Keinotekoinen hermoverkko (ANN)

Kirjoittaja: John Stephens
Luomispäivä: 21 Tammikuu 2021
Päivityspäivä: 27 Kesäkuu 2024
Anonim
Geoffrey Hinton: The Foundations of Deep Learning
Video: Geoffrey Hinton: The Foundations of Deep Learning

Sisältö

Määritelmä - Mitä keinotekoinen hermoverkko (ANN) tarkoittaa?

Keinotekoinen neuroniverkko (ANN) on laskennallinen malli, joka perustuu biologisten hermoverkkojen rakenteeseen ja toimintoihin. Verkon läpi virtaava tieto vaikuttaa ANN: n rakenteeseen, koska hermoverkko muuttuu - tai oppii - tietyssä mielessä - kyseisen tulon ja ulostulon perusteella.


ANN: eja pidetään epälineaarisina tilastollisten tietojen mallinnustyökaluina, joissa tulojen ja lähtöjen väliset monimutkaiset suhteet on mallinnettu tai malleja löydetty.

ANN tunnetaan myös hermoverkkona.

Johdanto Microsoft Azureen ja Microsoft Cloud | Tämän oppaan läpi opit mitä pilvipalvelussa on kyse ja kuinka Microsoft Azure voi auttaa sinua siirtämään ja johtamaan yritystä pilvestä.

Techopedia selittää keinotekoisen hermoverkon (ANN)

ANN: lla on useita etuja, mutta yksi tunnetuimmista näistä on se, että se voi todella oppia tarkkailemalla tietojoukkoja. Tällä tavalla ANN: ta käytetään satunnaisen funktion lähentämisvälineenä. Tämäntyyppiset työkalut auttavat arvioimaan kustannustehokkaimmat ja ihanteellisimmat menetelmät ratkaisuihin pääsemiseksi määritellessään laskentatoiminnot tai jakelut. ANN ottaa tiedonäytteitä kokonaisten tietojoukkojen sijasta ratkaisuihin pääsemiseksi, mikä säästää sekä aikaa että rahaa. ANN: eja pidetään melko yksinkertaisina matemaattisina malleina nykyisen data-analyysitekniikan parantamiseksi.


ANN: issa on kolme kerrosta, jotka on kytketty toisiinsa. Ensimmäinen kerros koostuu syöttöneuroneista. Ne neuronitiedot siirretään toiseen kerrokseen, joka vuorostaan ​​tuottaa neuronit kolmanteen kerrokseen.

Keinotekoisen hermoverkon kouluttamiseen kuuluu valinta sallituista malleista, joille on useita liittyviä algoritmeja.