ザ 人工ニューラルネットワーク (アン) 又は 人工ニューロンネットワーク (ティッカー), のシステムです 機械学習 何, 人間の脳のように, で構成されています 人工神経ユニット 相互.
ANN は一連の入力データから構築されます。, によって処理されます 学習アルゴリズム 出力モデルを生成するには. このモデルを新しい入力データに適用して、目的の出力を予測できます.
コンピュータサイエンスにおけるニューラルネットワークの歴史
コンピューティングにおけるニューラルネットワークの歴史は比較的短い, しかし、彼らが与えた影響は甚大です。. 人工ニューラルネットワークの概念は10年にまでさかのぼりますが 1940, それは何年にもわたって 1980 彼らが形になり始めたとき. の 1986, 人工知能科学者のジェフリー・ヒントンらは、次のような論文を発表しました。 人工ニューラルネットワークを使用してデータセットのパターンを認識する方法を示しました. この記事 ターニングポイントになりました 人工知能の分野 動き始めた.
それ以来, ニューラルネットワークは急速に発展しました. それらは作成されました 新しくてより良い学習方法, 発見されました これらの強力なツールの新しいアプリケーション. 今日, ニューラルネットワークが使用されている 幅広い分野で, から 自然言語処理 宛先 物体認識. そして、その影響は学界だけにとどまりません。: ニューラルネットワークはテクノロジーの世界を変えています, そしてこの変化のペース それはただスピードアップしているだけです.
ニューラルネットワークの仕組み
人工ニューラルネットワークは、 脳内のニューロンの働きの数理モデル. 各ニューロンは、を介して他のニューロンに接続されています シナプスと呼ばれるリンク. の 電気的活動 ニューロンの軸索に沿って移動し、 シナプスを介して他のニューロンに伝達する. これ 電気的活動は、私たちが神経インパルスと呼ぶものです.
ザ 神経インパルス は、 脳が情報を伝達する方法. ニューロン これらの衝動を受け取る y, に応じて 彼らが受ける刺激の量, 神経インパルスを送信するかどうか それらが接続されているニューロンに. このように, ニューロンは互いに情報を通信できます y, 最近, 脳がタスクを実行できるようにする として 思考と学習.
人工ニューラルネットワーク
人工ニューラルネットワークは、 同じ原理 脳内のニューロンの機能. 毎 人工ニューロン です 他の人工ニューロンに接続 通じて シナプスと呼ばれるリンク. の 電気的活動 に沿って旅行する ドライバー ニューロンの シナプスを介して他のニューロンに伝達する. これ 電気的活動は、私たちが神経インパルスと呼ぶものです.
ザ 神経インパルス は、 人工ニューロンが情報を伝達する方法. ニューロン これらの衝動を受け取る y, に応じて 彼らが受ける刺激の量, 神経インパルスを送信するかどうか それらが接続されているニューロンに. このように, 人工ニューロンは互いに情報を伝達することができます y, 最近, ネットワークにタスクの実行を許可する として 思考と学習.
機械学習
の 機械学習 それはに焦点を当てた人工知能の分野です データから学習するシステムを構築する方法. の 機械学習は大きく2つのカテゴリに分けることができます: の 教師あり学習 そしてその 教師なし学習.
の 教師あり学習 は、 タグ付けされたデータが提供されます. 例えば, ニューラルネットワークに猫の画像を認識することを学習させたい場合, 「猫」または「猫なし」というラベルの付いた一連の画像を提供します. の 教師なし学習 は、 ラベル付きデータが提供されていません. この場合, ニューラルネットワークは データのパターンを認識する方法を自分で学ぶ.
今日のニューラルネットワーク
今日, ニューラルネットワークはさまざまな分野で使用されています, から 自然言語処理 宛先 物体認識. そして、その影響は学界だけにとどまりません。: ニューラルネットワークはテクノロジーの世界を変えています, そして、この変化のペースは加速しているだけです。.
の分野で 自然言語処理, ニューラルネットワークは、 チャットボットシステムの開発 ますます洗練される. これらのシステムは、ますます使用されています 顧客への支援の提供 会社の.
の分野で 物体認識, ニューラルネットワークは、 画像認識システムの開発 ますます正確になる. これらのシステムは、ますます使用されています 画像内のオブジェクトを認識する y オブジェクト追跡などのタスクを実行する.
ニューラルネットワークの未来
ニューラルネットワークの分野は近年急速な発展を遂げていますが, まだまだ発見すべきことがたくさんある. それらは開発されています 新しい学習方法, 発見されています これらの強力なツールの新しいアプリケーション. ニューラルネットワークの未来は 非常に有望 y 想像力によってのみ制限されます.
ニューラルネットワークはどのように機能しますか??
人工ニューラルネットワークは、 多数の相互接続されたニューロン. すべてのニューロンは 接続 他のニューロンに リンク経由 彼らが送信すること 標識 それらの間の.
ニューラルネットワークをどのように学習しますか??
の ニューラルネットワークの学習 が実行されます。 リンクの重みを調整する ニューロン間. いつ 入力パターン ネットワークへ, 個々のニューロン オンまたはオフにする 体重に応じて.
ニューラルネットワークはどのように使用されますか??
人工ニューラルネットワークは、次の目的で使用できます。 さまざまな機械学習の問題を解決する, なので 分類, 回帰, 物体検出とパターン認識.
ニューラルネットワークの応用
ニューラルネットワークは、次の目的で使用できます。 さまざまなコンピュータの問題を解決する. 最も一般的なアプリケーションのいくつかは次のとおりです:
1. パターン認識
ニューラルネットワークは、非構造化データのパターンを認識するようにトレーニングできます, 画像または音声信号として. これは、音声認識や画像内の物体検出などのアプリケーションで非常に役立ちます。.
2. データ分類
ニューラルネットワークは、データをカテゴリに分類するようにトレーニングできます. 例えば, 画像に猫と犬のどちらが含まれているかを識別するために使用できます. また、テキストメッセージがスパムであるかどうかを検出するためにも使用できます。.
3. ロボット制御
ニューラルネットワークを使用してロボットを制御できます. 例えば, ロボットが歩いてバランスをとることができるように訓練されています. また、自動運転車を制御できるように調査も行われています。.
4. 時系列予測
ニューラルネットワークを使用して、時系列の動作を予測できます, 株式市場の株価など. これは、投資決定を行うのに役立ちます。.
5. テキスト生成
ニューラルネットワークを使用してデータセットからテキストを生成できます. 例えば, 金融市場データからニュースを生成するように訓練されている. 彼らはまた、彼らが詩を書くことができるように研究されています。.