โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร? โครงข่ายประสาทเทียมเป็นรูปแบบหนึ่งของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีโครงสร้างคร่าว ๆ ตามสมองของมนุษย์ เช่นเดียวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทอื่นๆ พวกเขาสามารถแก้ปัญหาผ่านการลองผิดลองถูกโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจนโดยมีกฎให้ปฏิบัติตาม พวก เขา มักถูกเรียกว่า “ปัญญาประดิษฐ์” (AI) และแม้ว่าพวก เขาจะก้าวหน้าน้อยกว่า AI
ในนิยาย
วิทยาศาสตร์มาก แต่พวกเขาสามารถควบคุมรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองแสดงโฆษณาจดจำใบหน้าแปลข้อความและแม้แต่ช่วยศิลปินออกแบบภาพวาดใหม่ๆ หรือสร้างสีใหม่แปลกๆด้วยชื่ออย่าง โครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไร? เครือข่ายประสาทได้รับการพัฒนาขึ้นเป็นครั้งแรกในทศวรรษที่ 1950
เพื่อทดสอบทฤษฎีเกี่ยวกับวิธีที่เซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันในสมองของมนุษย์เก็บข้อมูลและตอบสนองต่อข้อมูลอินพุต เช่นเดียวกับในสมอง ผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทเทียมขึ้นอยู่กับความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทเสมือน ยกเว้นในกรณีนี้ “เซลล์ประสาท” ไม่ใช่เซลล์จริง
แต่เป็นโมดูลที่เชื่อมต่อกันของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เมื่อเซลล์ประสาทเสมือนเชื่อมต่อกันหลายชั้น สิ่งนี้เรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึก กระบวนการเรียนรู้จะปรับความแรงของการเชื่อมต่อเหล่านี้ผ่านการลองผิดลองถูก โดยพยายามเพิ่มประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมให้สูงสุดในการแก้ปัญหาบางอย่าง
เป้าหมายอาจเป็นการจับคู่ข้อมูลอินพุตและคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลใหม่ที่เครือข่ายไม่เคยเห็นมาก่อน (การเรียนรู้ภายใต้การดูแล) หรือเพิ่มฟังก์ชัน “รางวัล” สูงสุดเพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาใหม่ (การเรียนรู้แบบเสริมแรง) สถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียม รวมถึงจำนวนและการจัดเรียง
ของเซลล์ประสาท หรือการแบ่งงานระหว่างโมดูลย่อยเฉพาะทาง มักได้รับการปรับให้เหมาะกับแต่ละปัญหาทำไมฉันได้ยินเกี่ยวกับพวกเขามากมาย ความพร้อมใช้งานที่เพิ่มขึ้นของคลาวด์คอมพิวติ้งราคาถูกและหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นปัจจัยสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการเพิ่มขึ้นของโครงข่าย
ประสาทเทียม
ทำให้ทั้งคู่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและเข้าถึงได้มากขึ้น ความพร้อมของข้อมูลการฝึกอบรม ใหม่ๆ จำนวนมาก เช่น ฐานข้อมูลภาพทางการแพทย์ ที่ติดฉลาก ภาพถ่ายดาวเทียมหรือประวัติการท่องเว็บของลูกค้า ยังช่วยเพิ่มพลังของโครงข่ายประสาทเทียมอีกด้วย นอกจากนี้ การเพิ่มจำนวนของเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส
ใหม่ๆ เช่น ได้ช่วยทำให้โครงข่ายประสาทเทียมเข้าถึงได้สำหรับโปรแกรมเมอร์และผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์จากหลากหลายสาขา ในที่สุด ความสำเร็จนำมาซึ่งความสำเร็จ: เมื่อคุณค่าของโครงข่ายประสาทเทียมในแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ชัดเจนขึ้น นักพัฒนาจึงแสวงหาวิธีใหม่ๆ
ในการใช้ประโยชน์จากความสามารถของตน รวมถึงการใช้เพื่อช่วยในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
โครงข่ายประสาทเทียมที่ดีคืออะไร? พวกเขาเก่งในการจับคู่รูปแบบและค้นหาแนวโน้มที่ละเอียดอ่อนในข้อมูลที่มีหลายตัวแปรสูง สิ่งสำคัญคือพวกเขาก้าวหน้าไปสู่เป้าหมายแม้ว่าโปรแกรมเมอร์
จะไม่รู้วิธีแก้ปัญหาล่วงหน้าก็ตาม สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับปัญหาเกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหรือไม่เข้าใจ ตัวอย่างเช่น ในการจดจำรูปภาพ โปรแกรมเมอร์อาจไม่สามารถเขียนกฎทั้งหมดสำหรับการพิจารณาว่ารูปภาพหนึ่งๆ มีแมวหรือไม่ แต่เมื่อให้ตัวอย่างเพียงพอแล้ว โครงข่ายประสาทเทียม
สามารถระบุได้ด้วยตัวมันเองว่าคุณลักษณะที่สำคัญคืออะไร ในทำนองเดียวกัน เครือข่ายประสาทสามารถเรียนรู้ที่จะระบุลายเซ็นของการผ่านหน้าของดาวเคราะห์โดยไม่ได้บอกว่าคุณสมบัติใดสำคัญ สิ่งที่ต้องการคือชุดเส้นโค้งแสงดาวตัวอย่างที่สอดคล้องกับการผ่านหน้าของดาวเคราะห์
และเส้นโค้ง
แสงอีกชุดหนึ่งที่ไม่มี สิ่งนี้ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมือที่ยืดหยุ่นอย่างผิดปกติ และข้อเท็จจริงที่ว่าเฟรมเวิร์กโครงข่ายประสาทเทียมมี “รสชาติ” เฉพาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกข้อมูล การคาดคะเน และการออกแบบอุปกรณ์และระบบเท่านั้นที่เพิ่มความยืดหยุ่นให้กับมัน
โครงข่ายประสาทเทียมอีกประเภทหนึ่งสามารถสร้างการคาดคะเนตามข้อมูลอินพุต ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประเภทนี้ถูกใช้เพื่อทำนายสเปกตรัมการดูดกลืนแสงของอนุภาคนาโนตามโครงสร้างของมัน หลังจากได้รับตัวอย่างอนุภาคนาโนอื่นๆ และสเปกตรัมการดูดกลืนของพวกมัน เครือข่ายดังกล่าว
ถูกนำมาใช้ในวิชาเคมีและการค้นคว้ายาเช่นกัน เช่น เพื่อทำนายความสัมพันธ์ที่จับกันของโปรตีนและลิแกนด์ตามโครงสร้างของพวกมัน เมื่อใช้ร่วมกับเทคนิคที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบเสริมแรง โครงข่ายประสาทเทียมยังสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาการออกแบบได้อีกด้วย ในการเรียนรู้แบบเสริมแรง
แทนที่จะพยายามเลียนแบบรายการตัวอย่าง โครงข่ายประสาทเทียมพยายามเพิ่มมูลค่าของฟังก์ชันรางวัลให้ได้สูงสุด ตัวอย่างเช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่ควบคุมแขนขาของหุ่นยนต์อาจปรับการเชื่อมต่อของตัวเองในลักษณะที่สุดท้ายแล้วการลองผิดลองถูกจะจบลงด้วยการเพิ่มความเร็วในแนวราบ
ของหุ่นยนต์ให้ได้สูงสุด อัลกอริธึมอื่นอาจควบคุมเฟสสเปกตรัมของพัลส์เลเซอร์ที่สั้นเกินขีด โดยพยายามเพิ่มอัตราส่วนของผลิตภัณฑ์การแยกส่วนสองชิ้นที่เกิดขึ้นเมื่อพัลส์เลเซอร์กระทบกับโมเลกุลหนึ่งๆ ฟังดูดี! จับอะไร?เนื่องจากอัลกอริทึมของโครงข่ายประสาทเทียมสามารถแก้ปัญหาด้วยวิธีใด
ก็ตามที่พวกเขาสามารถจัดการได้ บางครั้งจึงพบวิธีแก้ปัญหาที่ไม่มีประโยชน์เป็นพิเศษ และอาจต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการตรวจจับว่าพวกเขาผิดพลาดอย่างไรและตรงจุดใด ดังนั้นจึงไม่สามารถทดแทนความเข้าใจที่ดีในปัญหาได้ ด้านล่างนี้เป็นข้อผิดพลาดบางประการที่เป็นไปได้
credit : สล็อตเว็บตรง100 / ดูหนังฟรี / 50รับ100
