Hva er involvert i nevralt nettverksprogrammering?

Nevralt nettverksprogrammering er ganske komplisert og kan bruke forskjellige programmeringsspråk og maskinvare for å oppnå opprettelsen av et kunstig nevralt nettverk (ANN).Generelt begynner imidlertid denne typen programmering med etablering av parametere som kan brukes til å beskrive objekter og deretter skille disse objektene i kategorier.Ulike typer input kan deretter mates inn i dette systemet for å la programmet analysere de innkommende parametrene og sende ut en indikasjon på hvordan inngangen skal kategoriseres.Nevralt nettverksprogrammering gjentar typisk denne prosessen flere ganger for å la nettverket "lære" riktige og uriktige svar for forskjellige inngangEmulert av de som jobber med kunstig intelligens (AI).Nevralt nettverksprogrammering brukes vanligvis til å lage kunstige nevrale nettverk som etterligner funksjonene til den menneskelige hjernen for problemløsning og kategorisering av forskjellige objekter.Denne programmeringen kan bruke forskjellige språk og syntaks, avhengig av preferansene til programmereren og det overordnede formålet med at ANN er designet.Input mates inn i det nevrale nettverket, og programmet får lov til å analysere denne inngangen for å bestemme forskjellige identifikatorer som brukes til å kategorisere den mottatte inngangen.Noen kan legge inn forskjellige parametere om typer hunder, for eksempel, for eksempel store og små, hale eller ingen hale, og lodne eller hårløse.Nevralt nettverksprogrammering involverer deretter nevralt nettverk som analyserer de individuelle parametrene for å identifisere en bestemt type hund som blir identifisert.

Hvis nettverket identifiserer parametere inkludert store, hale og lodne, for eksempel, kan det konkludere med at inngangen er ment er mentå identifisere en tysk hyrde.Hvis den samme informasjonen fikk nettverket til å identifisere en chihuahua, ville analysen vært feil, og det nevrale nettverket ville "lære" av feilen å identifisere hunden på riktig måte i fremtiden.Dette er selvfølgelig et enkelt eksempel på hvordan nevrale nettverksprogrammering fungerer og den faktiske prosessen typisk involverer hundrevis eller tusenvis av parametere og mange kontroller av nettverket.Gjennom denne prosessen etablerer nettverket et middel for å identifisere inngangen i fremtiden riktig, slik at nevrale nettverksprogrammering kan lage AI -systemer som effektivt lærer av feil og tilpasser seg nye data.