Mạng lưới thần kinh là gì?

Trong một máy tính điển hình, được thực hiện theo cái được gọi là kiến trúc von Neumann, các ngân hàng bộ nhớ sống trong một mô -đun bị cô lập.Chỉ có một bộ xử lý, xử lý các hướng dẫn và bộ nhớ viết từng cái một, sử dụng một kiến trúc nối tiếp.Một cách tiếp cận khác nhau để tính toán là mạng lưới thần kinh.Trong một mạng lưới thần kinh, được tạo thành từ hàng ngàn hoặc thậm chí hàng triệu tế bào thần kinh hoặc nút riêng lẻ, tất cả các quá trình xử lý đều có tính song song và phân phối cao.Ký ức được lưu trữ trong các kết nối và trọng số phức tạp giữa các nút.Mạng lưới thần kinh là loại kiến trúc điện toán được sử dụng bởi bộ não động vật trong tự nhiên.Điều này không nhất thiết là vì mạng lưới thần kinh là một chế độ xử lý vượt trội vốn có so với điện toán nối tiếp, nhưng vì một bộ não sử dụng điện toán nối tiếp sẽ khó phát triển hơn nhiều.Các mạng thần kinh cũng có xu hướng xử lý dữ liệu ồn ào tốt hơn các máy tính nối tiếp. Trong một mạng lưới thần kinh cung cấp, một lớp đầu vào chứa đầy các nút chuyên dụng, sau đó gửi tín hiệu đến một lớp thứ hai dựa trên thông tin mà nó nhận được từ bên ngoài.Thông tin này thường là một tín hiệu nhị phân có hoặc không.Đôi khi, để chuyển từ số không sang có, nút phải trải nghiệm một ngưỡng kích thích hoặc kích thích nhất định.Lớp hiển thị kết quả trên màn hình để các lập trình viên phân tích.Retina của con người hoạt động dựa trên mạng lưới thần kinh.Các nút cấp độ đầu tiên phát hiện các tính năng hình học đơn giản trong trường thị giác, như màu sắc, đường và các cạnh.Các nút thứ cấp bắt đầu trừu tượng các tính năng tinh vi hơn, chẳng hạn như chuyển động, kết cấu và độ sâu.Đầu ra cuối cùng là những gì ý thức của chúng tôi đăng ký khi chúng tôi nhìn vào trường thị giác.Đầu vào ban đầu chỉ là một sự sắp xếp phức tạp của các photon có nghĩa là không có phần cứng thần kinh để hiểu ý nghĩa của nó về các phẩm chất có ý nghĩa, chẳng hạn như ý tưởng về một vật thể bền bỉ.Quay trở lại các lớp đó để hạn chế các tín hiệu tiếp theo.Hầu hết các giác quan của chúng tôi hoạt động theo cách này.Dữ liệu ban đầu có thể nhắc nhở một dự đoán có giáo dục tại kết quả cuối cùng, tiếp theo là xem dữ liệu trong tương lai trong bối cảnh dự đoán được giáo dục đó.Trong những ảo tưởng quang học, các giác quan của chúng ta đưa ra những dự đoán có giáo dục hóa ra là sai. Thay vì lập trình các mạng lưới thần kinh, các lập trình viên phải cấu hình một mạng lưới thần kinh với đào tạo hoặc điều chỉnh tế bào thần kinh riêng lẻ.Ví dụ, đào tạo một mạng lưới thần kinh để nhận ra các khuôn mặt sẽ yêu cầu nhiều hoạt động đào tạo trong đó các đối tượng tương ứng và không giống nhau khác nhau được hiển thị vào mạng, kèm theo phản hồi tích cực hoặc tiêu cực để dỗ mạng thần kinh để cải thiện các kỹ năng nhận dạng.