Wat is een adaptief neuraal netwerk?

Een adaptief neuraal netwerk is een systeem dat informatie verwerkt en indien nodig aanpassingen aan het netwerk aanbrengt.Dergelijke netwerken zijn te vinden in computersystemen of in organische levensvormen.Ze worden gebruikt om grote hoeveelheden complexe informatie te interpreteren en vormen de basis van moderne kunstmatige intelligentietechnologie.

Een door de mens gemaakt adaptief neuraal netwerk, ook wel een kunstmatig neuraal netwerk genoemd, is gemodelleerd naar de natuurlijk voorkomende neurale netwerken in de hersenen van mensenen dieren.Ze werken met behulp van een reeks informatie-verzamelsensoren mdash;De neuronen mdash;die worden geïnterpreteerd door een centrale verwerkingseenheid.Deze verbindingen kunnen de manier waarop ze omgaan met de centrale verwerkingseenheid veranderen en veranderen op basis van hun eigen evaluatie van hoe ze hun functies het meest efficiënt kunnen uitvoeren.

Er zijn twee belangrijke manieren waarop een adaptief neuraal netwerk leert: begeleid leren en niet -gecontroleerd leren.Supervised leren vereist een menselijke tegenhanger die het netwerk instrueert over het interpreteren en interageren met verschillende inputs.Het doel van deze leerstijl is om ervoor te zorgen dat er geen fouten zijn in de methoden die het adaptieve neurale netwerk gebruikt om informatie te verwerken, en om de gewenste acties van het netwerk te versterken.Interactie met zijn omgeving en zijn eigen beslissingen nemen over hoe het zou moeten werken op basis van zijn oorspronkelijke programmering.Om dit te doen organiseert en reorganiseert het de informatie die het ontvangt en doet het voorspellingen over wat de resultaten van het wijzigen van deze gegevens zouden kunnen zijn.Een netwerk kan online of offline leren.Online leren betekent dat netwerk leert terwijl het ook taken uitvoert.Offline leren vereist dat het netwerk afzonderlijk van acteren leert.

Momenteel zijn er vier hoofdtaken die worden uitgevoerd door adaptieve neurale netwerken.Ze gaan allemaal over het verwerken en interpreteren van patronen.Ten eerste is er clustering, waarbij het netwerk een aantal patronen en groepen gerelateerde patronen in clusters onderzoekt.

Een tweede taak die een adaptief neuraal netwerk kan uitvoeren, is het herkennen en interpreteren van een patroon, zoals geschreven of gesproken woorden.Door dit te doen, kan het proberen volledig onbekende patronen te begrijpen op basis van het begrip van gerelateerde patronen.Het verstrekken van een schatting van de waarde van een functie is de derde hoofdtaak en wordt vaak gebruikt in wetenschap of engineering.De vierde hoofdtaak die een adaptief neuraal netwerk kan uitvoeren, is om voorspellingen te doen van wat er in de toekomst zal gebeuren als er wijzigingen in bepaalde gegevensmodellen worden aangebracht.

Een kunstmatig neuraal netwerk is een vorm van kunstmatige intelligentie en het meest moderne toepassingen omvatten geavanceerdrobottechnologie.Het wordt vaker gebruikt door data -analisten, omdat hun taken zich bezighouden met het interpreteren en sorteren van grote hoeveelheden informatie.Een kunstmatig neuraal netwerk kan een analist helpen haar gegevens te organiseren, onderzoek te doen en mogelijke wijzigingen in de producten en diensten van haar bedrijf te testen.Naarmate technologie geavanceerder wordt, zullen toepassingen van neurale netwerken vaker voorkomen.