什么是神经网络结构?(neural network architecture?)

神经网络架构使用类似于生物大脑功能的过程来解决问题。与计算机不同,计算机被编程为遵循特定的指令集,神经网络使用复杂的响应网络来创建自己的值集。该系统主要通过学习示例和反复试验来工作。总的来说,神经网络体系结构的问题解决过程超出了人类或传统计算机算法所能处理的范围。...
The concept of neural network architecture is based on biological neurons, the elements in the brain that implement communication with nerves.

神经网络架构使用类似于生物大脑功能的过程来解决问题。与计算机不同,计算机被编程为遵循特定的指令集,神经网络使用复杂的响应网络来创建自己的值集。该系统主要通过学习示例和反复试验来工作。总的来说,神经网络体系结构的问题解决过程超出了人类或传统计算机算法所能处理的范围。

神经网络架构的概念基于生物神经元,即大脑中与神经进行通信的元件。由节点和值组成的程序在计算环境中进行模拟,这些节点和值共同处理数据。这种方法旨在弥补典型计算机算法无法像人类一样轻松处理简单的听觉和视觉数据。它还努力通过提高过程的速度和效率来提高人的能力。。

一个典型的神经网络体系结构系统将试图通过问一系列关于这个主题的是与否问题来解决一个问题。通过丢弃某些元素并接受其他元素,最终找到了答案。这一过程类似于生物大脑解决问题的方式,但它可以通过专注于特定区域以更快、更复杂的方式工作。

由于构建了神经网络体系结构,因此程序将开发自己的解决问题的方法,因此它可能是不可预测的。这通常是有益的,因为一个不太明确的过程可能会产生人类大脑无法自行设计的答案。它也可能有问题,因为没有办法跟踪计算机解决问题所采取的具体步骤,因此在流程运行期间或之后可能出现的任何问题的故障排除方法也较少。

神经网络体系结构的一个好处是,通过不断地从尝试和错误中学习,系统可以提高其解决问题的能力。随着时间的推移,这可以提高网络检测模式和处理无组织和模糊数据体的能力。这个过程可以设计成任何形式,从单个过程到广泛的互连元素阵列。

虽然神经网络结构可以设计成专注于某些领域,但它不能局限于特定的任务。为了使系统有效,必须为其提供自行进行故障排除所需的元素。如果没有合适的材料,系统生成的答案通常不会令人满意。

  • 发表于 2022-01-05 20:02
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  • 分类:IT

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