신경망 아키텍처 란 무엇입니까?

neural 신경망 아키텍처는 문제를 해결하기 위해 생물학적 뇌의 기능과 유사한 프로세스를 사용합니다.특정 지침 세트를 따르도록 프로그래밍 된 컴퓨터와 달리 신경망은 복잡한 응답 웹을 사용하여 고유 한 값 세트를 만듭니다.이 시스템은 주로 예제와 시행 착오로부터 학습함으로써 작동합니다.전반적으로, 신경망 아키텍처는 인간이나 기존의 컴퓨터 알고리즘을 처리 할 수있는 것 이상으로 문제 해결 과정을 취합니다.이들은 데이터를 처리하기 위해 함께 작동하는 노드와 값으로 구성된 프로그램에 의해 계산 환경에서 시뮬레이션됩니다.이 방법은 일반적인 컴퓨터 알고리즘이 인간처럼 쉽게 쉽게 쉽게 처리 할 수있는 컴퓨터 알고리즘의 무능력을 보상하기위한 것입니다.또한 프로세스의 속도와 효율성을 높여 인간 능력을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다.특정 요소를 버리고 다른 사람들을 받아들이면 결국 답이 발견됩니다.이 과정은 생물학적 뇌가 문제를 해결하는 방식과 유사하지만 특정 영역에 중점을 두어 더 빠르고 복잡한 방식으로 작동하도록 설계 될 수 있습니다.문제를 해결하는 자체 방법은 예측할 수 없을 수 있습니다.덜 정의 된 과정이 인간의 마음이 스스로 고안 할 수 없다는 답을 개발할 수 있기 때문에 이것은 종종 유익 할 수 있습니다.컴퓨터가 문제를 해결하기 위해 취하는 특정 단계를 추적 할 수있는 방법이 없으므로 프로세스가 실행되는 동안 또는 후에 발생할 수있는 문제를 해결하는 방법이 더 적기 때문에 문제가 될 수 있습니다.네트워크 아키텍처는 시행 착오에서 지속적으로 학습함으로써 시스템이 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있다는 것입니다.시간이 지남에 따라 패턴을 감지하고 조직화되지 않은 데이터 본문을 처리하는 네트워크의 능력을 향상시킬 수 있습니다.이 프로세스는 단일 프로세스에서 광범위한 상호 연결된 요소에 이르기까지 모든 것을 위해 설계 될 수 있습니다.neural 신경망 아키텍처는 특정 영역에 집중하도록 설계 될 수 있지만 특정 작업으로 제한 될 수는 없습니다.시스템이 효과적이 되려면 자체적으로 문제를 해결하는 데 필요한 요소를 제공해야합니다.적절한 자료가 없으면 시스템이 생성하는 답변은 일반적으로 만족스럽지 않습니다.