Ano ang arkitektura ng neural network?

Ang arkitektura ng Neural Network ay gumagamit ng isang proseso na katulad ng pag -andar ng isang biological utak upang malutas ang mga problema.Hindi tulad ng mga computer, na na -program upang sundin ang isang tiyak na hanay ng mga tagubilin, ang mga neural network ay gumagamit ng isang kumplikadong web ng mga tugon upang lumikha ng kanilang sariling mga hanay ng mga halaga.Ang system ay pangunahing gumagana sa pamamagitan ng pag -aaral mula sa mga halimbawa at pagsubok at error.Sa pangkalahatan, ang arkitektura ng neural network ay tumatagal ng proseso ng paglutas ng problema na lampas sa maaaring iproseso ng mga tao o maginoo na mga algorithm ng computer.Ang mga ito ay kunwa sa computational na kapaligiran sa pamamagitan ng mga programa na binubuo ng mga node at mga halaga na nagtutulungan upang maproseso ang data.Ang pamamaraang ito ay sinadya upang mabayaran ang kawalan ng kakayahan ng mga karaniwang algorithm ng computer upang maproseso ang simpleng data ng aural at visual nang madali bilang mga tao.Nagsusumikap din itong pagbutihin sa kakayahan ng tao sa pamamagitan ng pagtaas ng bilis at kahusayan ng proseso.Sa pamamagitan ng pagtapon ng ilang mga elemento at pagtanggap sa iba, ang isang sagot ay kalaunan ay natagpuan.Ang prosesong ito ay katulad ng paraan ng isang biological utak ay malulutas ang isang problema, ngunit maaari itong ma -engineered upang gumana sa isang mas mabilis at mas kumplikadong paraan sa pamamagitan ng pagtuon sa isang tiyak na lugar.Ang sariling paraan ng paglutas ng isang problema, maaari itong maging hindi mahuhulaan.Ito ay madalas na maging kapaki -pakinabang, dahil ang isang hindi gaanong tinukoy na proseso ay maaaring bumuo ng mga sagot na ang mga isip ng tao ay walang kakayahang mag -isip sa kanilang sarili.Maaari rin itong maging problema, dahil walang paraan ng pagsubaybay sa mga tiyak na hakbang na ginagawa ng computer upang malutas ang problema at sa gayon mas kaunting mga paraan ng pag -aayos ng anumang mga problema na maaaring lumitaw sa panahon o pagkatapos ng proseso ay tatakbo.

Ang isa sa mga pakinabang ng neuralAng arkitektura ng network ay sa pamamagitan ng patuloy na pag-aaral mula sa pagsubok at pagkakamali, maaaring mapabuti ng system ang kakayahan sa paglutas ng problema.Sa paglipas ng panahon, maaari nitong dagdagan ang kakayahan ng network upang makita ang mga pattern at iproseso ang hindi maayos at hindi natatanging mga katawan ng data.Ang prosesong ito ay maaaring inhinyero para sa anumang bagay mula sa isang solong proseso hanggang sa isang malawak na hanay ng mga magkakaugnay na elemento.

Habang ang arkitektura ng neural network ay maaaring ma -engineered upang tumuon sa ilang mga lugar, hindi ito maaaring limitahan sa mga tiyak na gawain.Upang maging epektibo ang system, dapat itong bigyan ng mga elemento na kinakailangan upang mag -troubleshoot sa sarili nitong.Kung walang tamang materyales, ang mga sagot na nabubuo ng system ay karaniwang hindi kasiya -siya.