什么是神經網絡(Neural Network)？

在一臺典型的計算機中，按照所謂的馮·諾依曼體系結構制造，內存庫位于一個獨立的模塊中。只有一個處理器，它使用串行結構，一個接一個地處理指令和內存重寫。另一種計算方法是神經網絡。在神經網絡中，由成千上萬甚至數百萬個...

在一臺典型的計算機中，按照所謂的馮·諾依曼體系結構制造，內存庫位于一個獨立的模塊中。只有一個處理器，它使用串行結構，一個接一個地處理指令和內存重寫。另一種計算方法是神經網絡。在神經網絡中，由成千上萬甚至數百萬個單獨的"神經元"或"節點"組成，"所有的處理都是高度并行和分布式的。"內存"存儲在節點之間復雜的互連和權重中。

我們的身體包含數萬億個突觸數據連接，其中許多是持續活躍的。
在前饋神經網絡中，一個充滿特殊節點的"輸入層"需要在信息技術中，然后根據從外部接收到的信息向第二層發送信號。這種信息通常是二進制的"是或否"信號。有時，為了從"否"變為"是"，"節點必須經歷一定程度的興奮或刺激。
數據從輸入層移動到第二層和第三層，依此類推，直到到達最后一個"輸出層"，在屏幕上顯示結果供程序員分析人類視網膜是基于神經網絡工作的，第一級節點檢測視野中簡單的幾何特征，如顏色、線條和邊緣；第二級節點則開始提取更復雜的特征，如運動、紋理，以及深度。最后的"輸出"是當我們看到視野時我們的意識所記錄的。最初的輸入只是一個復雜的光子排列，如果沒有神經硬件來理解它的有意義的性質，那就沒有什么意義了，在反向傳播神經網絡中，早期層的輸出可以返回到這些層以約束進一步的信號。我們的大多數感官都是這樣工作的。初始數據可以提示對最終結果的"有根據的猜測"，然后在有根據的猜測的背景下觀察未來的數據。在光學錯覺中，我們的感官會做出有根據的猜測，結果證明是錯誤的。
程序員必須配置一個神經網絡，對單個神經元進行訓練或微調。例如，訓練一個神經網絡來識別人臉需要很多次的訓練，在訓練中，不同的"類臉"和"不相似"的物體被顯示給網絡，并伴隨著正反饋或負反饋來誘使神經網絡提高識別技能。

發表于 2020-07-10 15:56
閱讀 ( 657 )
分類：電腦網絡

什么是神經網絡(Neural Network)？

你可能感興趣的文章

相關問題

0 條評論

作家榜 ?

推薦文章