เครือข่ายประสาทคืออะไร?

ในคอมพิวเตอร์ทั่วไปทำตามสิ่งที่เรียกว่าสถาปัตยกรรมฟอนนอยมันน์ธนาคารหน่วยความจำอาศัยอยู่ในโมดูลที่แยกได้มีโปรเซสเซอร์เพียงตัวเดียวที่ประมวลผลคำแนะนำและหน่วยความจำเขียนทีละรายการโดยใช้สถาปัตยกรรมอนุกรมวิธีการที่แตกต่างในการคำนวณคือเครือข่ายประสาทในเครือข่ายประสาทประกอบไปด้วยเซลล์ประสาทหรือโหนดส่วนบุคคลนับพันหรือหลายล้านโหนดการประมวลผลทั้งหมดนั้นขนานกันและกระจายอย่างมากความทรงจำจะถูกเก็บไว้ภายในการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนและน้ำหนักระหว่างโหนด

เครือข่ายประสาทเป็นประเภทของสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้โดยสมองสัตว์ในธรรมชาตินี่ไม่ได้เป็นเพราะเครือข่ายประสาทเป็นโหมดการประมวลผลที่เหนือกว่าโดยเนื้อแท้มากกว่าการคำนวณแบบอนุกรม แต่เนื่องจากสมองที่ใช้การคำนวณแบบอนุกรมจะยากต่อการพัฒนาขึ้นอย่างมากเครือข่ายประสาทยังมีแนวโน้มที่จะจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงดังได้ดีกว่าคอมพิวเตอร์อนุกรม

ในเครือข่ายประสาทไปข้างหน้าเลเยอร์อินพุตที่เต็มไปด้วยโหนดพิเศษจะใช้ข้อมูลจากนั้นส่งสัญญาณไปยังชั้นที่สองตามข้อมูลที่ได้รับจากภายนอก.ข้อมูลนี้มักจะเป็นสัญญาณไบนารีใช่หรือไม่มีสัญญาณบางครั้งเพื่อย้ายจากไม่ใช่ไปเป็นใช่โหนดจะต้องสัมผัสกับความตื่นเต้นหรือการกระตุ้นจำนวนมาก

ข้อมูลย้ายจากเลเยอร์อินพุตไปยังชั้นรองและชั้นตติยภูมิและอื่น ๆ จนกว่าจะถึงเอาท์พุทสุดท้ายเลเยอร์ที่แสดงผลลัพธ์บนหน้าจอเพื่อให้โปรแกรมเมอร์วิเคราะห์เรตินาของมนุษย์ทำงานบนพื้นฐานของเครือข่ายประสาทโหนดระดับแรกตรวจจับคุณสมบัติทางเรขาคณิตที่เรียบง่ายในสนามภาพเช่นสีเส้นและขอบโหนดรองเริ่มที่จะเป็นนามธรรมคุณสมบัติที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่นการเคลื่อนไหวพื้นผิวและความลึกผลลัพธ์สุดท้ายคือสิ่งที่จิตสำนึกของเราลงทะเบียนเมื่อเราดูที่สนามภาพอินพุตเริ่มต้นเป็นเพียงการจัดเรียงที่ซับซ้อนของโฟตอนที่จะมีความหมายเพียงเล็กน้อยหากไม่มีฮาร์ดแวร์ทางระบบประสาทเพื่อให้เข้าใจได้ในแง่ของคุณสมบัติที่มีความหมายเช่นความคิดของวัตถุที่ยั่งยืน

ในเครือข่ายประสาท backpropagatingกลับไปที่เลเยอร์เหล่านั้นเพื่อ จำกัด สัญญาณเพิ่มเติมความรู้สึกส่วนใหญ่ของเราทำงานด้วยวิธีนี้ข้อมูลเริ่มต้นสามารถแจ้งการคาดเดาที่มีการศึกษาในผลลัพธ์สุดท้ายตามด้วยการดูข้อมูลในอนาคตในบริบทของการคาดเดาการศึกษานั้นในภาพลวงตาแสงความรู้สึกของเราคาดเดาการศึกษาที่ผิดพลาด

แทนที่จะเขียนโปรแกรมอัลกอริธึมระบบประสาทโปรแกรมโปรแกรมเมอร์จะต้องกำหนดค่าเครือข่ายประสาทด้วยการฝึกอบรมหรือการปรับแต่งเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ตัวอย่างเช่นการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเพื่อรับรู้ใบหน้าจะต้องมีการฝึกอบรมจำนวนมากซึ่งแสดงให้เห็นถึงวัตถุที่แตกต่างกันและวัตถุที่ไม่ได้รับการพิจารณาในเครือข่ายพร้อมกับข้อเสนอแนะในเชิงบวกหรือเชิงลบเพื่อเกลี้ยกล่อมเครือข่ายประสาทเพื่อปรับปรุงทักษะการรับรู้