Künstliche neuronale Netzwerke sind Rechenparadigmen, die vereinfachte Modelle ihrer biologischen Gegenstücke, biologische neuronale Netzwerke, implementieren. Biologische neuronale Netzwerke sind die lokalen Assemblagen von Neuronen und ihre Dendritenverbindungen, die das Gehirn bilden. Die Implementierung von neuronalen Netzwerken für hirnähnliche Berechnungen wie Mustererkennung, Entscheidungsfindung, motorische Steuerung und viele andere wird durch das Aufkommen von Großcomputern in den späten 1950er Jahren ermöglicht. Herkömmliche Computer verlassen sich auf Programme, die ein Problem mithilfe einer vordefinierten Reihe von Schritten, den so genannten Algorithmen, lösen. Diese Programme werden von einer einzigen, komplexen zentralen Verarbeitungseinheit gesteuert und speichern Informationen an bestimmten Speicherorten im Arbeitsspeicher. Künstliche neuronale Netzwerke verwenden stark verteilte Darstellungen und Transformationen, die parallel funktionieren, die Kontrolle über viele stark miteinander verbundene Neuronen verteilt haben und ihre Informationen in Verbindungen mit variabler Stärke speichern, die Synapsen genannt werden, genau wie ein menschliches Gehirn. Um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, benötigen Sie einen Datensatz, der Beispielparameter enthält, die den Ergebnissen entsprechen. Die für die Ausbildung verwendeten Daten werden in der Regel anhand historischer Daten ermittelt, in denen die Ergebnisse bekannt sind. Sie können auch ein neuronales Netzwerk trainieren, indem Sie Beispielprobleme und Antworten erstellen. Sobald der Trainingsprozess abgeschlossen ist, kann das neuronale Netzwerk Antworten vorhersagen, wenn neue Eingaben verarbeitet werden.
VERSIONSVERLAUF
- Version 5.0 veröffentlicht auf 2000-01-01
Verbesserte Geschwindigkeit und Genauigkeit
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Eula
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