Dirbtiniai neuroniniai tinklai yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, sukurtas pagal žmogaus smegenis. Jie naudojami atpažinti modelius ir prognozuoti remiantis duomenimis.
Dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN) yra mašininio mokymosi algoritmo tipas, sukurtas pagal žmogaus smegenis. Jie sudaryti iš tarpusavyje sujungtų mazgų arba neuronų, kurie naudojami duomenims apdoroti ir sprendimams priimti. ANN naudojami įvairiose programose, įskaitant vaizdo atpažinimą, natūralų kalbos apdorojimą ir robotiką.
ANN yra sudarytas iš trijų pagrindinių komponentų: įvesties mazgų, paslėptų mazgų ir išvesties mazgų. Įvesties mazgai gauna duomenis iš išorinio pasaulio, pvz., vaizdus ar tekstą. Paslėpti mazgai apdoroja duomenis ir priima sprendimus pagal įvestį. Išvesties mazgai pateikia paslėptų mazgų priimtų sprendimų rezultatus.
ANN yra mokomi naudojant procesą, vadinamą atgal sklaida. Tai apima jungčių tarp mazgų svorio koregavimą, kad būtų optimizuotas tinklo veikimas. Šis procesas kartojamas tol, kol tinklas gali tiksliai numatyti norimą išvestį.
ANN turi daug pranašumų, palyginti su tradiciniu mašininiu mokymusi algoritmu< /a>s. Jie gali mokytis iš duomenų, nereikalaujant aiškaus programavimo, ir gali apibendrinti iš duomenų, kad galėtų numatyti nematomus duomenis. Jie taip pat gali apdoroti didelius duomenų kiekius ir gali būti naudojami sudėtingoms užduotims, tokioms kaip vaizdo atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas.
Nepaisant pranašumų, ANN taip pat turi tam tikrų trūkumų. Jie yra linkę per daug priderinti, o tai reiškia, kad jie gali nesugebėti tiksliai numatyti nematytų duomenų. Jie taip pat yra brangūs skaičiavimo požiūriu, todėl gali būti apribotas jų naudojimas realiojo laiko programose.
Apskritai ANN yra galingas mašininio mokymosi įrankis ir gali būti naudojamas įvairių užduočių. Jie gali mokytis iš duomenų be aiškaus programavimo ir gali būti naudojami atliekant sudėtingas užduotis, pvz., vaizdo atpažinimą ir natūralios kalbos apdorojimą. Tačiau jie yra linkę per daug pritaikyti ir gali būti brangūs, o tai gali apriboti jų naudojimą realiuoju laiku.