Принцип использования нейросети для оценки КТ

0
89

Большая часть современных технологий основана на вычислительных моделях, известных как искусственные нейронные сети. Существует множество различных типов нейронных сетей, которые функционируют по тем же принципам, что и нервная система в человеческом организме. Подробнее о применении нейросети можно прочитать тут.

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть — это система аппаратного или программного обеспечения, созданная по образцу работы нейронов в человеческом мозге и нервной системе. Искусственные нейронные сети — это разновидность технологии глубокого обучения, которая относится к широкой области искусственного интеллекта.

Глубокое обучение — это отрасль машинного обучения, в которой используются различные типы нейронных сетей. Эти алгоритмы основаны на том, как функционирует наш мозг, и поэтому многие эксперты считают, что они являются нашим лучшим шансом на переход к реальному ИИ (искусственному интеллекту). Глубокое обучение становится особенно захватывающим сейчас, когда у нас есть больше данных и большие нейронные сети для работы.

Более того, производительность нейронных сетей повышается по мере их роста и работы со все большим количеством данных, в отличие от других алгоритмов машинного обучения, которые могут достичь плато через некоторое время.

Как работают нейронные сети?

Нейронная сеть имеет большое количество процессоров. Эти процессоры работают параллельно, но расположены как уровни. Первый уровень получает исходную информацию аналогично тому, как зрительный нерв получает исходную информацию у людей.

Затем каждый последующий уровень получает входные данные от предшествующего уровня, а затем передает свои выходные данные следующему уровню. Последний уровень обрабатывает конечный результат.

Ключом к эффективности нейронных сетей является то, что они чрезвычайно адаптивны и очень быстро обучаются. Каждый узел взвешивает важность входных данных, которые он получает от предшествующих узлов. Входным данным, которые в наибольшей степени способствуют правильному выходу, придается наибольший вес.

Различные типы нейронных сетей используют разные принципы при определении своих собственных правил. Существует множество типов искусственных нейронных сетей, каждая из которых обладает своими уникальными преимуществами.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here