Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) αρχικά θεωρήθηκε ότι είναι ένα μακρινό όνειρο, μια τεχνολογία για το μέλλον, αλλά αυτό δεν ισχύει πλέον.
Αυτό που κάποτε ήταν θέμα έρευνας εκρήγνυται τώρα στον πραγματικό κόσμο. Η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται πλέον σε διάφορα μέρη, συμπεριλαμβανομένου του χώρου εργασίας, του σχολείου, των τραπεζών, των νοσοκομείων, ακόμη και του τηλεφώνου σας.
Είναι τα μάτια των αυτοοδηγούμενων οχημάτων, οι φωνές της Siri και της Alexa, τα μυαλά πίσω από την πρόγνωση του καιρού, τα χέρια πίσω από τις χειρουργικές επεμβάσεις με ρομποτική βοήθεια και πολλά άλλα.
Τεχνητή νοημοσύνη (AI) γίνεται κοινό χαρακτηριστικό της σύγχρονης ζωής. Τα τελευταία χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη έχει αναδειχθεί ως σημαντικός παίκτης σε ένα ευρύ φάσμα τεχνολογιών πληροφορικής.
Τέλος, το νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιείται από την τεχνητή νοημοσύνη για να μάθει νέα πράγματα.
Σήμερα λοιπόν θα μάθουμε για τα νευρωνικά δίκτυα, πώς λειτουργούν, τους τύπους, τις εφαρμογές τους και πολλά άλλα.
Τι είναι το Νευρωνικό Δίκτυο;
In μάθηση μηχανής, ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα δίκτυο τεχνητών νευρώνων προγραμματισμένο με λογισμικό. Προσπαθεί να μιμηθεί τον ανθρώπινο εγκέφαλο έχοντας πολλά στρώματα «νευρώνων», τα οποία είναι παρόμοια με τους νευρώνες του εγκεφάλου μας.
Το πρώτο στρώμα νευρώνων θα δέχεται φωτογραφίες, βίντεο, ήχο, κείμενο και άλλες εισόδους. Αυτά τα δεδομένα ρέουν σε όλα τα επίπεδα, με την έξοδο ενός επιπέδου να ρέει στο επόμενο. Αυτό είναι κρίσιμο για τις πιο δύσκολες εργασίες, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας για μηχανική εκμάθηση.
Ωστόσο, σε άλλες περιπτώσεις, είναι προτιμότερο να στοχεύσετε στη συμπίεση του συστήματος για να μειώσετε το μέγεθος του μοντέλου διατηρώντας παράλληλα την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα. Το κλάδεμα ενός νευρωνικού δικτύου είναι μια μέθοδος συμπίεσης που περιλαμβάνει την αφαίρεση βαρών από ένα μαθημένο μοντέλο. Σκεφτείτε ένα νευρωνικό δίκτυο τεχνητής νοημοσύνης που έχει εκπαιδευτεί να διακρίνει τους ανθρώπους από τα ζώα.
Η εικόνα θα χωριστεί σε φωτεινά και σκοτεινά μέρη από το πρώτο στρώμα νευρώνων. Αυτά τα δεδομένα θα περάσουν στο επόμενο επίπεδο, το οποίο θα καθορίσει πού βρίσκονται οι άκρες.
Το επόμενο επίπεδο θα προσπαθήσει να αναγνωρίσει τις φόρμες που έχει δημιουργήσει ο συνδυασμός των άκρων. Σύμφωνα με τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύτηκε, τα δεδομένα θα περάσουν από πολλά στρώματα με παρόμοιο τρόπο για να καθοριστεί εάν η εικόνα που παρουσιάσατε είναι ανθρώπου ή ζώου.
Όταν τα δεδομένα δίνονται σε ένα νευρωνικό δίκτυο, αυτό αρχίζει να τα επεξεργάζεται. Στη συνέχεια, τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία μέσω των επιπέδων τους για να ληφθεί το επιθυμητό αποτέλεσμα. Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι μια μηχανή που μαθαίνει από δομημένη είσοδο και εμφανίζει τα αποτελέσματα. Υπάρχουν τρεις τύποι μάθησης που μπορούν να πραγματοποιηθούν στα νευρωνικά δίκτυα:
- Εποπτευόμενη μάθηση – Οι είσοδοι και οι έξοδοι δίνονται στους αλγόριθμους χρησιμοποιώντας δεδομένα με ετικέτα. Αφού διδαχτούν πώς να αναλύουν δεδομένα, προβλέπουν το επιδιωκόμενο αποτέλεσμα.
- Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη – Ένα ANN μαθαίνει χωρίς τη βοήθεια ανθρώπου. Δεν υπάρχουν δεδομένα με ετικέτα και η έξοδος καθορίζεται από μοτίβα που βρίσκονται στα δεδομένα εξόδου.
- Μάθηση Ενίσχυσης είναι όταν ένα δίκτυο μαθαίνει από την ανατροφοδότηση που λαμβάνει.
Πώς λειτουργούν τα νευρωνικά δίκτυα;
Οι τεχνητοί νευρώνες χρησιμοποιούνται σε νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι εξελιγμένα συστήματα. Οι τεχνητοί νευρώνες, γνωστοί και ως perceptrons, αποτελούνται από τα ακόλουθα συστατικά:
- Εισαγωγή
- Βάρος
- Προκατάληψη
- Λειτουργία ενεργοποίησης
- Παραγωγή
Τα στρώματα των νευρώνων που αποτελούν τα νευρωνικά δίκτυα. Ένα νευρωνικό δίκτυο αποτελείται από τρία επίπεδα:
- Επίπεδο εισόδου
- Κρυφό επίπεδο
- Επίπεδο εξόδου
Τα δεδομένα με τη μορφή αριθμητικής τιμής αποστέλλονται στο επίπεδο εισόδου. Τα κρυφά επίπεδα του δικτύου είναι αυτά που κάνουν τους περισσότερους υπολογισμούς. Το επίπεδο εξόδου, τελευταίο αλλά όχι λιγότερο σημαντικό, προβλέπει το αποτέλεσμα. Οι νευρώνες κυριαρχούν ο ένας στον άλλο σε ένα νευρωνικό δίκτυο. Οι νευρώνες χρησιμοποιούνται για την κατασκευή κάθε στιβάδας. Τα δεδομένα δρομολογούνται στο κρυφό επίπεδο αφού το λάβει το επίπεδο εισόδου.
Τα βάρη εφαρμόζονται σε κάθε είσοδο. Μέσα στα κρυφά επίπεδα ενός νευρωνικού δικτύου, το βάρος είναι μια τιμή που μεταφράζει τα εισερχόμενα δεδομένα. Τα βάρη λειτουργούν πολλαπλασιάζοντας τα δεδομένα εισόδου με την τιμή βάρους στο επίπεδο εισόδου.
Στη συνέχεια ξεκινά την τιμή του πρώτου κρυφού στρώματος. Τα δεδομένα εισόδου μετασχηματίζονται και περνούν στο άλλο επίπεδο μέσω των κρυφών επιπέδων. Το επίπεδο εξόδου είναι υπεύθυνο για τη δημιουργία του τελικού αποτελέσματος. Οι είσοδοι και τα βάρη πολλαπλασιάζονται και το αποτέλεσμα παραδίδεται στους νευρώνες του κρυφού στρώματος ως άθροισμα. Σε κάθε νευρώνα δίνεται μια προκατάληψη. Για τον υπολογισμό του συνόλου, κάθε νευρώνας προσθέτει τις εισόδους που λαμβάνει.
Μετά από αυτό, η τιμή περνά από τη λειτουργία ενεργοποίησης. Το αποτέλεσμα της συνάρτησης ενεργοποίησης καθορίζει εάν ένας νευρώνας ενεργοποιείται ή όχι. Όταν ένας νευρώνας είναι ενεργός, στέλνει πληροφορίες στα άλλα επίπεδα. Τα δεδομένα δημιουργούνται στο δίκτυο μέχρι ο νευρώνας να φτάσει στο επίπεδο εξόδου χρησιμοποιώντας αυτή τη μέθοδο. Η διάδοση προς τα εμπρός είναι ένας άλλος όρος για αυτό.
Η τεχνική τροφοδοσίας δεδομένων σε έναν κόμβο εισόδου και λήψης της εξόδου μέσω ενός κόμβου εξόδου είναι γνωστή ως διάδοση τροφοδοσίας προς τα εμπρός. Όταν τα δεδομένα εισόδου γίνονται δεκτά από το κρυφό επίπεδο, πραγματοποιείται μετάδοση τροφοδοσίας προς τα εμπρός. Επεξεργάζεται σύμφωνα με τη λειτουργία ενεργοποίησης και μετά περνά στην έξοδο.
Το αποτέλεσμα προβάλλεται από τον νευρώνα στο επίπεδο εξόδου με την υψηλότερη πιθανότητα. Η οπίσθια διάδοση συμβαίνει όταν η έξοδος είναι εσφαλμένη. Τα βάρη αρχικοποιούνται σε κάθε είσοδο ενώ δημιουργείται ένα νευρωνικό δίκτυο. Η backpropagation είναι η διαδικασία αναπροσαρμογής των βαρών κάθε εισόδου για τη μείωση των λαθών και την παροχή πιο ακριβούς απόδοσης.
Τύποι νευρωνικών δικτύων
1. Perceptron
Το μοντέλο perceptron Minsky-Papert είναι ένα από τα απλούστερα και παλαιότερα μοντέλα νευρώνων. Είναι η μικρότερη μονάδα ενός νευρωνικού δικτύου που εκτελεί ορισμένους υπολογισμούς προκειμένου να ανακαλύψει χαρακτηριστικά ή επιχειρηματική ευφυΐα στα εισερχόμενα δεδομένα. Παίρνει σταθμισμένες εισόδους και εφαρμόζει τη λειτουργία ενεργοποίησης για να πάρει το τελικό αποτέλεσμα. Το TLU (μονάδα λογικής κατωφλίου) είναι ένα άλλο όνομα για το perceptron.
Το Perceptron είναι ένας δυαδικός ταξινομητής που είναι ένα εποπτευόμενο σύστημα εκμάθησης που χωρίζει τα δεδομένα σε δύο ομάδες. Λογικές Πύλες όπως τα AND, OR και NAND μπορούν να υλοποιηθούν με perceptrons.
2. Νευρωνικό Δίκτυο Feed-Forward
Η πιο βασική έκδοση των νευρωνικών δικτύων, στα οποία τα δεδομένα εισόδου ρέουν αποκλειστικά προς μία κατεύθυνση, διέρχονται μέσω τεχνητών νευρωνικών κόμβων και εξέρχονται μέσω κόμβων εξόδου. Τα επίπεδα εισόδου και εξόδου υπάρχουν σε μέρη όπου μπορεί να υπάρχουν ή να μην υπάρχουν κρυφά επίπεδα. Μπορούν να χαρακτηριστούν είτε ως μονοστρωματικό είτε ως πολυεπίπεδο τροφοδοτικό νευρωνικό δίκτυο με βάση αυτό.
Ο αριθμός των επιπέδων που χρησιμοποιούνται καθορίζεται από την πολυπλοκότητα της συνάρτησης. Διαδίδεται μόνο μπροστά προς μία κατεύθυνση και δεν διαδίδεται προς τα πίσω. Εδώ, τα βάρη παραμένουν σταθερά. Οι είσοδοι πολλαπλασιάζονται με βάρη για την τροφοδοσία μιας συνάρτησης ενεργοποίησης. Για να γίνει αυτό χρησιμοποιείται μια συνάρτηση ενεργοποίησης ταξινόμησης ή μια συνάρτηση ενεργοποίησης βήματος.
3. Πολυστρωματικό perceptron
Μια εισαγωγή στα εξελιγμένα νευρωνικά δίκτυα, στο οποίο τα δεδομένα εισόδου δρομολογούνται μέσω πολλών στρωμάτων τεχνητών νευρώνων. Είναι ένα πλήρως συνδεδεμένο νευρωνικό δίκτυο, αφού κάθε κόμβος συνδέεται με όλους τους νευρώνες στο επόμενο επίπεδο. Πολλαπλά κρυφά επίπεδα, δηλαδή τουλάχιστον τρία ή περισσότερα επίπεδα, υπάρχουν στα επίπεδα εισόδου και εξόδου.
Διαθέτει αμφίδρομη διάδοση, που σημαίνει ότι μπορεί να διαδοθεί τόσο προς τα εμπρός όσο και προς τα πίσω. Οι είσοδοι πολλαπλασιάζονται με βάρη και αποστέλλονται στη λειτουργία ενεργοποίησης, όπου αλλάζουν μέσω backpropagation για να ελαχιστοποιηθεί η απώλεια.
Τα βάρη είναι τιμές που μαθαίνονται μηχανικά από τα νευρωνικά δίκτυα, για να το θέσω απλά. Ανάλογα με τη διαφορά μεταξύ των αναμενόμενων εκροών και των εισροών εκπαίδευσης, αυτοπροσαρμόζονται. Το Softmax χρησιμοποιείται ως συνάρτηση ενεργοποίησης επιπέδου εξόδου μετά από μη γραμμικές συναρτήσεις ενεργοποίησης.
4. Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο
Σε αντίθεση με την παραδοσιακή δισδιάστατη διάταξη, ένα νευρωνικό δίκτυο συνέλιξης έχει μια τρισδιάστατη διαμόρφωση νευρώνων. Το πρώτο στρώμα είναι γνωστό ως συνελικτικό στρώμα. Κάθε νευρώνας στο συνελικτικό στρώμα επεξεργάζεται πληροφορίες μόνο από ένα περιορισμένο τμήμα του οπτικού πεδίου. Όπως ένα φίλτρο, οι λειτουργίες εισαγωγής λαμβάνονται σε λειτουργία δέσμης.
Το δίκτυο κατανοεί τις εικόνες σε ενότητες και μπορεί να εκτελέσει αυτές τις ενέργειες πολλές φορές για να ολοκληρώσει ολόκληρη την επεξεργασία εικόνας.
Η εικόνα μετατρέπεται από RGB ή HSI σε κλίμακα του γκρι κατά την επεξεργασία. Περαιτέρω παραλλαγές στην τιμή των εικονοστοιχείων θα βοηθήσουν στον εντοπισμό άκρων και οι εικόνες μπορούν να ταξινομηθούν σε διάφορες ομάδες. Η μονοκατευθυντική διάδοση συμβαίνει όταν ένα CNN περιέχει ένα ή περισσότερα συνελικτικά στρώματα ακολουθούμενα από ομαδοποίηση, και η αμφίδρομη διάδοση συμβαίνει όταν η έξοδος του επιπέδου συνέλιξης αποστέλλεται σε ένα πλήρως συνδεδεμένο νευρωνικό δίκτυο για ταξινόμηση εικόνας.
Για την εξαγωγή ορισμένων στοιχείων μιας εικόνας, χρησιμοποιούνται φίλτρα. Στο MLP, οι είσοδοι σταθμίζονται και παρέχονται στη λειτουργία ενεργοποίησης. Το RELU χρησιμοποιείται σε συνέλιξη, ενώ το MLP χρησιμοποιεί μια μη γραμμική συνάρτηση ενεργοποίησης ακολουθούμενη από softmax. Στην αναγνώριση εικόνων και βίντεο, τη σημασιολογική ανάλυση και την ανίχνευση παράφρασης, τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα παράγουν εξαιρετικά αποτελέσματα.
5. Radial Bias Network
Ένα διάνυσμα εισόδου ακολουθείται από ένα στρώμα νευρώνων RBF και ένα στρώμα εξόδου με έναν κόμβο για κάθε κατηγορία σε ένα Δίκτυο Συναρτήσεων Ακτινικής Βάσης. Η είσοδος ταξινομείται συγκρίνοντάς την με σημεία δεδομένων από το σύνολο εκπαίδευσης, όπου κάθε νευρώνας διατηρεί ένα πρωτότυπο. Αυτό είναι ένα από τα παραδείγματα του σετ εκπαίδευσης.
Κάθε νευρώνας υπολογίζει την Ευκλείδεια απόσταση μεταξύ της εισόδου και του πρωτοτύπου του όταν πρέπει να ταξινομηθεί ένα νέο διάνυσμα εισόδου [το διάνυσμα ν-διάστασης που προσπαθείτε να κατηγοριοποιήσετε]. Εάν έχουμε δύο κλάσεις, την Κλάση Α και την Κλάση Β, η νέα είσοδος που θα κατηγοριοποιηθεί μοιάζει περισσότερο με πρωτότυπα κατηγορίας Α παρά με πρωτότυπα κατηγορίας Β.
Ως αποτέλεσμα, μπορεί να επισημανθεί ή να κατηγοριοποιηθεί ως κατηγορία Α.
6. Επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο
Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα έχουν σχεδιαστεί για να αποθηκεύουν την έξοδο ενός επιπέδου και στη συνέχεια να το τροφοδοτούν πίσω στην είσοδο για να βοηθήσουν στην πρόβλεψη του αποτελέσματος του επιπέδου. Ένα feed-forward νευρικό σύστημα είναι συνήθως το αρχικό επίπεδο, ακολουθούμενο από ένα στρώμα επαναλαμβανόμενου νευρικού δικτύου, όπου μια συνάρτηση μνήμης θυμάται μέρος των πληροφοριών που είχε στο προηγούμενο χρονικό βήμα.
Αυτό το σενάριο χρησιμοποιεί τη διάδοση προς τα εμπρός. Εξοικονομεί δεδομένα που θα χρειαστούν στο μέλλον. Σε περίπτωση που η πρόβλεψη είναι λανθασμένη, ο ρυθμός εκμάθησης χρησιμοποιείται για να γίνουν μικρές προσαρμογές. Ως αποτέλεσμα, όσο προχωρά η οπίσθια διάδοση, θα γίνεται όλο και πιο ακριβής.
Εφαρμογές
Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για τη διαχείριση προβλημάτων δεδομένων σε διάφορους κλάδους. μερικά παραδείγματα παρουσιάζονται παρακάτω.
- Αναγνώριση Προσώπου – Οι Λύσεις Αναγνώρισης Προσώπου χρησιμεύουν ως αποτελεσματικά συστήματα επιτήρησης. Τα συστήματα αναγνώρισης συσχετίζουν τις ψηφιακές φωτογραφίες με τα ανθρώπινα πρόσωπα. Χρησιμοποιούνται σε γραφεία για επιλεκτική είσοδο. Έτσι, τα συστήματα επαληθεύουν ένα ανθρώπινο πρόσωπο και το συγκρίνουν με μια λίστα αναγνωριστικών που είναι αποθηκευμένα στη βάση δεδομένων του.
- Πρόβλεψη μετοχών – Οι επενδύσεις εκτίθενται σε κινδύνους αγοράς. Είναι πρακτικά δύσκολο να προβλέψουμε μελλοντικές εξελίξεις στην εξαιρετικά ασταθή χρηματιστηριακή αγορά. Πριν από τα νευρωνικά δίκτυα, οι συνεχώς μεταβαλλόμενες ανοδικές και πτωτικές φάσεις ήταν απρόβλεπτες. Τι άλλαξε όμως τα πάντα; Φυσικά, μιλάμε για νευρωνικά δίκτυα… Ένα Multilayer Perceptron MLP (ένας τύπος συστήματος τεχνητής νοημοσύνης προς τα εμπρός) χρησιμοποιείται για τη δημιουργία μιας επιτυχημένης πρόβλεψης αποθεμάτων σε πραγματικό χρόνο.
- Social Media – Ανεξάρτητα από το πόσο αηδιαστικό μπορεί να ακούγεται, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης έχουν αλλάξει τον κοσμικό δρόμο της ύπαρξης. Η συμπεριφορά των χρηστών των μέσων κοινωνικής δικτύωσης μελετάται χρησιμοποιώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Για ανταγωνιστική ανάλυση, τα δεδομένα που παρέχονται καθημερινά μέσω εικονικών αλληλεπιδράσεων συσσωρεύονται και εξετάζονται. Οι ενέργειες των χρηστών των μέσων κοινωνικής δικτύωσης αναπαράγονται από τα νευρωνικά δίκτυα. Οι συμπεριφορές των ατόμων μπορούν να συνδεθούν με τα πρότυπα δαπανών των ανθρώπων μόλις αναλυθούν τα δεδομένα μέσω των δικτύων κοινωνικής δικτύωσης. Τα δεδομένα από εφαρμογές μέσων κοινωνικής δικτύωσης εξορύσσονται χρησιμοποιώντας Multilayer Perceptron ANN.
- Υγειονομική περίθαλψη – Τα άτομα στον σημερινό κόσμο χρησιμοποιούν τα οφέλη της τεχνολογίας στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα χρησιμοποιούνται για ανίχνευση ακτίνων Χ, αξονικές τομογραφίες και υπερήχους. Τα δεδομένα ιατρικής απεικόνισης που λαμβάνονται από τις προαναφερθείσες δοκιμές αξιολογούνται και εκτιμώνται χρησιμοποιώντας μοντέλα νευρωνικών δικτύων, καθώς το CNN χρησιμοποιείται στην επεξεργασία εικόνας. Στην ανάπτυξη συστημάτων αναγνώρισης φωνής, χρησιμοποιείται επίσης το επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο (RNN).
- Καιρός – Πριν από την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, οι προβλέψεις του μετεωρολογικού τμήματος δεν ήταν ποτέ ακριβείς. Η πρόγνωση του καιρού γίνεται σε μεγάλο βαθμό για να προβλέψει τις καιρικές συνθήκες που θα συμβούν στο μέλλον. Οι καιρικές προβλέψεις χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη της πιθανότητας φυσικών καταστροφών στη σύγχρονη περίοδο. Η πρόβλεψη καιρού γίνεται χρησιμοποιώντας πολυστρωματικό perceptron (MLP), συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) και επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN).
- Άμυνα – Τα logistics, η ανάλυση ένοπλης επίθεσης και η τοποθεσία αντικειμένων χρησιμοποιούν όλα τα νευρωνικά δίκτυα. Απασχολούνται επίσης σε εναέριες και θαλάσσιες περιπολίες, καθώς και στη διαχείριση αυτόνομων drones. Η τεχνητή νοημοσύνη δίνει στην αμυντική βιομηχανία την απαραίτητη ώθηση που χρειάζεται για να κλιμακώσει την τεχνολογία της. Για την ανίχνευση της ύπαρξης υποβρύχιων ναρκών, χρησιμοποιούνται Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (CNN).
Πλεονεκτήματα
- Ακόμα κι αν μερικοί νευρώνες σε ένα νευρωνικό δίκτυο δεν λειτουργούν σωστά, τα νευρωνικά δίκτυα θα εξακολουθούν να παράγουν εξόδους.
- Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν τη δυνατότητα να μαθαίνουν σε πραγματικό χρόνο και να προσαρμόζονται στις μεταβαλλόμενες ρυθμίσεις τους.
- Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να μάθουν να κάνουν μια ποικιλία εργασιών. Να παρέχει το σωστό αποτέλεσμα με βάση τα δεδομένα που παρέχονται.
- Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν τη δύναμη και την ικανότητα να χειρίζονται πολλές εργασίες ταυτόχρονα.
Μειονεκτήματα
- Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για την επίλυση προβλημάτων. Δεν αποκαλύπτει την εξήγηση πίσω από το «γιατί και πώς» έκανε τις κρίσεις που έκανε λόγω της πολυπλοκότητας των δικτύων. Ως αποτέλεσμα, η εμπιστοσύνη του δικτύου μπορεί να διαβρωθεί.
- Τα στοιχεία ενός νευρωνικού δικτύου αλληλοεξαρτώνται το ένα από το άλλο. Δηλαδή, τα νευρωνικά δίκτυα απαιτούν (ή εξαρτώνται εξαιρετικά από) υπολογιστές με επαρκή υπολογιστική ισχύ.
- Μια διεργασία νευρωνικού δικτύου δεν έχει συγκεκριμένο κανόνα (ή εμπειρικό κανόνα). Σε μια τεχνική δοκιμής και σφάλματος, δημιουργείται μια σωστή δομή δικτύου επιχειρώντας το βέλτιστο δίκτυο. Είναι μια διαδικασία που απαιτεί πολύ λεπτό συντονισμό.
Συμπέρασμα
Το πεδίο του νευρωνικά δίκτυα επεκτείνεται ραγδαία. Είναι σημαντικό να μάθουμε και να κατανοήσουμε τις έννοιες σε αυτόν τον τομέα για να μπορέσουμε να τις αντιμετωπίσουμε.
Οι πολλοί τύποι νευρωνικών δικτύων έχουν καλυφθεί σε αυτό το άρθρο. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε νευρωνικά δίκτυα για να αντιμετωπίσετε προβλήματα δεδομένων σε άλλους τομείς, εάν μάθετε περισσότερα για αυτόν τον κλάδο.
Αφήστε μια απάντηση