Искусственная нейронная сеть (ANN)

Автор: John Stephens
Дата создания: 21 Январь 2021
Дата обновления: 27 Июнь 2024
Anonim
Искусственная нейронная сеть / Artificial neural network / DELPHI 7
Видео: Искусственная нейронная сеть / Artificial neural network / DELPHI 7

Содержание

Определение - Что означает искусственная нейронная сеть (ANN)?

Искусственная нейронная сеть (ANN) - это вычислительная модель, основанная на структуре и функциях биологических нейронных сетей. Информация, которая течет через сеть, влияет на структуру ANN, потому что нейронная сеть изменяется - или обучается, в некотором смысле - на основе этого входа и выхода.


ANN считаются инструментами моделирования нелинейных статистических данных, в которых моделируются сложные взаимосвязи между входами и выходами или обнаруживаются закономерности.

ANN также известен как нейронная сеть.

Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.

Техопедия объясняет искусственную нейронную сеть (ANN)

У ИНС есть несколько преимуществ, но одним из наиболее признанных из них является тот факт, что он действительно может учиться на основе наблюдений. Таким образом, ИНС используется в качестве инструмента приближения случайных функций. Эти типы инструментов помогают оценить наиболее экономически эффективные и идеальные методы для достижения решений при определении вычислительных функций или распределений. ANN берет образцы данных, а не полные наборы данных, чтобы найти решения, которые экономят время и деньги. ANN считаются довольно простыми математическими моделями для улучшения существующих технологий анализа данных.


У ИНС есть три взаимосвязанных слоя. Первый слой состоит из входных нейронов. Эти нейроны поступают на второй уровень, который, в свою очередь, выводит нейроны на третий уровень.

Обучение искусственной нейронной сети включает в себя выбор из разрешенных моделей, для которых существует несколько связанных алгоритмов.