Съдържание:
- Определение - Какво означава изкуствена невронна мрежа (ANN)?
- Техопедия обяснява изкуствената невронна мрежа (ANN)
Определение - Какво означава изкуствена невронна мрежа (ANN)?
Изкуствената невронна мрежа (ANN) е изчислителен модел, основан на структурата и функциите на биологичните невронни мрежи. Информацията, която протича през мрежата, влияе върху структурата на ANN, защото невронната мрежа се променя - или се учи в известен смисъл - въз основа на този вход и изход.
ANN се считат за нелинейни инструменти за моделиране на статистически данни, при които се моделират сложните връзки между входовете и изходите или се намират модели.
ANN е известен също като невронна мрежа.
Техопедия обяснява изкуствената невронна мрежа (ANN)
ANN има няколко предимства, но едно от най-разпознаваните от тях е фактът, че всъщност може да се научи от наблюдението на масиви от данни. По този начин ANN се използва като инструмент за приближаване на произволна функция. Тези видове инструменти помагат да се оцени най-рентабилните и идеални методи за постигане на решения, като същевременно се определят изчислителни функции или разпределения. ANN взема извадки от данни, а не цели масиви данни, за да стигне до решения, което спестява време и пари. ANN се считат за доста прости математически модели за подобряване на съществуващите технологии за анализ на данни.
ANN имат три слоя, които са свързани помежду си. Първият слой се състои от входни неврони. Тези неврони изпращат данни към втория слой, който от своя страна изпраща изходните неврони към третия слой.
Обучението на изкуствена невронна мрежа включва избор от разрешени модели, за които има няколко свързани алгоритми.
