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ニューラルネットワークプログラミングには何が関係していますか?

ニューラルネットワークプログラミングは非常に複雑で、さまざまなプログラミング言語とハードウェアを利用して、人工ニューラルネットワーク(ANN)の作成を実現できます。ただし、一般に、このタイプのプログラミングは、オブジェクトを記述し、それらのオブジェクトをカテゴリに分離するために使用できるパラメーターの確立から始まります。次に、さまざまなタイプの入力をこのシステムに供給して、プログラムが着信パラメーターを分析し、入力の分類方法を示すことを可能にします。ニューラルネットワークプログラミングは通常、このプロセスを何度も繰り返して、ネットワークが異なる入力に対して正しい回答を「学習」することを可能にします。人工知能(AI)に取り組んでいる人々によってエミュレートされています。ニューラルネットワークプログラミングは、通常、異なるオブジェクトの問題解決と分類のために人間の脳の機能をエミュレートする人工ニューラルネットワークを作成するために使用されます。このプログラミングは、プログラマーの好みと設計されているANNの全体的な目的に応じて、異なる言語と構文を使用できます。ハードウェアとソフトウェアの両方は、ニューラルネットワークプログラミングで利用されており、個々の回路は生物学的ニューラルネットワークで見つかった別々のニューロンをエミュレートするためによく使用されます。入力はニューラルネットワークに供給され、プログラムはこの入力を分析して、受信した入力を分類する際に使用されるさまざまな識別子を決定することができます。誰かが犬の種類についての異なるパラメーターを入力する可能性があります。たとえば、大小、尾、尾、毛皮や毛など、犬の種類についてです。ニューラルネットワークプログラミングは、個々のパラメーターを分析して特定されている特定のタイプの犬を識別するために個々のパラメーターを分析するニューラルネットワークを含みます。ドイツの羊飼いを特定する。同じ情報がネットワークがチワワを識別した場合、分析は間違っていて、ニューラルネットワークは間違いから「学習」し、将来犬を適切に識別します。もちろん、これは、ニューラルネットワークプログラミングがどのように機能するか、実際のプロセスには通常、ネットワークによる数百または数千のパラメーターと多数のチェックが含まれる方法の簡単な例です。このプロセスを通じて、ネットワークは将来の入力を適切に識別する手段を確立し、ニューラルネットワークプログラミングが間違いから効果的に学習し、新しいデータに適応するAIシステムを作成できるようにします。