โรงเรียนบ้านสวนอาย

หมู่ที่ 10 บ้านสวนอาย ตำบลละอาย อำเภอฉวาง จังหวัดนครศรีธรรมราช 80250

Mon - Fri: 9:00 - 17:30

-

วิศวกร ประสาทเทียมประเภทโครงข่ายประสาทเทียมที่วิศวกรต้องรู้คืออะไร

วิศวกร

 

 

วิศวกร ประสาทเทียมโครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครือข่ายที่ใช้ ในการเรียนรู้ของเครื่อง และทำงานในลักษณะเดียวกัน กับระบบประสาทของมนุษย์ ฟังก์ชันการออกแบบ คล้ายกับการคิดของมนุษย์ในหลายๆ กลยุทธ์ที่มีปัญหามากมาย เชื่อมโยงกัน โครงข่ายประสาทเทียม เผยให้เห็นการทำงานลึก ในพื้นที่ที่ระบบคอมพิวเตอร์แบบเดิม ไม่สามารถทำงานได้ตามปกติ

มีโครงข่ายประสาทเทียมหลายประเภท ที่ใช้ในการคำนวณ model ชุดพารามิเตอร์ และการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ กำหนดประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย เราจะเน้นที่โครงข่ายประสาทเทียม ที่สำคัญบางประเภท ในการเรียนรู้ของเครื่อง

โครงข่ายประสาทเทียมสูงที่ วิศวกร ควรรู้

1. โครงข่ายประสาทแบบโมดูลาร์ ในโครงข่ายประสาทนี้ เครือข่ายที่ไม่เอนเอียงจำนวนมาก มีส่วนทำให้เกิดผลลัพธ์ร่วมกัน แต่ละโครงข่ายประสาทเหล่านี้ทำงาน และสร้างงานย่อยจำนวนมาก เมื่อเปรียบเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียม ที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง สิ่งนี้ให้ชุดของอินพุต ที่อาจแตกต่างกัน ไม่มีการสลับสัญญาณ หรือการโต้ตอบระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ เพื่อทำให้กระบวนการใดๆ เสร็จสมบูรณ์

ลดความซับซ้อนของความยาก ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และจุดคงที่ของเครือข่ายโมดูลาร์เหล่านี้ จึงแยกส่วนออกเป็นกระบวนการ คำนวณจำนวนมาก ขององค์ประกอบขนาดเล็ก เมื่อจำนวนการเชื่อมต่อ ถูกทำลายความเร็วในการคำนวณ จะได้รับการปรับปรุงด้วย และความจำเป็นในการมีอิทธิพลร่วมกัน ระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมจะลดลง เวลาทั้งหมดของการประมวลผล จะขึ้นอยู่กับการมีส่วนร่วม ของเซลล์ประสาท ในการคำนวณผลลัพธ์ และจำนวนเซลล์ประสาทที่เกี่ยวข้อง ในกระบวนการโครงข่ายประสาท เป็นหนึ่งในพื้นที่ปัญญาประดิษฐ์ที่เติบโตเร็วที่สุด

2. ข้อมูลในโครงข่ายประสาททั้งหมด ถูกส่งผ่านเส้นทางเดียว ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียม ที่บริสุทธิ์ที่สุด โครงข่ายประสาทประเภทนี้ สามารถมีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และข้อมูลสามารถป้อนผ่านโหนดอินพุต และออกผ่านโหนดเอาต์พุต ใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน การจัดหมวดหมู่ในกลุ่มประสาทนี้ ไม่มีการขยายพันธุ์กลับ มีเพียงคลื่นทางเข้าเท่านั้น ที่ได้รับอนุญาตให้แพร่กระจาย โครงข่ายประสาทฟีดฟอร์เวิร์ด มีฟังก์ชันมากมาย ชวนให้นึกถึงการรู้จำคำพูดจินตนาการ และการมองการณ์ไกล ของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล การป้องกันเครือข่ายประสาทประเภทนี้ ค่อนข้างง่าย และมีการตอบสนองที่ดีเยี่ยม ต่อข้อมูลที่มีเสียงดัง

3. โครงข่ายประสาทการแสดงตามรัศมี มีสองระดับในตัวเลือก RBF ทั้งหมด สิ่งเหล่านี้ใช้เพื่อพิจารณาพื้นที่ ของศูนย์ที่สัมพันธ์กับวัตถุประสงค์ ในเลเยอร์แรก ตัวเลือกในเลเยอร์ ในจะถูกรวมเข้ากับ Radial Foundation Perform ในขั้นตอนที่ตามมา ผลลัพธ์ของเลเยอร์นี้จะถูกพิจารณา เพื่อคำนวณผลลัพธ์ที่เท่ากัน ตลอดการทำซ้ำที่ตามมา หนึ่งในหน้าที่ของ Radial Foundation สามารถเห็นได้ในกลยุทธ์การกู้คืนพลังงาน ที่หวังจะฟื้นความสามารถให้เร็วที่สุด และเชื่อถือได้มากที่สุดหลังจากไฟฟ้าดับ

4. โครงข่ายประสาทที่จัดระเบียบตนเอง ในโครงข่ายประสาทนี้ เวกเตอร์จะถูกป้อนลงในกราฟ ที่ไม่ต่อเนื่องจากทุกมิติ การจัดระเบียบข้อมูลการสอนถูกสร้างขึ้น โดยการสอนแผนที่ อาจมีหนึ่งหรือสองมิติ บนแผนที่น้ำหนักของเซลล์ประสาท อาจเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับค่า

เมื่อนำทางแผนที่ ตำแหน่งของเซลล์ประสาท จะไม่เปลี่ยนแปลง และยังคงเหมือนเดิม ในส่วนแรกของกระบวนการจัดระเบียบตนเองทั้งหมด ราคาเซลล์ประสาทแต่ละอัน จะได้รับเวกเตอร์อินพุต และน้ำหนักเล็กน้อย เซลล์ประสาทที่ทำกำไรได้ คือเซลล์ประสาทที่อยู่ใกล้กับเป้าหมายมากที่สุด ในส่วนที่สอง เซลล์ประสาทที่แตกต่างกัน โดยสิ้นเชิงจะเริ่มสลับภายใน เส้นทางเป้าหมายร่วมกับเซลล์ประสาทเป้าหมาย

เซลล์ประสาทที่ทำกำไรได้จะมีระยะทางที่เล็กที่สุด และระยะทางแบบยุคลิดจะใช้ในการคำนวณช่องว่าง ระหว่างเซลล์ประสาทกับจุดประสงค์ เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ เป็นตัวแทนของคลัสเตอร์แต่ละประเภท และคลัสเตอร์ขององค์ประกอบทั้งหมด จะเกิดขึ้นผ่านการทำซ้ำ

ลักษณะเด่นประการหนึ่ง ของความสัมพันธ์ของเพื่อนบ้าน ทางประสาทของ Kohonen คือการยืนยันรูปแบบข้อมูล ใช้ตลอดการประเมินทางการแพทย์ เพื่อจำแนกโรคเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ หลังจากวิเคราะห์ลักษณะ ของข้อมูลทั้งหมดแล้ว ความรู้จะถูกแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ โดยสิ้นเชิง

5. โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ หลักการของโครงข่ายประสาท ไหลเวียนโลหิต คือการวางกลยุทธ์การส่งออกของเลเยอร์ เข้าไปในเลเยอร์รายการอีกครั้ง กฎนี้ช่วยทำนายผลลัพธ์สุดท้าย ของเลเยอร์นี้ ในกระบวนการคำนวณ เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะทำหน้าที่เป็นเซลล์หน่วยความจำ เซลล์ประสาทจะเก็บข้อมูลบางอย่างไว้ เนื่องจากจะไปที่ขั้นตอนถัดไป

เรียกว่ากระบวนการโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ ข้อมูลที่จะใช้ในอนาคตจะถูกจดจำ และขั้นตอนถัดไปจะดำเนินต่อไป ตลอดกระบวนการวิเคราะห์จะดีขึ้น ผ่านการแก้ไขข้อผิดพลาด ในการแก้ไขข้อผิดพลาด มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างเพื่อสร้างเอาต์พุตการวิเคราะห์ที่ถูกต้องค่าธรรมเนียมการเรียนรู้หมายถึงความเร็ว ที่โครงข่ายสามารถสร้างการวิเคราะห์ที่เหมาะสม

 

บทความอื่นที่น่าสนใจ>>>     Application ระบบจัดการการเรียนรู้ของแอนดรอยด์