เดิมทีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกมองว่าเป็นความฝันอันไกลโพ้น ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำหรับอนาคต แต่นั่นไม่ใช่กรณีอีกต่อไป
สิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นหัวข้อการวิจัยกำลังระเบิดในโลกแห่งความเป็นจริง ขณะนี้พบ AI ในสถานที่ต่างๆ รวมถึงที่ทำงาน โรงเรียน ธนาคาร โรงพยาบาล และแม้แต่โทรศัพท์ของคุณ
พวกเขาคือดวงตาของยานยนต์ไร้คนขับ เสียงของ Siri และ Alexa ผู้อยู่เบื้องหลังการพยากรณ์อากาศ มือเบื้องหลังการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ และอีกมากมาย
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นลักษณะทั่วไปของชีวิตสมัยใหม่ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI ได้กลายเป็นผู้เล่นหลักในเทคโนโลยีไอทีที่หลากหลาย
ในที่สุด AI ก็ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้สิ่งใหม่
วันนี้เราจะมาเรียนรู้เกี่ยวกับ Neural Networks ว่ามันทำงานอย่างไร ประเภท แอปพลิเคชัน และอื่นๆ อีกมากมาย
โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
In เรียนรู้เครื่องโครงข่ายประสาทเทียมคือโครงข่ายที่ตั้งโปรแกรมด้วยซอฟต์แวร์ของเซลล์ประสาทเทียม มันพยายามเลียนแบบสมองของมนุษย์โดยมี "เซลล์ประสาท" หลายชั้นซึ่งคล้ายกับเซลล์ประสาทในสมองของเรา
เซลล์ประสาทชั้นแรกจะรับรูปภาพ วิดีโอ เสียง ข้อความ และอินพุตอื่นๆ ข้อมูลนี้จะไหลผ่านทุกระดับ โดยเอาต์พุตของเลเยอร์หนึ่งจะไหลไปยังระดับถัดไป นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับงานที่ยากที่สุด เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
อย่างไรก็ตาม ในกรณีอื่นๆ การมุ่งเป้าไปที่การบีบอัดระบบเพื่อลดขนาดโมเดลในขณะที่ยังคงความถูกต้องและประสิทธิภาพไว้จะดีกว่า การตัดแต่งโครงข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีการบีบอัดที่รวมเอาน้ำหนักออกจากแบบจำลองที่เรียนรู้ พิจารณาโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อแยกคนออกจากสัตว์
ภาพจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนที่สว่างและมืดโดยเซลล์ประสาทชั้นแรก ข้อมูลนี้จะถูกส่งผ่านไปยังชั้นถัดไป ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดว่าขอบอยู่ที่ไหน
เลเยอร์ถัดไปจะพยายามจดจำรูปแบบที่สร้างการรวมกันของขอบ จากข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม ข้อมูลจะผ่านชั้นต่างๆ ในลักษณะเดียวกันเพื่อระบุว่าภาพที่คุณนำเสนอเป็นภาพของมนุษย์หรือสัตว์
เมื่อข้อมูลเข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียม ข้อมูลจะเริ่มประมวลผล หลังจากนั้น ข้อมูลจะถูกประมวลผลผ่านระดับเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ โครงข่ายประสาทเทียมคือเครื่องที่เรียนรู้จากอินพุตที่มีโครงสร้างและแสดงผลลัพธ์ มีสามประเภทของการเรียนรู้ที่สามารถเกิดขึ้นได้ในโครงข่ายประสาทเทียม:
- การเรียนรู้ภายใต้การดูแล – อินพุตและเอาต์พุตถูกกำหนดให้กับอัลกอริทึมโดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ หลังจากได้รับการสอนวิธีวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว พวกเขาคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต้องการ
- Unsupervised Learning – ANN เรียนรู้โดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากมนุษย์ ไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ และผลลัพธ์จะถูกกำหนดโดยรูปแบบที่พบในข้อมูลเอาต์พุต
- การเรียนรู้เสริมแรง คือเมื่อเครือข่ายเรียนรู้จากข้อเสนอแนะที่ได้รับ
โครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไร?
เซลล์ประสาทเทียมใช้ในโครงข่ายประสาทซึ่งเป็นระบบที่ซับซ้อน เซลล์ประสาทเทียมหรือที่เรียกว่าเพอร์เซ็ปตรอนประกอบด้วยส่วนประกอบต่อไปนี้:
- อินพุต
- น้ำหนัก
- อคติ
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน
- เอาท์พุต
ชั้นของเซลล์ประสาทที่ประกอบเป็นโครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทประกอบด้วยสามชั้น:
- ชั้นอินพุต
- ชั้นที่ซ่อนอยู่
- ชั้นเอาท์พุท
ข้อมูลในรูปของค่าตัวเลขจะถูกส่งไปยังชั้นอินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ของเครือข่ายคือเลเยอร์ที่ทำการคำนวณได้มากที่สุด เลเยอร์ผลลัพธ์สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด คาดการณ์ผลลัพธ์ เซลล์ประสาทครอบงำกันและกันในโครงข่ายประสาทเทียม เซลล์ประสาทใช้ในการสร้างแต่ละชั้น ข้อมูลถูกส่งไปยังเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลังจากที่เลเยอร์อินพุตได้รับ
น้ำหนักจะถูกนำไปใช้กับอินพุตแต่ละรายการ ภายในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ของโครงข่ายประสาทเทียม น้ำหนักคือค่าที่แปลข้อมูลที่เข้ามา ฟังก์ชัน Weights โดยการคูณข้อมูลที่ป้อนเข้าด้วยค่าน้ำหนักในชั้นอินพุต
จากนั้นจะเริ่มค่าของเลเยอร์แรกที่ซ่อนอยู่ ข้อมูลอินพุตจะถูกแปลงและส่งผ่านไปยังเลเยอร์อื่นผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ เลเยอร์เอาต์พุตมีหน้าที่สร้างผลลัพธ์สุดท้าย อินพุตและน้ำหนักจะถูกคูณ และผลลัพธ์จะถูกส่งไปยังเซลล์ประสาทของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เป็นผลรวม แต่ละเซลล์ประสาทจะได้รับอคติ ในการคำนวณผลรวม เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะเพิ่มอินพุตที่ได้รับ
หลังจากนั้น ค่าจะผ่านฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ผลลัพธ์ของฟังก์ชันการเปิดใช้งานกำหนดว่าเซลล์ประสาทถูกเปิดใช้งานหรือไม่ เมื่อเซลล์ประสาททำงาน มันจะส่งข้อมูลไปยังชั้นอื่นๆ ข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นในเครือข่ายจนกว่าเซลล์ประสาทจะไปถึงชั้นเอาต์พุตโดยใช้วิธีนี้ การขยายพันธุ์ไปข้างหน้าเป็นอีกคำหนึ่งสำหรับสิ่งนี้
เทคนิคการป้อนข้อมูลลงในโหนดอินพุตและรับเอาต์พุตผ่านโหนดเอาต์พุตเรียกว่าการแพร่กระจายฟีดไปข้างหน้า เมื่อข้อมูลอินพุตถูกยอมรับโดยเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ การแพร่กระจายของ feed-forward จะเกิดขึ้น มันถูกประมวลผลตามฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานแล้วส่งผ่านไปยังเอาต์พุต
ผลลัพธ์ถูกคาดการณ์โดยเซลล์ประสาทในเลเยอร์เอาต์พุตที่มีความน่าจะเป็นสูงสุด Backpropagation เกิดขึ้นเมื่อเอาต์พุตไม่ถูกต้อง น้ำหนักจะถูกเริ่มต้นสำหรับแต่ละอินพุตในขณะที่สร้างโครงข่ายประสาทเทียม Backpropagation เป็นกระบวนการในการปรับน้ำหนักของอินพุตแต่ละรายการใหม่ เพื่อลดข้อผิดพลาดและให้เอาต์พุตที่แม่นยำยิ่งขึ้น
ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม
1. เพอร์เซ็ปตรอน
โมเดล Perceptron ของ Minsky-Papert เป็นหนึ่งในโมเดลเซลล์ประสาทที่ง่ายที่สุดและเก่าแก่ที่สุด เป็นหน่วยที่เล็กที่สุดของโครงข่ายประสาทเทียมที่ทำการคำนวณบางอย่างเพื่อค้นหาลักษณะเฉพาะหรือข่าวกรองธุรกิจในข้อมูลขาเข้า ใช้อินพุตแบบถ่วงน้ำหนักและใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย TLU (threshold logic unit) เป็นอีกชื่อหนึ่งของ perceptron
Perceptron เป็นตัวแยกประเภทไบนารีที่เป็นระบบการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่แบ่งข้อมูลออกเป็นสองกลุ่ม ลอจิกเกตส์ เช่น AND, OR และ NAND สามารถนำไปใช้กับ perceptrons
2. โครงข่ายประสาทฟีดฟอร์เวิร์ด
โครงข่ายประสาทเทียมรุ่นพื้นฐานที่สุด ซึ่งข้อมูลอินพุตไหลในทิศทางเดียวเท่านั้น ผ่านโหนดประสาทเทียมและออกทางโหนดเอาต์พุต เลเยอร์อินพุตและเอาต์พุตมีอยู่ในตำแหน่งที่เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่อาจมีหรือไม่มีก็ได้ พวกมันสามารถจำแนกได้ว่าเป็นโครงข่ายประสาทฟีดฟอร์เวิร์ดแบบชั้นเดียวหรือหลายชั้นโดยอิงจากสิ่งนี้
จำนวนชั้นที่ใช้จะขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของฟังก์ชัน มันแพร่กระจายไปข้างหน้าในทิศทางเดียวเท่านั้นและไม่แพร่กระจายย้อนกลับ ที่นี่น้ำหนักยังคงที่ อินพุตจะถูกคูณด้วยน้ำหนักเพื่อป้อนฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ฟังก์ชันการเปิดใช้งานการจำแนกประเภทหรือฟังก์ชันการเปิดใช้งานขั้นตอนใช้เพื่อดำเนินการนี้
3. การรับรู้หลายชั้น
บทนำสู่ความซับซ้อน ตาข่ายประสาทซึ่งข้อมูลที่ป้อนเข้าจะถูกส่งผ่านเซลล์ประสาทเทียมหลายชั้น เป็นโครงข่ายประสาทที่เชื่อมโยงอย่างสมบูรณ์ เนื่องจากทุกโหนดเชื่อมต่อกับเซลล์ประสาททั้งหมดในเลเยอร์ถัดไป เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้น กล่าวคือ อย่างน้อยสามชั้นขึ้นไป มีอยู่ในเลเยอร์อินพุตและเอาต์พุต
มันมีการขยายพันธุ์แบบสองทิศทาง ซึ่งหมายความว่ามันสามารถแพร่กระจายทั้งไปข้างหน้าและข้างหลัง อินพุตจะถูกคูณด้วยน้ำหนักและส่งไปยังฟังก์ชันการเปิดใช้งาน โดยจะเปลี่ยนแปลงผ่าน backpropagation เพื่อลดการสูญเสียให้น้อยที่สุด
น้ำหนักเป็นค่าที่เรียนรู้โดยเครื่องจาก Neural Networks พูดง่ายๆ ขึ้นอยู่กับความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดหวังและอินพุตการฝึกอบรม Softmax ใช้เป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งานเลเยอร์เอาต์พุตหลังจากฟังก์ชันการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้น
4. โครงข่ายประสาทเทียม
ตรงกันข้ามกับอาร์เรย์สองมิติแบบดั้งเดิม โครงข่ายประสาทเทียมมีโครงแบบสามมิติของเซลล์ประสาท ชั้นแรกเรียกว่าชั้น convolutional เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ในชั้น convolutional จะประมวลผลข้อมูลจากส่วนที่จำกัดของลานสายตาเท่านั้น เช่นเดียวกับตัวกรอง คุณสมบัติอินพุตจะถูกใช้ในโหมดแบทช์
เครือข่ายเข้าใจรูปภาพในส่วนต่างๆ และสามารถดำเนินการเหล่านี้ได้หลายครั้งเพื่อสิ้นสุดการประมวลผลภาพทั้งหมด
รูปภาพถูกแปลงจาก RGB หรือ HSI เป็นระดับสีเทาระหว่างการประมวลผล ความแปรผันเพิ่มเติมของค่าพิกเซลจะช่วยในการตรวจจับขอบ และสามารถจัดเรียงรูปภาพได้หลายกลุ่ม การขยายพันธุ์แบบทิศทางเดียวเกิดขึ้นเมื่อ CNN มีชั้นการบิดเบี้ยวตั้งแต่หนึ่งชั้นขึ้นไปตามด้วยการรวมกัน และการแพร่กระจายแบบสองทิศทางเกิดขึ้นเมื่อผลลัพธ์ของชั้นการบิดเบี้ยวถูกส่งไปยังโครงข่ายประสาทเทียมที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์เพื่อจำแนกรูปภาพ
ในการดึงองค์ประกอบบางอย่างของรูปภาพ จะใช้ฟิลเตอร์ ใน MLP อินพุตจะได้รับการถ่วงน้ำหนักและป้อนลงในฟังก์ชันการเปิดใช้งาน RELU ใช้ในการโน้มน้าวใจในขณะที่ MLP ใช้ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้นตามด้วย softmax ในการจดจำรูปภาพและวิดีโอ การแยกวิเคราะห์ความหมาย และการตรวจจับการถอดความ โครงข่ายประสาทเทียมทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม
5. เครือข่ายรัศมีอคติ
เวกเตอร์อินพุตตามด้วยเลเยอร์ของเซลล์ประสาท RBF และเลเยอร์เอาต์พุตที่มีหนึ่งโหนดสำหรับแต่ละหมวดหมู่ใน Radial Basis Function Network ข้อมูลที่ป้อนเข้าจะถูกจำแนกโดยการเปรียบเทียบกับจุดข้อมูลจากชุดการฝึก โดยที่เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะรักษาต้นแบบไว้ นี่เป็นหนึ่งในตัวอย่างชุดฝึกอบรม
เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะคำนวณระยะห่างแบบยุคลิดระหว่างอินพุตกับต้นแบบเมื่อต้องจัดประเภทเวกเตอร์อินพุตใหม่ [เวกเตอร์ n มิติที่คุณพยายามจัดหมวดหมู่] ถ้าเรามีสองคลาส คลาส A และคลาส B อินพุตใหม่ที่จะจัดหมวดหมู่จะคล้ายกับต้นแบบคลาส A มากกว่าต้นแบบคลาส B
ด้วยเหตุนี้ จึงอาจมีป้ายกำกับหรือจัดหมวดหมู่เป็นคลาส A
6. โครงข่ายประสาทกำเริบ
Recurrent Neural Networks ได้รับการออกแบบมาเพื่อบันทึกเอาต์พุตของเลเยอร์แล้วป้อนกลับเข้าไปในอินพุตเพื่อช่วยคาดการณ์ผลลัพธ์ของเลเยอร์ ฟีดไปข้างหน้า เครือข่ายประสาท มักจะเป็นเลเยอร์เริ่มต้น ตามด้วยเลเยอร์โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ โดยที่ฟังก์ชันหน่วยความจำจะจดจำส่วนหนึ่งของข้อมูลที่มีอยู่ในขั้นตอนเวลาก่อนหน้า
ภาพจำลองนี้ใช้การขยายพันธุ์ไปข้างหน้า จะบันทึกข้อมูลที่จำเป็นในอนาคต ในกรณีที่การคาดคะเนไม่ถูกต้อง อัตราการเรียนรู้จะใช้ในการปรับเปลี่ยนเล็กน้อย เป็นผลให้เมื่อการขยายพันธุ์ย้อนกลับจะแม่นยำขึ้นเรื่อย ๆ
การใช้งาน
โครงข่ายประสาทเทียมใช้เพื่อจัดการกับปัญหาข้อมูลในสาขาวิชาต่างๆ ตัวอย่างบางส่วนแสดงอยู่ด้านล่าง
- การจดจำใบหน้า – โซลูชั่นการจดจำใบหน้าทำหน้าที่เป็นระบบเฝ้าระวังที่มีประสิทธิภาพ ระบบการรับรู้เชื่อมโยงภาพถ่ายดิจิทัลกับใบหน้ามนุษย์ ใช้ในสำนักงานสำหรับการคัดเลือกเข้า ดังนั้นระบบจะตรวจสอบใบหน้ามนุษย์และเปรียบเทียบกับรายการ ID ที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล
- การทำนายหุ้น – การลงทุนมีความเสี่ยงด้านตลาด เป็นเรื่องยากที่จะคาดการณ์ถึงการพัฒนาในอนาคตในตลาดหุ้นที่มีความผันผวนสูง ก่อนโครงข่ายประสาทเทียม ระยะขาขึ้นและขาลงที่ขยับขึ้นอย่างต่อเนื่องนั้นคาดเดาไม่ได้ แต่สิ่งที่เปลี่ยนแปลงทุกอย่าง? แน่นอน เรากำลังพูดถึงโครงข่ายประสาทเทียม… Multilayer Perceptron MLP (ระบบปัญญาประดิษฐ์ feedforward ประเภทหนึ่ง) ถูกใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์สต็อกที่ประสบความสำเร็จในแบบเรียลไทม์
- สื่อสังคม – ไม่ว่ามันจะฟังดูเชยขนาดไหน โซเชียลมีเดียก็ได้เปลี่ยนเส้นทางการดำรงอยู่โลกีย์ ศึกษาพฤติกรรมของผู้ใช้โซเชียลมีเดียโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม สำหรับการวิเคราะห์เชิงแข่งขัน ข้อมูลที่ให้ทุกวันผ่านการโต้ตอบเสมือนจริงจะถูกรวบรวมและตรวจสอบ การกระทำของผู้ใช้โซเชียลมีเดียถูกจำลองโดยโครงข่ายประสาทเทียม พฤติกรรมของแต่ละบุคคลสามารถเชื่อมโยงกับรูปแบบการใช้จ่ายของผู้คนได้เมื่อข้อมูลได้รับการวิเคราะห์ผ่านเครือข่ายโซเชียลมีเดีย ข้อมูลจากแอปพลิเคชันโซเชียลมีเดียถูกขุดโดยใช้ Multilayer Perceptron ANN
- การดูแลสุขภาพ – บุคคลในโลกปัจจุบันใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ในธุรกิจด้านการดูแลสุขภาพ Convolutional Neural Networks ใช้สำหรับการตรวจจับด้วยเอ็กซ์เรย์ การสแกน CT และอัลตราซาวนด์ ข้อมูลการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่ได้รับจากการทดสอบดังกล่าวจะได้รับการประเมินและประเมินโดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม เนื่องจาก CNN ใช้ในการประมวลผลภาพ ในการพัฒนาระบบการจดจำเสียงนั้น ยังใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ (RNN) ด้วย
- รายงานสภาพอากาศ – ก่อนการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ การคาดการณ์ของกรมอุตุนิยมวิทยาไม่เคยแม่นยำ การพยากรณ์อากาศทำขึ้นเพื่อทำนายสภาพอากาศที่จะเกิดขึ้นในอนาคตเป็นส่วนใหญ่ มีการใช้การพยากรณ์อากาศเพื่อคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดภัยธรรมชาติในยุคปัจจุบัน การพยากรณ์อากาศทำได้โดยใช้ multilayer perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) และ Recurrent Neural Network (RNN)
- การป้องกัน – ลอจิสติกส์ การวิเคราะห์การโจมตีด้วยอาวุธ และตำแหน่งของสิ่งของทั้งหมดใช้โครงข่ายประสาทเทียม พวกเขายังได้รับการว่าจ้างในการลาดตระเวนทางอากาศและทางทะเลตลอดจนการจัดการโดรนอิสระ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้อุตสาหกรรมการป้องกันประเทศมีความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการขยายเทคโนโลยี สำหรับการตรวจจับการมีอยู่ของทุ่นระเบิดใต้น้ำ จะใช้ Convolutional Neural Networks (CNN)
ข้อดี
- แม้ว่าเซลล์ประสาทสองสามเซลล์ในโครงข่ายประสาทเทียมจะทำงานไม่ถูกต้อง แต่โครงข่ายประสาทเทียมก็ยังคงสร้างเอาต์พุต
- โครงข่ายประสาทเทียมมีความสามารถในการเรียนรู้แบบเรียลไทม์และปรับให้เข้ากับการตั้งค่าที่เปลี่ยนแปลงไป
- โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเรียนรู้การทำงานได้หลากหลาย เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องตามข้อมูลที่ให้ไว้
- โครงข่ายประสาทเทียมมีจุดแข็งและความสามารถในการจัดการงานหลายอย่างพร้อมกัน
ข้อเสีย
- โครงข่ายประสาทเทียมใช้เพื่อแก้ปัญหา ไม่เปิดเผยคำอธิบายที่อยู่เบื้องหลัง "ทำไมและอย่างไร" ที่ตัดสินเนื่องจากความซับซ้อนของเครือข่าย ส่งผลให้ความน่าเชื่อถือของเครือข่ายลดลง
- ส่วนประกอบของโครงข่ายประสาทเทียมนั้นพึ่งพาซึ่งกันและกัน กล่าวคือ โครงข่ายประสาทเทียมต้องการ (หรือพึ่งพาอาศัยกันมาก) คอมพิวเตอร์ที่มีกำลังประมวลผลเพียงพอ
- กระบวนการโครงข่ายประสาทเทียมไม่มีกฎเกณฑ์เฉพาะ (หรือกฎทั่วไป) ในเทคนิคการลองผิดลองถูก โครงสร้างเครือข่ายที่ถูกต้องถูกสร้างขึ้นโดยพยายามใช้เครือข่ายที่เหมาะสมที่สุด เป็นขั้นตอนที่ต้องใช้การปรับแต่งอย่างมาก
สรุป
ฟิลด์ของ เครือข่ายประสาทเทียม กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว การเรียนรู้และทำความเข้าใจแนวคิดในภาคส่วนนี้เป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้สามารถจัดการกับแนวคิดเหล่านี้ได้
บทความนี้กล่าวถึงโครงข่ายประสาทเทียมหลายประเภท คุณสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจัดการกับปัญหาข้อมูลในด้านอื่นๆ หากคุณเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับระเบียบวินัยนี้
เขียนความเห็น