Dirbtinis neuroninis tinklas yra tai, ką dažniausiai reiškia neuroninis tinklas. Tai sudėtinga sujungtų dirbtinių neuronų serija, sukurta pagal žmogaus smegenyse esančius neuronus ir naudojama dirbtiniame intelekte informacijai apdoroti, mokytis ir prognozuoti.
Kaip veikia neuroniniai tinklai?
Neuronas yra pagrindinė žmogaus smegenų ląstelė. Žmogaus smegenyse yra daug milijardų neuronų, kurie sąveikauja ir bendrauja vienas su kitu, sudarydami neuroninius tinklus.
Šie neuronai priima daug įvesties, nuo to, ką matome ir girdime, iki to, kaip jaučiamės, iki visko, kas yra tarp jų, ir tada siunčia pranešimus kitiems neuronams, kurie savo ruožtu reaguoja. Veikiantys neuroniniai tinklai suteikia žmonėms galimybę mąstyti, o dar svarbiau – mokytis.
Kaip gauti didelius duomenų kiekius, juos apdoroti ir daryti prognozes bei sprendimus remiantis duomenimis, žmogaus smegenų neuroniniai tinklai yra pati galingiausia žmogui žinoma skaičiavimo jėga.
PASIEKA / Getty Images
Neuroninių tinklų tipai
Neuroninis tinklas techniškai yra biologinis terminas, o dirbtinis neuroninis tinklas yra toks neuroninis tinklas, kuriuo remiasi dirbtinis intelektas. Nors pats žodis dažniausiai vartojamas kalbant apie dirbtinį neuroninį tinklą, dažnai pastebėsite, kad žmonės dirbtinius neuroninius tinklus vadina tiesiog neuroniniais tinklais.
Natūralu, kad neuroninis tinklas žmogaus smegenyse labai skiriasi nuo dirbtinai sukurto neuroninio tinklo. Vis dėlto pagrindinis informacijos apdorojimo ir prognozavimo būdas išlieka toks pat.
Nors dirbtinis neuroninis tinklas nebus tobulas biologinio neuroninio tinklo atkūrimas, dirbtiniai neuroniniai tinklai yra pagrįsti ir modeliuojami pagal smegenų neuroninius tinklus, būtent dėl šių tinklų skaičiavimo galios.
Kam naudojami neuroniniai tinklai?
Žmonės naudoja biologinius neuroninius tinklus informacijai apdoroti, mokytis ir prognozuoti, pvz., mąstyti. Dirbtiniai neuroniniai tinklai veikia beveik taip pat, bet mažesniu mastu, nes dirbtiniai neuroniniai tinklai dar negali prilygti žmogaus smegenyse esančių tinklų sudėtingumui ir galiai.
Dirbtiniai neuroniniai tinklai įgalina sudėtingesnį, tikroviškesnį ir galingesnį dirbtinį intelektą per gilų mokymąsi, tai yra dirbtinio neuroninio tinklo savarankiško mokymosi ir sprendimų priėmimo procesas.
Į žmogų panašus dirbtinis intelektas įmanomas naudojant pažangų neuronų tinklą ir pakankamai duomenų, kad būtų galima išmokyti (arba išmokyti) neuroninį tinklą. A. I., kaip atrodo filmuose, šiandien dar neegzistuoja, bet jei kada nors atsiras, gilus mokymasis per neuroninius tinklus sustiprins šį intelektą.
DUK
Kas yra gilusis neuroninis tinklas?
Taip pat žinomas kaip gilusis mokymasis, tai yra mašininio mokymosi polaukis A. I. nagrinėjantis algoritmus, modeliuojamus pagal smegenų struktūrą ir funkciją. Gilieji neuroniniai tinklai skirti atpažinti skaitmeninius modelius ir paversti juos realaus pasaulio duomenimis, pvz., vaizdais, tekstu ar garsu.
Kas yra konvoliucinis neuroninis tinklas?
Tai giliųjų neuronų algoritmų klasė, dažnai naudojama vaizdiniams vaizdams analizuoti. Konvoliucinis neuroninis tinklas gauna vaizdą ir išskiria funkcijas naudodamas filtrus ir daugiausia naudojamas vaizdams apdoroti, klasifikuoti ir segmentuoti.
Kas yra pasikartojantis neuroninis tinklas?
Tai dirbtinio neuroninio tinklo tipas, paprastai naudojamas kalbai atpažinti ir natūraliai kalbai apdoroti. Pasikartojantis neuroninis tinklas naudoja nuoseklius duomenis arba laiko eilučių duomenis, kad išspręstų įprastas kalbos vertimo ir kalbos atpažinimo laiko problemas.
