Was ist ein neurales Netz?

In einem typischen Computer hergestellt entsprechend, was eine Architektur Von-Neumann genannt, leben Gedächtnisbänke in einem lokalisierten Modul. Es gibt nur einen Prozessor, der Prozessanweisungen und Gedächtnisneufassungen eins nach dem anderen, using eine Serienarchitektur. Eine andere Annäherung an die Datenverarbeitung ist das neurale Netz. In einem neuralen Netz gebildet von den Tausenden oder sogar von den Millionen der einzelnen „Neuronen“ oder „der Nullpunkte,“ ist alle Verarbeitung in hohem Grade parallel und verteilt. „Gedächtnisse“ gespeichert innerhalb der komplizierten Verbindungen und der Gewichtungen zwischen Nullpunkten.

Neuraler Netzwerkanschluss ist die Art der rechnenarchitektur benutzt durch Tiergehirne in der Natur. Dieses ist nicht notwendigerweise, weil das neurale Netz eine in sich selbst überlegene Verarbeitungsform als die Seriendatenverarbeitung ist, aber weil ein Gehirn, das die Seriedatenverarbeitung verwendet, viel schwieriger, Zuwachs- zu entwickeln sein. Neurale Netze neigen auch, „laute Daten“ besser als Seriencomputer zu beschäftigen.

In einem neuralen Netz des Feedforward einläßt eine „Eingangsschicht“, die mit fachkundigen Nullpunkten gefüllt, Informationen t, dann schickt ein Signal zu einer zweiten Schicht, die auf den Informationen basiert, die sie von der Außenseite erhielt. Diese Informationen sind normalerweise ein Zweiheit„ja oder Nr.“ Signal. Manchmal von auf „„nicht“ zu bewegen ja,“ muss der Nullpunkt eine bestimmte Schwellenmenge Aufregung oder Anregung erfahren.

Daten bewegen von der Eingangsschicht auf die Sekundär- und tertiären Schichten und so weiter bis sie eine abschließende „Ausgangsschicht“ erreicht, die Auswirkungen auf einen Schirm anzeigt, damit Programmierer analysieren. Die menschlichen Retinaarbeiten basiert auf neuralen Netzen. Erste Niveaunullpunkte ermitteln einfache geometrische Eigenschaften im Sichtfeld, wie Farben, Linien und Rändern. Sekundärnullpunkte anfangen -, hoch entwickeltere Eigenschaften, wie Bewegung, Beschaffenheit und Tiefe zu entziehen. Der abschließende „Ausgang“ ist, was unser Bewusstsein registriert, wenn wir das Sichtfeld betrachten. Der Anfangseingang ist gerade eine komplizierte Anordnung für Photonen, die wenig ohne die neurologische Hardware bedeuten, um sinnvoll von ihr in sinnvollen Qualitäten ausgedrückt zu sein, wie der Idee eines aushaltenen Gegenstandes.

Wenn sie neurale Netze backpropagating, können Ausgänge von den früheren Schichten zu jenen Schichten zurückgehen, um weitere Signale zu begrenzen. Die meisten unseren Richtungen bearbeiten auf diese Weise. Die Anfangsdaten können eine „gebildete Vermutung“ am Endergebnis auffordern, gefolgt vom Betrachten der zukünftigen Daten im Rahmen dieser gebildeten Vermutung. In den optischen Illusionen bilden unsere Richtungen gebildete Vermutungen, die ausfallen, falsch zu sein.

Anstatt, neurale Netze algorithmisch zu programmieren, müssen Programmierer ein neurales Netz mit Training oder dem empfindlichen Abstimmen der einzelnen Neuronen zusammenbauen. Z.B. erfordern die Ausbildung eines neuralen Netzes, um Gesichter zu erkennen viele Training läuft in, welche verschiedenen „facelike“ und „unfacelike“ Gegenstände zum Netz gezeigt, begleitet vom positiven oder negativen Rückgespräch, um das neurale Netz in das Verbessern von Anerkennungsfähigkeiten zu überreden.