Mạng lưới thần kinh thích ứng là gì?

Mạng thần kinh thích ứng là một hệ thống xử lý thông tin và điều chỉnh mạng khi cần thiết.Các mạng như vậy có thể được tìm thấy trong các hệ thống máy tính hoặc ở dạng cuộc sống hữu cơ.Chúng được sử dụng để giải thích một lượng lớn thông tin phức tạp và là nền tảng của công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện đại.và động vật.Họ làm việc bằng cách sử dụng một loạt các cảm biến thu thập thông tin mdash;các tế bào thần kinh mdash;được giải thích bởi một đơn vị xử lý trung tâm.Các kết nối này có thể thay đổi và thay đổi cách chúng tương tác với đơn vị xử lý trung tâm dựa trên đánh giá của chính họ về cách thực hiện hiệu quả nhất các chức năng của họ.Học tập được giám sát đòi hỏi một đối tác của con người, người hướng dẫn mạng về cách diễn giải và tương tác với các đầu vào khác nhau.Mục đích của phong cách học tập này là đảm bảo rằng không có lỗi nào trong các phương pháp mà mạng thần kinh thích ứng sử dụng để xử lý thông tin và củng cố các hành động mong muốn của mạng.Tương tác với môi trường của nó và đưa ra quyết định riêng về cách hoạt động dựa trên chương trình ban đầu của nó.Để thực hiện điều này, nó tổ chức và tổ chức lại thông tin mà nó nhận được và đưa ra dự đoán về kết quả thay đổi dữ liệu này có thể là gì.Một mạng có thể học trực tuyến hoặc ngoại tuyến.Học trực tuyến có nghĩa là mạng học được trong khi nó cũng đang thực hiện các nhiệm vụ.Học ngoại tuyến yêu cầu mạng phải học tách biệt với diễn xuất. Hiện tại có bốn nhiệm vụ chính được thực hiện bởi các mạng thần kinh thích ứng.Tất cả đều đối phó với việc xử lý và diễn giải các mẫu.Đầu tiên, có phân cụm, trong đó mạng kiểm tra một số mẫu và nhóm liên quan đến các cụm thành các cụm.Khi làm điều này, nó có thể cố gắng hiểu các mẫu hoàn toàn chưa biết dựa trên sự hiểu biết của nó về các mẫu liên quan.Cung cấp ước tính giá trị của hàm là nhiệm vụ chính thứ ba và thường được sử dụng trong khoa học hoặc kỹ thuật.Nhiệm vụ chính thứ tư mà một mạng lưới thần kinh thích ứng có thể thực hiện là đưa ra dự đoán về những gì sẽ xảy ra trong tương lai nếu những thay đổi được thực hiện đối với một số mô hình dữ liệu nhất định.Công nghệ robot.Nó thường được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu, vì công việc của họ liên quan đến việc diễn giải và sắp xếp thông qua một lượng lớn thông tin.Một mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể giúp một nhà phân tích tổ chức dữ liệu của cô, tiến hành nghiên cứu và kiểm tra các thay đổi có thể đối với các sản phẩm và dịch vụ của công ty cô.Khi công nghệ trở nên tiên tiến hơn, các ứng dụng của các mạng thần kinh sẽ trở nên phổ biến hơn.