Сочинение на тему Что такое искусственная нейронная сеть (ANN)?
- Опубликовано: 08.07.2020
- Предмет: Информационная наука
- Темы: Искусственный интеллект, компьютер
<Р> р. Роберт Хехт-Нильсен (изобретатель первого нейрокомпьютера) определяет нейронную сеть как «… вычислительную систему, состоящую из ряда простых, сильно взаимосвязанных обрабатывающих элементов, которые обрабатывают информацию, реагируя на динамическое состояние на внешние входы». / р>
Базовая структура ИНС. По сути, структура ИНС полностью основана на идее работы человеческого мозга. Мозг учится на опыте. «Нейроны» – это самый основной элемент человеческого мозга. Это определенный тип клеток. Эти специфические типы клеток, называемые «нейронами», дают возможность помнить, думать и применять предыдущие действия и опыт к каждому нашему действию. Их число составляет около 100 миллиардов, и каждый из этих нейронов соединяется с около 200 000 других нейронов, хотя обычно от 1000 до 10000. Затем нейрон может отправить сообщение другому нейрону для решения проблемы или не отправляет его вперед.
ANN состоит из нескольких узлов. Эти узлы действуют как нейроны в ANN и помогают функционировать как человеческий мозг. Нейроны или узлы связаны ссылкой, и каждая ссылка связана с весом. Нейроны или узлы могут взаимодействовать друг с другом через ссылку. Узлы могут принимать входные данные и обрабатывать их, а результаты этих операций отправляются на другие узлы. Вывод на каждом узле называется его активацией или значением узла.
Типы искусственных нейронных сетей:
- Feed Forward ANN. В сети такого типа поток информации является однонаправленным. Это может быть одноуровневая сеть с прямой связью или может быть многоуровневая сеть с прямой связью (в многоуровневой сети имеется так много узлов между входным и выходным узлами, и эти узлы называются узлами HIDDEN). Один входной блок отправляет информацию другому выходному блоку. Там нет петли обратной связи. Они имеют фиксированные входы и выходы. Они используются при генерации / распознавании / классификации паттернов.
- Обратная связь ANN- В этом типе сети поток информации не является однонаправленным. Здесь петли обратной связи разрешены. Они используются в адресно-ориентированной памяти.
- Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – это класс искусственной нейронной сети, где соединения между единицами образуют направленный цикл. RNN могут использовать свою внутреннюю память для обработки произвольных последовательностей входных данных.
Работа ANN:
На диаграмме видно, что она представляет собой связь между двумя нейронами или узлами и указывает путь для потока информации. Связи между узлами являются наиболее важной находкой в ANN. Каждая ссылка имеет вес, а целое число контролирует сигнал между нейронами или узлами. Если сеть может выдавать «желаемый» результат, то нет необходимости изменять od, регулируя вес узла. Если это дает «нежелательный» выход, тогда необходимо изменить вес в соответствии с потребностью в «желаемом» ‘вывод.
Методы обучения в ANN:
- Обучение под наблюдением – Обучение проводится под наблюдением руководителя или эксперта. Например, распознавание образов. В нем участвует учитель или инструктор, который дает ответ на вопрос ANN, а затем при распознавании ANN предлагает предположения. Затем сеть сравнивает свои догадки с правильным ответом учителя и соответствующим образом корректирует их, чтобы получить желаемый результат путем устранения ошибок.
- Обучение без учителя. Нет руководителя или эксперта, который сеть может обучать самостоятельно. Если ни один примерный набор данных не является известным ответом, то используется этот метод обучения.
- Усиленное обучение. В этой методике обучения не известны точные результаты. Он построен на наблюдениях. ANN принимает решение, наблюдая за окружающей средой.
Группа реагирования на инциденты в области компьютерной безопасности (CSIRT, пояснено «see-sirt») – это подразделение, которое получает отчеты о взрывах безопасности, проводит проверки отчетов и отвечает
Обычным сюжетом голливудских триллеров является устройство «Не отвечай на телефон». В этом фильме няня знает, что придет маньяк, чтобы убить ее или детей. Важный момент
Миллионы пользователей полагаются на Microsoft Dynamics CRM в качестве основного центра всей своей клиентской информации. Конфронтные группы клиентов используют его для суммирования и разбивки информации