人工ニューラルネットワークとは何ですか？

人工ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣しようとする一種のコンピューター技術の名前です。人工ニューラルネットワークまたはANNには、脳の機能を再現しようとする試みのためのシミュレートされたニューロンと刺激が含まれます。この広範なソフトウェアとデバイスは、ニューラルアルゴリズムモデルを使用して、計画者が人間の思考プロセスを密接に模倣することを期待する意思決定プロセスを作成します。人工ニューラルネットワークは、過去数十年のコンピューターに関する比較的原始的なアイデアからの大きな進歩を表しています。

ニューラルネットワークソフトウェアは、伝統的にゲームプレイや、比較的計算された人間の思考を含むその他のタスクに適用されます。より生物物理的な意味では、ニューラルネットワークは、脳のニューロンがメッセージを通信してリレーする方法の検査に基づいています。ニューラルネットワークアプリケーションには、さまざまな機能の相互作用が含まれます。エンジニアは、これらの人工ニューラルネットワークシステムがどのように効果的にできるかを確認するために、エンジニアが生産性の合計出力を見ています。y人間の考えを模倣します。 ANN用のさまざまな「実生活アプリケーション」には、回帰分析、関数近似、ロボット工学、および一般的なデータ処理が含まれます。

さまざまな研究規定のために、さまざまな種類の人工ニューラルネットワークが開発されています。これらは、監視、監視なし、または強化された学習など、さまざまな種類の学習モデルを使用します。ニューラルネットワークの種類には、一方向のフィードフォワードニューラルネットワーク、放射状基底関数またはRBFネットワーク、コホネン自己組織化ネットワーク、さらには大きなネットワークがいくつかの小さなネットワークで構成されているモジュラーニューラルネットワークが含まれます。

人工ニューラルネットワークに適用される別のタイプの新しい構造は、多くの場合、さまざまなネットワーク構造がそれぞれ、決定モデリングプロセスで独自の「投票」または「意見」を提供する「マシンの委員会」と呼ばれます。これは、連想ニューラルネットワークまたはASNNとも呼ばれることもあります。利益この種の研究のそれは、ASNNがANNが提供する個々の意思決定モデルと同様の方法で、人間のグループの意思決定またはその他の複雑なモデリングをモデル化するのに役立つと信じているエンジニアにとって明らかです。

人工ニューラルネットワークによってよく使用される原則は、「ファジーロジック」と呼ばれます。 「ファジー」という言葉は、データや知識のギャップを説明するために使用されます。ニューラルネットワークは、教育を受けた推測と統計的予測によっていくつかのデータまたは知識のギャップを閉じることができることがよくあります。これは、電子意思決定に伝統的に関連する厳密な「はいまたはいいえ」バイナリロジックとは対照的です。ファジーロジックを克服することは、ニューラルネットワークがシミュレーションでより良い結果を提供するのに役立ちます。以前の研究の構成要素を使用して、人工ニューラルネットワークを経験したプランナーとエンジニアは、私たち自身の心に関する知識の境界を押し広げるためにこれらのツールができることを継続的に強化しています。