Vad är involverat i neural nätverksprogrammering?

Neural nätverksprogrammering är ganska komplicerat och kan använda olika programmeringsspråk och hårdvara för att uppnå skapandet av ett konstgjort neuralt nätverk (ANN).I allmänhet börjar emellertid denna typ av programmering med upprättandet av parametrar som kan användas för att beskriva objekt och sedan separera dessa objekt i kategorier.Olika typer av input kan sedan matas in i detta system för att låta programmet analysera de inkommande parametrarna och mata ut en indikation på hur ingången ska kategoriseras.Neural Network -programmering upprepar vanligtvis denna process flera gånger så att nätverket kan "lära sig" korrekta och felaktiga svar för olika input.

Ett neuralt nätverk är ett stort nätverk som består av enskilda bitar, kallad neuroner i den mänskliga hjärnan, oftaemulerade av de som arbetar med artificiell intelligens (AI).Neural nätverksprogrammering används vanligtvis för att skapa konstgjorda neurala nätverk som emulerar funktionerna hos den mänskliga hjärnan för problemlösning och kategorisering av olika objekt.Denna programmering kan använda olika språk och syntaxer, beroende på programmerarens preferenser och det övergripande syftet med ANN som utformas.Både hårdvara och mjukvara används i neurala nätverksprogrammering, med enskilda kretsar som ofta används för att emulera de separata neuronerna som finns i biologiska neurala nätverk.

Neural nätverksprogrammering kan börja med skapandet av nätverket och olika parametrar som används för att identifiera olika objekt.Ingång matas in i det neurala nätverket och programmet får analysera denna ingång för att bestämma olika identifierare som används för att kategorisera den mottagna ingången.Någon kan mata in olika parametrar om typer av hundar, till exempel, till exempel stora och små, svans eller ingen svans och päls eller hårlös.Neural nätverksprogrammering involverar sedan det neurala nätverket som analyserar de enskilda parametrarna för att identifiera en viss typ av hund som identifieras.

Om nätverket identifierar parametrar inklusive stora, svans och päls, till exempel, kan det dra slutsatsen att ingången menas menasFör att identifiera en tysk herde.Om samma information fick nätverket att identifiera en Chihuahua, skulle analysen ha varit felaktig, och det neurala nätverket skulle "lära sig" av misstaget för att ordentligt identifiera hunden i framtiden.Detta är naturligtvis ett enkelt exempel på hur neuralt nätverksprogrammering fungerar och den faktiska processen involverar vanligtvis hundratals eller tusentals parametrar och många kontroller från nätverket.Genom denna process upprättar nätverket ett sätt att korrekt identifiera ingången i framtiden, vilket gör att neuralt nätverksprogrammering ska kunna skapa AI -system som effektivt lär sig av misstag och anpassar sig till nya data.