Innholdsfortegnelse:
- Definisjon - Hva betyr kunstig nevralt nettverk (ANN)?
- Techopedia forklarer kunstig nevralt nettverk (ANN)
Definisjon - Hva betyr kunstig nevralt nettverk (ANN)?
Et kunstig nevronenettverk (ANN) er en beregningsmodell basert på strukturen og funksjonene til biologiske nevrale nettverk. Informasjon som flyter gjennom nettverket påvirker strukturen til ANN fordi et nevralt nettverk endrer - eller lærer på en måte - basert på det innspillet og resultatet.
ANN er å anse som ikke-lineære statistiske datamodelleringsverktøy der de komplekse forholdene mellom innganger og utganger er modellert eller mønstre blir funnet.
ANN er også kjent som et nevralt nettverk.
Techopedia forklarer kunstig nevralt nettverk (ANN)
En ANN har flere fordeler, men en av de mest anerkjente av disse er det faktum at den faktisk kan lære av å observere datasett. På denne måten brukes ANN som et verktøy for tilnærming til tilfeldige funksjoner. Disse typer verktøy hjelper til med å estimere de mest kostnadseffektive og ideelle metodene for å komme frem til løsninger mens du definerer databehandlingsfunksjoner eller distribusjoner. ANN tar dataprøver i stedet for hele datasett for å komme frem til løsninger, noe som sparer både tid og penger. ANN anses som ganske enkle matematiske modeller for å forbedre eksisterende dataanalyseteknologier.
ANN-er har tre lag som er sammenkoblet. Det første laget består av tilførte nevroner. Disse nevronene sender data videre til det andre laget, som igjen sender utgangsnevronene til det tredje laget.
Å trene et kunstig nevralt nettverk innebærer å velge mellom tillatte modeller som det er flere tilknyttede algoritmer for.
