Ano ang isang adaptive neural network?

Ang isang adaptive na neural network ay isang sistema na nagpoproseso ng impormasyon at gumagawa ng mga pagsasaayos sa network kung kinakailangan.Ang nasabing mga network ay matatagpuan sa mga computer system o sa mga organikong form ng buhay.Ginagamit ang mga ito upang bigyang-kahulugan ang malaking halaga ng kumplikadong impormasyon at ang batayan ng modernong teknolohiyang artipisyal na katalinuhan.at mga hayop.Nagtatrabaho sila gamit ang isang serye ng mga sensor ng pangangalap ng impormasyon at MDASH;ang mga neuron at mdash;na binibigyang kahulugan ng isang sentral na yunit ng pagproseso.Ang mga koneksyon na ito ay maaaring baguhin at baguhin ang paraan ng pakikipag -ugnay nila sa sentral na yunit ng pagproseso batay sa kanilang sariling pagsusuri kung paano mas mahusay na maisakatuparan ang kanilang mga pag -andar.

Mayroong dalawang pangunahing paraan ng natutunan ng adaptive na neural network: pinangangasiwaan ang pag -aaral at hindi sinusuportahang pag -aaral.Ang pinangangasiwaan na pag -aaral ay nangangailangan ng isang katapat na tao na nagtuturo sa network kung paano i -interpret at makihalubilo sa iba't ibang mga input.Ang layunin ng estilo ng pag-aaral na ito ay upang matiyak na walang mga pagkakamali sa mga pamamaraan na ginagamit ng adaptive na neural network upang maproseso ang impormasyon, at upang mapalakas ang nais na mga aksyon ng network.nakikipag -ugnay sa kapaligiran nito at gumawa ng sariling mga pagpapasya sa kung paano ito dapat gumana batay sa orihinal na programming nito.Upang gawin ito ay nag -aayos at nag -aayos muli ng impormasyong natatanggap nito at gumagawa ng mga hula tungkol sa kung ano ang maaaring maging mga resulta ng pagbabago ng data na ito.Ang isang network ay maaaring matuto sa online o offline.Ang pag -aaral sa online ay nangangahulugan na natututo ang network habang nagsasagawa din ito ng mga gawain.Ang pag -aaral sa offline ay nangangailangan ng network upang matuto nang hiwalay mula sa pag -arte.

Sa kasalukuyan mayroong apat na pangunahing gawain na isinasagawa ng mga adaptive na neural network.Lahat sila ay nakikitungo sa pagproseso at pagbibigay kahulugan sa mga pattern.Una, mayroong clustering, kung saan sinusuri ng network ang isang bilang ng mga pattern at mga pangkat na may kaugnayan sa mga kumpol.Sa paggawa nito, maaaring subukang maunawaan ang ganap na hindi kilalang mga pattern batay sa pag -unawa nito sa mga kaugnay na pattern.Ang pagbibigay ng isang pagtatantya ng halaga ng isang function ay ang pangatlong pangunahing gawain, at madalas na ginagamit sa agham o engineering.Ang ika -apat na pangunahing gawain na maaaring maisagawa ng isang adaptive na neural network ay upang gumawa ng mga hula ng kung ano ang magaganap sa hinaharap kung ang mga pagbabago ay ginawa sa ilang mga modelo ng data.Teknolohiya ng Robotic.Ito ay mas karaniwang ginagamit ng mga analyst ng data, dahil ang kanilang mga trabaho ay nakikitungo sa pagbibigay kahulugan at pag -uuri sa pamamagitan ng malaking halaga ng impormasyon.Ang isang artipisyal na neural network ay maaaring makatulong sa isang analyst na ayusin ang kanyang data, magsagawa ng pananaliksik, at subukan ang mga posibleng pagbabago sa mga produkto at serbisyo ng kanyang kumpanya.Habang ang teknolohiya ay nagiging mas advanced, ang mga aplikasyon ng mga neural network ay magiging mas karaniwan.