Vad är ett adaptivt neuralt nätverk?

Ett adaptivt neuralt nätverk är ett system som bearbetar information och gör justeringar av nätverket vid behov.Sådana nätverk finns i datorsystem eller i organiska livsformer.De är vana att tolka stora mängder komplex information och är grunden för modern konstgjord intelligensteknik.

Ett konstgjordt adaptivt neuralt nätverk, även kallat ett konstgjort neuralt nätverk, modelleras efter de naturligt förekommande neurala nätverken i hjärnan av människoroch djur.De arbetar med en serie informationssamlingssensorer och mdash;Neuronerna mdash;som tolkas av en central bearbetningsenhet.Dessa anslutningar kan förändra och förändra hur de interagerar med den centrala bearbetningsenheten baserat på sin egen utvärdering av hur de mest effektivt genomför sina funktioner.

Det finns två huvudsakliga sätt ett adaptivt neuralt nätverk lär sig: övervakat lärande och oövervakat lärande.Övervakat lärande kräver en mänsklig motsvarighet som instruerar nätverket om hur man tolkar och interagerar med olika ingångar.interagera med sin miljö och fatta sina egna beslut om hur den ska fungera baserat på sin ursprungliga programmering.För att göra detta organiserar och omorganiserar den informationen den får och gör förutsägelser om vad resultaten av att ändra dessa data kan vara.Ett nätverk kan antingen lära sig online eller offline.Online -lärande innebär att nätverk lär sig medan det också utför uppgifter.Offline Learning kräver att nätverket lär sig separat från att agera.

För närvarande finns det fyra huvuduppgifter som utförs av adaptiva neurala nätverk.De hanterar alla bearbetning och tolkningsmönster.För det första finns det kluster, där nätverket undersöker ett antal mönster och grupprelaterade mönster i kluster.

En andra uppgift som ett adaptivt neuralt nätverk kan utföra är att känna igen och tolka ett mönster, till exempel skriftliga eller talade ord.Genom att göra detta kan det försöka förstå helt okända mönster baserat på dess förståelse av relaterade mönster.Att tillhandahålla en uppskattning av värdet på en funktion är den tredje huvuduppgiften och används ofta inom vetenskap eller teknik.Den fjärde huvuduppgiften som ett adaptivt neuralt nätverk kan utföra är att göra förutsägelser om vad som kommer att inträffa i framtiden om förändringar görs i vissa datamodeller.

Ett konstgjort neuralt nätverk är en form av konstgjord intelligens och dess mest moderna användningar involverar avanceradeRobotteknologi.Det används oftare av dataanalytiker, eftersom deras jobb behandlar tolkning och sortering genom stora mängder information.Ett konstgjort neuralt nätverk kan hjälpa en analytiker att organisera hennes data, bedriva forskning och testa möjliga förändringar i företagets produkter och tjänster.När tekniken blir mer avancerad kommer applikationer av neurala nätverk att bli vanligare.