神經網絡編程涉及到什么(Involved in Neural Network Programming)？

神經網絡編程相當復雜，可以利用不同的編程語言和硬件來完成人工神經網絡（ANN）的創建，然后把輸入對象的輸入類型和輸入類型進行分類，這樣就可以把輸入的參數分類為不同的輸入類型網絡編程通常會重復這個過程無數次，使網絡能...

神經網絡編程相當復雜，可以利用不同的編程語言和硬件來完成人工神經網絡（ANN）的創建，然后把輸入對象的輸入類型和輸入類型進行分類，這樣就可以把輸入的參數分類為不同的輸入類型網絡編程通常會重復這個過程無數次，使網絡能夠針對不同的輸入“學習”正確和錯誤的答案，通常由人工智能（AI）工作人員模擬。神經網絡編程通常用于創建人工神經網絡，模擬人腦的功能，以解決問題并對不同對象進行分類。此編程可以使用不同的語言和語法，具體取決于人工神經網絡的程序設計和總體設計目的。神經網絡編程采用硬件和軟件兩種方法，在生物神經網絡中，通常使用單獨的電路來模擬獨立的神經元。神經網絡編程可以從創建網絡和識別不同對象所用的各種參數開始。輸入被輸入到神經網絡中，程序可以分析這些輸入，以確定用于對接收到的輸入進行分類的標識符。有些人可能會輸入不同類型的狗的參數，例如，大狗和小狗，有尾巴或沒有尾巴，有毛或無毛然后，神經網絡編程涉及到神經網絡分析各個參數，以識別一種特定類型的狗。例如，如果網絡識別的參數包括大的，尾巴的，和毛茸茸的，那么它可能會得出輸入是用來識別一只德國牧羊犬的結論。如果相同的信息導致如果網絡識別出一只吉娃娃，那么分析結果就會不正確，而神經網絡會從錯誤中“學習”，以便將來正確識別這只狗。這當然是，一個簡單的例子，說明神經網絡編程是如何工作的，實際過程通常包括數百或數千個參數和網絡的多次檢查。通過這個過程，網絡為將來正確識別輸入建立了一種手段，允許神經網絡編程創建有效地從錯誤中學習并適應新數據的人工智能系統