Ten Sztuczne sieci neuronowe (ANN) lub Sztuczne sieci neuronowe (AANN), są systemami nauczanie maszynowe Co, tak jak ludzki mózg, składają się z: Sztuczne jednostki neuronowe Połączone.
Sieci ANN są konstruowane na podstawie zestawu danych wejściowych, które są przetwarzane przez algorytm uczący się Aby utworzyć model wyjściowy. Model ten można zastosować do nowych danych wejściowych, aby przewidzieć pożądany wynik.
Historia sieci neuronowych w informatyce
Historia sieci neuronowych w informatyce jest stosunkowo krótka, Ale wpływ, jaki wywarli, jest ogromny.. Chociaż koncepcja sztucznych sieci neuronowych sięga dekady 1940, To było w latach 1980 kiedy zaczęły nabierać kształtu. W 1986, Naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją Geoffrey Hinton i współpracownicy opublikowali artykuł, który pokazał, w jaki sposób sztuczne sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do rozpoznawania wzorców w zbiorach danych. Ten artykuł stał się punktem zwrotnym i dziedzinie sztucznej inteligencji został wprawiony w ruch.
Od tego czasu, Sieci neuronowe uległy szybkiemu rozwojowi. Zostały stworzone Nowe i lepsze sposoby nauki, i zostały odkryte Nowe aplikacje dla tych zaawansowanych narzędzi. Dzisiaj, Wykorzystywane są sieci neuronowe w wielu różnych obszarach, z przetwarzanie języka naturalnego do rozpoznawanie obiektów. Wpływ nie ogranicza się do środowiska akademickiego.: Sieci neuronowe zmieniają świat technologii, i tempo tej zmiany Po prostu przyspiesza.
Jak działają sieci neuronowe
Sztuczne sieci neuronowe opierają się na Matematyczny model działania neuronów w mózgu. Każdy neuron jest połączony z innymi neuronami poprzez Linki zwane synapsami. The aktywność elektryczna przemieszcza się wzdłuż aksonów neuronów i Przenosi się do innych neuronów poprzez synapsy. Ten Aktywność elektryczna jest tym, co nazywamy impulsem nerwowym.
Ten impulsy nerwowe są Jak mózg przekazuje informacje. Neuronów odbierać te impulsy tak, w zależności od ilość bodźców, które otrzymują;, Wyślij lub nie wyślij impuls nerwowy do neuronów, z którymi są połączone;. W ten sposób, Neurony mogą przekazywać sobie informacje tak, ostatecznie, pozwól mózgowi wykonywać zadania jako Myślenie i uczenie się.
Sztuczne sieci neuronowe
Sztuczne sieci neuronowe opierają się na Ta sama zasada że funkcjonowanie neuronów w mózgu. Każdy sztuczny neuron jest połączony z innymi sztucznymi neuronami przez Linki zwane synapsami. The aktywność elektryczna Podróżuj wzdłuż Sterowniki neuronów i Przenosi się do innych neuronów poprzez synapsy. Ten Aktywność elektryczna jest tym, co nazywamy impulsem nerwowym.
Ten impulsy nerwowe są Jak sztuczne neurony przekazują informacje. Neuronów odbierać te impulsy tak, w zależności od ilość bodźców, które otrzymują;, Wyślij lub nie wyślij impuls nerwowy do neuronów, z którymi są połączone;. W ten sposób, Sztuczne neurony mogą przekazywać sobie informacje tak, ostatecznie, Zezwalanie sieci na wykonywanie zadań jako Myślenie i uczenie się.
Uczenie maszynowe
The nauczanie maszynowe Jest to dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na Jak budować systemy, które uczą się na podstawie danych. The Uczenie maszynowe można podzielić na dwie szerokie kategorie: ten Nadzorowane uczenie się i Uczenie bez nadzoru.
The Nadzorowane uczenie się to rodzaj uczenia się, w którym Oznakowane dane są dostarczane. Na przykład, Jeśli chcemy, aby sieć neuronowa nauczyła się rozpoznawać obrazy kotów, Dostarczymy Ci zestaw obrazów oznaczonych "kot" lub "bez kota". The Uczenie bez nadzoru to rodzaj uczenia się, w którym Brak danych oznaczonych etykietami. W tym przypadku, Sieć neuronowa będzie musiała Naucz się rozpoznawać wzorce w danych.
Sieci neuronowe dzisiaj
Dzisiaj, Sieci neuronowe są wykorzystywane w wielu różnych obszarach, z przetwarzanie języka naturalnego do rozpoznawanie obiektów. Wpływ nie ogranicza się do środowiska akademickiego.: Sieci neuronowe zmieniają świat technologii, A tempo tej zmiany tylko przyspiesza..
W dziedzinie przetwarzanie języka naturalnego, Sieci neuronowe są wykorzystywane do Rozwijaj systemy chatbotów coraz bardziej wyrafinowany. Systemy te są coraz częściej wykorzystywane do: Udzielanie pomocy klientom firmy.
W dziedzinie rozpoznawanie obiektów, Sieci neuronowe są wykorzystywane do Opracowanie systemów rozpoznawania obrazów coraz dokładniejszy. Systemy te są coraz częściej wykorzystywane do: rozpoznawanie obiektów na obrazach tak Wykonywanie zadań, takich jak śledzenie obiektów.
Przyszłość sieci neuronowych
Chociaż dziedzina sieci neuronowych uległa szybkiemu rozwojowi w ostatnich latach, Jest jeszcze wiele do odkrycia. Są one rozwijane Nowe sposoby uczenia się, i są odkrywane Nowe aplikacje dla tych zaawansowanych narzędzi. Przyszłość sieci neuronowych to bardzo obiecujący tak ogranicza go tylko wyobraźnia.
Jak działają sieci neuronowe??
Sztuczne sieci neuronowe składają się z duża liczba połączonych ze sobą neuronów. Każdy neuron jest Spójny do innych neuronów Poprzez linki że przekazują oznaki między nimi.
Jak nauczyć się sieci neuronowej??
The Nauka sieci neuronowej jest wykonywany dostosowując wagi linków między neuronami. Gdy Wzorzec wprowadzania danych do sieci, Pojedyncze neurony Włączanie i wyłączanie w zależności od ich wagi.
W jaki sposób wykorzystywane są sieci neuronowe??
Sztuczne sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do: Rozwiązywanie wielu różnych problemów związanych z uczeniem maszynowym, jak klasyfikacja, regresja, Wykrywanie obiektów i rozpoznawanie wzorców.
Zastosowania sieci neuronowych
Sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do: Rozwiązuj wiele różnych problemów z komputerem. Niektóre z najczęstszych aplikacji są następujące::
1. rozpoznawanie wzorców
Sieci neuronowe można wytrenować do rozpoznawania wzorców w danych nieustrukturyzowanych, jako obrazy lub sygnały dźwiękowe. Jest to bardzo przydatne w aplikacjach takich jak rozpoznawanie mowy lub wykrywanie obiektów na obrazach..
2. Klasyfikacja danych
Sieci neuronowe można wyszkolić do klasyfikowania danych w kategorie. Na przykład, może służyć do określenia, czy obraz zawiera kota czy psa. Mogą być również używane do wykrywania, czy wiadomość tekstowa jest spamem, czy nie..
3. Sterowanie robotem
Sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do sterowania robotami. Na przykład, zostały przeszkolone, aby roboty mogły chodzić i utrzymywać równowagę. Są one również badane, aby mogły kontrolować pojazdy autonomiczne..
4. Przewidywanie szeregów czasowych
Sieci neuronowe mogą być używane do przewidywania zachowania szeregu czasowego, takie jak cena akcji na giełdzie. Jest to przydatne przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych..
5. Generowanie tekstu
Sieci neuronowe mogą służyć do generowania tekstu ze zbioru danych. Na przykład, zostały przeszkolone w zakresie generowania wiadomości z danych z rynków finansowych. Są również badani, aby mogli pisać wiersze..