Rangkaian saraf tiruan ialah yang paling biasa dimaksudkan dengan rangkaian saraf. Ia ialah siri rumit neuron tiruan yang saling berkaitan yang dimodelkan mengikut otak manusia dan digunakan dalam kecerdasan buatan untuk memproses maklumat, belajar dan membuat ramalan.
Bagaimana Rangkaian Neural Berfungsi?
Neuron ialah sel otak manusia yang paling asas. Otak manusia mempunyai berbilion-bilion neuron, yang berinteraksi dan berkomunikasi antara satu sama lain, membentuk rangkaian saraf.
Neuron ini menerima banyak input, daripada apa yang kita lihat dan dengar kepada perasaan kita kepada semua yang ada di antaranya, dan kemudian menghantar mesej kepada neuron lain, yang bertindak balas secara bergilir-gilir. Rangkaian saraf yang berfungsi ialah yang membolehkan manusia berfikir, dan yang lebih penting, belajar.
Sebagai kaedah untuk mengambil sejumlah besar data, memprosesnya dan membuat ramalan serta keputusan berdasarkan data, rangkaian saraf otak manusia setakat ini adalah kuasa pengkomputeran paling berkuasa yang diketahui manusia.
PASIEKA / Getty Images
Jenis Rangkaian Neural
Rangkaian saraf secara teknikal ialah istilah biologi, manakala rangkaian saraf tiruan ialah jenis rangkaian saraf yang bergantung kepada kecerdasan buatan. Walaupun perkataan itu sendiri paling kerap digunakan untuk merujuk kepada rangkaian saraf tiruan, anda akan sering melihat orang merujuk kepada rangkaian saraf tiruan sebagai rangkaian saraf semata-mata.
Sememangnya, rangkaian saraf dalam otak manusia sangat berbeza daripada rangkaian saraf yang dibina secara buatan. Namun, cara asas mereka bekerja untuk memproses maklumat dan membuat ramalan tetap sama.
Walaupun rangkaian saraf tiruan tidak akan menjadi rekreasi yang sempurna bagi rangkaian saraf biologi, rangkaian saraf tiruan adalah berdasarkan dan dimodelkan mengikut rangkaian saraf otak, tepatnya kerana kuasa pengkomputeran rangkaian ini.
Untuk Apa Rangkaian Neural Digunakan?
Manusia menggunakan rangkaian saraf biologi untuk memproses maklumat, belajar dan membuat ramalan, mis., berfikir. Rangkaian saraf tiruan berfungsi dengan cara yang sama tetapi pada tahap yang lebih rendah, kerana rangkaian saraf tiruan masih belum dapat menandingi kerumitan dan kuasa yang terdapat dalam otak manusia.
Rangkaian saraf tiruan membolehkan kecerdasan buatan yang lebih rumit, hidup dan berkuasa melalui pembelajaran mendalam, iaitu proses rangkaian saraf tiruan belajar dan membuat keputusan sendiri secara bebas.
Kecerdasan buatan seperti manusia boleh dilakukan dengan rangkaian saraf lanjutan dan data yang mencukupi untuk melatih (atau mengajar) rangkaian saraf. A. I., seperti yang muncul dalam filem, belum wujud hari ini, tetapi jika ia wujud, pembelajaran mendalam melalui rangkaian saraf akan menguatkan kecerdasan ini.
Soalan Lazim
Apakah itu rangkaian saraf dalam?
Juga dikenali sebagai pembelajaran mendalam, ia merupakan subbidang pembelajaran mesin dalam A. I. berurusan dengan algoritma yang dimodelkan pada struktur dan fungsi otak. Rangkaian saraf dalam direka bentuk untuk mengenali corak berangka dan menterjemahkannya ke dalam data dunia sebenar, seperti imej, teks atau audio.
Apakah itu rangkaian neural convolutional?
Ia ialah kelas algoritma saraf dalam yang sering digunakan untuk menganalisis imejan visual. Rangkaian saraf konvolusi menerima imej dan mengekstrak ciri menggunakan penapis dan digunakan terutamanya untuk pemprosesan imej, pengelasan dan pembahagian.
Apakah itu rangkaian saraf berulang?
Ia adalah sejenis rangkaian saraf tiruan yang biasanya digunakan untuk pengecaman pertuturan dan pemprosesan bahasa semula jadi. Rangkaian saraf berulang menggunakan data berurutan atau data siri masa untuk menyelesaikan masalah temporal biasa dalam terjemahan bahasa dan pengecaman pertuturan.
