Neironu tīkla iespējas

Satura rādītājs

Jump to navigation Jump to search Mākslīgais neironu tīkls, MNT angļu : artificial neural network, ANN ir datorsistēmakas veidota, iedvesmojoties no neironu tīklakāds ir dzīvnieku smadzenēs. Mākslīgais neironu tīkls pats par sevi nav algoritms, bet gan daudzu dažādu mašīnmācīšanās algoritmu ietvars, neironu tīkla iespējas kopdarbā tiek apstrādāti sarežģīti ievades dati.

Mākslīgais neironu tīkls ir savstarpēji saistītu mezglu grupa, kas līdzinās plašam neironu tīklam smadzenēs. Šeit katrs apļveida mezgls apzīmē mākslīgo neironuun bulta apzīmē savienojumu no viena mākslīgā neirona izejas uz cita ieeju Piemēram, attēlu atpazīšanā MNT var iemācīties identificēt attēlus, kas satur kaķus, analizējot piemēra attēlus, kas manuāli apzīmēti kā "ir kaķis" vai "nav kaķa", un, izmantojot apmācības rezultātus, spētu identificēt kaķus citos attēlos ar augstu Mīklas binārām opcijām. Mākslīgie neironu tīkli to dara bez jebkādām iepriekšējām zināšanām par kaķiem, piemēram, par to, ka tiem ir kažoks, aste, ūsas un kaķiem līdzīgas sejas.

Tā vietā tie automātiski ģenerē identificējošās pazīmes no mācību materiāla, ko tie apstrādā.

Anotācija Mūsdienu tendences ir veidot portatīvas iekārtas jeb iegultās sistēmas, kuras ir paredzētas noteiktu uzdevumu veikšanai. Mākslīgais intelekts ir guvis plašu popularitāti, kur konvolūcijas neironu tīkli sniedz iespēju apvienot mašīnmācīšanos ar, piemēram, datorredzi, tādejādi elektroniskās ierīces padarot apkārtējo vidi uztverošas un saprotošas. Konvolūcijas neironu tīklu īstenošana prasa lielus skaitļošanas resursus, tādēļ ir nepieciešams aplūkot iespējas tos implementēt heterogēnās iegultās sistēmās, kuras var sniegt nepieciešamo skaitļošanas spēju un kompaktumu. Šī darba mērķis ir izpētīt konvolūcijas neironu tīklu implementācijas iespējas heterogēnā iegultā sistēmā, implementēt tajā kādu izvēlētu konvolūcijas neironu tīkla piemēru un novērtēt tā veiktspēju.

Mākslīgo neironu tīklu pamatā ir savienotu vienību jeb mezglu, sauktu par mākslīgajiem neironiemkopums, kas vienkāršoti modelē neironus bioloģiskajās smadzenēs. Katrs savienojums, līdzīgi kā dzīvnieku smadzeņu sinapsesvar pārraidīt signālu no viena neirona uz citu.

Navigācijas izvēlne

Mākslīgais neirons, kas saņem signālu, var to apstrādāt un pēc tam nodot signālu papildu mākslīgajiem neironiem, kas tam pievienoti. MNT vispārējās realizācijās signāls savienojumā starp mākslīgajiem neironiem ir reāls skaitlisun katra mākslīgā neirona izvade tiek aprēķināta pēc kādas nelineāras funkcijas no tā ievades summas.

Prakses un karjeras iespējas AS \

Savienojumus starp mākslīgajiem neironiem sauc par "šķautnēm" edges. Mākslīgajiem neironiem un šķautnēm parasti ir svarskas piemērojas, mācoties.

Svars palielina vai samazina signāla stiprumu savienojumā. Mākslīgajiem neironiem var būt tāds slieksnis, ka signāls tiek nosūtīts tikai tad, ja kopsummas signāls šķērso šo slieksni.

Parasti mākslīgie neironi tiek sakopoti slāņos.

Ja lasāt šo ierakstu, tātad, tāpat kā mēs, vēlaties uzzināt atbildi uz jautājumu, vai nelaimīgs var kļūt laimīgs un cik viegli tas varētu būt izdarāms.

Dažādi slāņi var veikt dažāda veida transformācijas ar to ievadēm. Signāli pārvietojas no pirmā slāņa ievades slāņa uz pēdējo slāni izvades slāniiespējams, pēc tam caur slāņiem var pārvietoties vairākas reizes.

Ричард и Николь отметили, как исхудала и устала их дочь.

Mākslīgo neironu tīklu pieejas sākotnējais mērķis bija atrisināt problēmas tādā pašā veidā, kā to darītu cilvēka smadzenes. Laika gaitā tomēr uzmanība tika pievērsta konkrētu uzdevumu veikšanai, novirzoties no bioloģijas.

Mākslīgie nervu tīkli tiek izmantoti dažādos uzdevumos, tostarp datorredzerunas atpazīšanamašīntulkošanasociālo tīklu filtrēšana, galda un datorspēļu neironu tīkla iespējas un medicīniskā diagnostika.

Satura rādītājs.