Ang isang artipisyal na neural network ay ang pinakakaraniwang ibig sabihin ng neural network. Ito ay isang kumplikadong serye ng magkakaugnay na mga artipisyal na neuron na itinulad sa mga nasa utak ng tao at ginagamit sa artificial intelligence upang iproseso ang impormasyon, matuto, at gumawa ng mga hula.
Paano Gumagana ang Mga Neural Network?
Ang neuron ay ang pinakapangunahing selula ng utak ng tao. Ang utak ng tao ay may maraming bilyong neuron, na nakikipag-ugnayan at nakikipag-ugnayan sa isa't isa, na bumubuo ng mga neural network.
Ang mga neuron na ito ay kumukuha ng maraming input, mula sa kung ano ang nakikita at naririnig natin hanggang sa kung ano ang nararamdaman natin sa lahat ng nasa pagitan, at pagkatapos ay nagpapadala ng mga mensahe sa iba pang mga neuron, na magkakasunod na tumutugon. Ang mga gumaganang neural network ang nagbibigay-daan sa mga tao na makapag-isip, at higit sa lahat, matuto.
Bilang isang paraan ng pagkuha ng maraming data, pagpoproseso nito, at paggawa ng mga hula at pagpapasya batay sa data, ang mga neural network ng utak ng tao ay ang pinakamalakas na computing force na kilala ng tao.
PASIEKA / Getty Images
Mga Uri ng Neural Network
Ang neural network ay teknikal na isang biological na termino, habang ang isang artificial neural network ay ang uri ng neural network na pinagkakatiwalaan ng artificial intelligence. Bagama't ang salitang mismo ay pinakakaraniwang ginagamit upang tukuyin ang artipisyal na neural network, madalas mong makikita ng mga tao na tumutukoy sa mga artipisyal na neural network bilang simpleng mga neural network.
Natural, ang isang neural network sa utak ng tao ay ibang-iba sa isang artipisyal na ginawang neural network. Gayunpaman, nananatiling pareho ang pangunahing paraan ng kanilang paggawa sa pagproseso ng impormasyon at paggawa ng mga hula.
Bagama't hindi magiging perpektong libangan ng isang biological neural network ang isang artificial neural network, ang mga artificial neural network ay nakabatay at nakamodelo ayon sa mga neural network ng utak, dahil mismo sa kapangyarihan ng pag-compute ng mga network na ito.
Para Saan Ginagamit ang Mga Neural Network?
Gumagamit ang mga tao ng mga biological neural network para magproseso ng impormasyon, matuto, at gumawa ng mga hula, hal., mag-isip. Ang mga artipisyal na neural network ay gumagana sa parehong paraan ngunit sa isang mas mababang antas, dahil ang mga artipisyal na neural network ay hindi pa maaaring tumugma sa pagiging kumplikado at kapangyarihan ng mga matatagpuan sa utak ng tao.
Ang mga artificial neural network ay nagbibigay-daan sa mas kumplikado, parang buhay, at malakas na artificial intelligence sa pamamagitan ng malalim na pag-aaral, na isang proseso ng isang artipisyal na neural network na malayang natututo at gumagawa ng sarili nitong mga desisyon.
Ang mala-tao na artificial intelligence ay posible sa isang advanced na neural network at sapat na data upang sanayin (o ituro) ang neural network. Ang A. I., tulad ng lumalabas sa mga pelikula, ay hindi pa umiiral ngayon, ngunit kung mangyayari man ito, ang malalim na pag-aaral sa pamamagitan ng mga neural network ay magpapalakas sa katalinuhan na ito.
FAQ
Ano ang deep neural network?
Kilala rin bilang deep learning, isa itong sub-field ng machine learning sa A. I. pagharap sa mga algorithm na namodelo sa istraktura at paggana ng utak. Ang mga malalim na neural network ay idinisenyo upang makilala ang mga numerical pattern at isalin ang mga ito sa totoong mundo na data, gaya ng mga larawan, text, o audio.
Ano ang convolutional neural network?
Ito ay isang klase ng mga deep neural algorithm na kadalasang ginagamit upang suriin ang visual na koleksyon ng imahe. Ang convolutional neural network ay tumatanggap ng larawan at kumukuha ng mga feature gamit ang mga filter at pangunahing ginagamit para sa pagpoproseso ng imahe, pag-uuri, at pagse-segment.
Ano ang paulit-ulit na neural network?
Ito ay isang uri ng artificial neural network na karaniwang ginagamit para sa speech recognition at natural na pagproseso ng wika. Gumagamit ang paulit-ulit na neural network ng sequential data o data ng time-series upang malutas ang mga karaniwang temporal na problema sa pagsasalin ng wika at speech recognition.
