Нейронная Работа сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему Нейронная Работа

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть – это система аппаратного и / или программного обеспечения, аналогичная работе нейронов в человеческом мозге. Нейронные сети также называют искусственными нейронными сетями. Это тип технологий глубокого обучения.

Нейронная сеть обычно включает в себя большое количество процессоров, работающих параллельно и расположенных по уровням. Исходная информация поступает на первый уровень – аналог зрительных нервов при визуальной обработке человека. Каждый следующий уровень получает выходные данные от своего предыдущего уровня, а не от необработанного ввода. Таким же образом нейроны, удаленные от зрительного нерва, получают сигналы от нейронов, которые находятся ближе к нему. Вывод системы производится на последнем уровне.

Искусственные нейронные сети

Системы искусственных нейронных сетей (ИНС) – это вычислительные системы, основанные на биологических нейронных сетях, представляющих мозг животных. Такие системы изучают задачи, рассматривая примеры, как правило, без программирования для конкретных задач. Например, распознавание изображений. ANN может научиться определять изображения, которые содержат собак, анализируя примеры изображений, которые были помечены вручную как «собака» или «нет собаки», и используя результаты для обнаружения собак на других изображениях.

ANN основан на наборе связанных единиц или узлов, называемых искусственными нейронами (аналогично биологическим нейронам в мозге животных). Каждое соединение (аналогичное синапсу) между искусственными нейронами передает сигнал друг другу. Искусственный нейрон, который получает сигнал, обрабатывает его, а затем передает сигналы искусственным нейронам, связанным с ним.

Сначала основная цель подхода ANN состояла в том, чтобы решить проблемы так, как их решит человеческий мозг. Но со временем внимание сосредоточилось на подборе определенных умственных способностей, что привело к отклонениям от биологии. Он использовался в различных задачах и областях, таких как компьютерное зрение, распознавание речи, машинный перевод, фильтрация в социальных сетях, игра в настольные и видеоигры и медицинская диагностика.

Нейронные сети обладают отличной способностью извлекать данные с правильным значением из любых сложных или неточных данных. Эта способность нейронной сети используется для извлечения паттернов и выявления тенденций, которые слишком сложны, чтобы их могли заметить люди или другие компьютерные технологии. Обученная нейронная сеть может считаться «экспертом» в той категории информации, которая была предоставлена ​​для анализа. Позже этот эксперт используется для предоставления прогнозов с учетом новых интересующих ситуаций и ответа на вопросы «что если» на любую проблему.

Другое преимущество нейронной сети:

     

  • Адаптивное обучение: способность находить способы выполнения задач на основе информации, предоставленной для обучения или начального опыта.
  •  

  • Самоорганизация. ANN может создать собственное представление или организацию информации, которую она получит в течение учебного времени
  •  

  • Операция в реальном времени: вычисления ANN могут выполняться параллельно. Также разрабатываются и изготавливаются некоторые специальные аппаратные устройства, которые будут использовать эту возможность ANN.
  •  

  • Отказоустойчивость посредством избыточного кодирования информации: производительность будет зависеть от частичного разрушения сети. Однако некоторые сетевые возможности могут быть сохранены даже при значительном повреждении сети.
Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

    Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.