Co to jest sztuczna sieć neuronowa?

Sztuczna sieć neuronowa to nazwa rodzaju technologii komputerowej, która próbuje naśladować ludzki mózg.Sztuczna sieć neuronowa lub ANN obejmuje symulowane neurony i bodźce do prób odtworzenia funkcji mózgu.Ta szeroka gama oprogramowania i urządzeń wykorzystuje modele algorytmu neuronowego do tworzenia procesów decyzyjnych, które planiści mają nadzieję, że ściśle naśladują ludzkie procesy myślowe.Sztuczne sieci neuronowe stanowią wielki postęp ze strony stosunkowo prymitywnych pomysłów na temat komputerów w poprzednich dziesięcioleciach.

Oprogramowanie sieci neuronowej jest tradycyjnie stosowane do gry i innych zadań, które obejmują stosunkowo obliczoną myśl ludzkiej.W bardziej biologicznym sensie sieci neuronowe opierają się na badaniu, w jaki sposób neurony mózgu komunikują się i przekazują komunikaty.Aplikacje sieci neuronowej obejmują interakcję różnych funkcji, w których inżynierowie przyglądają się całkowitej produktywnej wydajności, aby zobaczyć, w jaki sposób te sztuczne systemy sieci neuronowych mogą skutecznie naśladować ludzką myśl.Różnorodne „rzeczywiste zastosowania” dla ANN obejmują analizę regresji, przybliżenie funkcji, robotykę i ogólne przetwarzanie danych.

Opracowano różne rodzaje sztucznych sieci neuronowych dla różnych przepisów badawczych.Wykorzystują one różne rodzaje modeli uczenia się, takie jak nadzorowane, bez nadzoru lub wzmocnione uczenie się.Rodzaje sieci neuronowych obejmują jednokierunkową sieć neuronową, promieniową funkcję bazową lub sieć RBF, sieć samoorganizującą się Kohonen, a nawet modułowe sieci neuronowe, w których większa sieć składa się z kilku małych.Struktura stosowana do sztucznych sieci neuronowych jest często nazywana „komitetem maszyn”, w których różne struktury sieci zapewniają własne „głosowanie” lub „opinia” w procesie modelowania decyzyjnego.Jest to również czasami nazywane asocjacyjną siecią neuronową lub ASNN.Korzyści tego rodzaju badań są widoczne dla inżynierów, którzy uważają, że ASNN może pomóc modelować podejmowanie decyzji w grupie ludzkiej lub inne złożone modelowanie w niektórych podobnych sposobach jak indywidualne modele podejmowania decyzji dostarczone przez Ann.

Zasada często wykorzystywana przez anSztuczna sieć neuronowa nazywa się „logiką rozmytą”.Słowo „rozmyte” służy do opisania wszelkich luk w danych lub wiedzy.Sieci neuronowe często są w stanie zamknąć niektóre luki w danych lub wiedzy poprzez wykształcone zgadywanie i przewidywanie statystyczne, które jest przeciwne ścisłą binarną logikę tak lub nie tradycyjnie związaną z elektronicznym podejmowaniem decyzji.Przezwyciężenie rozmytej logiki pomaga sieciom neuronowym w zapewnieniu lepszych wyników w symulacjach.Korzystając z elementów konstrukcyjnych poprzednich badań, planiści i inżynierowie doświadczeni w sztucznych sieciach neuronowych stale ulepszają to, co te narzędzia mogą zrobić, aby przekraczać granice naszej wiedzy o naszych własnych umysłach.