラーがないことを保証し、ネットワークの望ましいアクションを強化することです。その環境と対話し、元のプログラミングに基づいてどのように動作するかについて独自の決定を下します。これを行うために、受け取った情報を整理して再編成し、このデータを変更した結果がどうなるかについて予測します。ネットワークは、オンラインまたはオフラインのいずれかを学ぶことができます。オンライン学習とは、ネットワークがタスクを実行している間に学習することを意味します。オフライン学習では、ネットワークが演技とは別に学習する必要があります。それらはすべて、パターンの処理と解釈を扱っています。まず、ネットワークがクラスターに関連するパターンとグループのパターンを多くのパターンとグループに調べるクラスタリングがあります。これを行うと、関連するパターンの理解に基づいて、完全に未知のパターンを理解しようとする場合があります。関数の値の推定値を提供することは、3番目の主要なタスクであり、科学または工学でよく使用されます。適応型ニューラルネットワークが実行できる4番目の主なタスクは、特定のデータモデルに変更が加えられた場合、将来何が発生するかを予測することです。ロボット技術。データアナリストは、より一般的に使用されています。彼らの仕事は、大量の情報を通じて解釈と並べ替えに対処するためです。人工ニューラルネットワークは、アナリストがデータを整理し、研究を実施し、会社の製品とサービスの可能性のある変更をテストするのに役立ちます。テクノロジーがより高度になるにつれて、ニューラルネットワークのアプリケーションがより一般的になります。