Indholdsfortegnelse:
- Definition - Hvad betyder kunstigt neuralt netværk (ANN)?
- Techopedia forklarer ANN (Artificial Neural Network)
Definition - Hvad betyder kunstigt neuralt netværk (ANN)?
Et kunstigt neuronnetværk (ANN) er en beregningsmodel baseret på strukturen og funktionerne i biologiske neurale netværk. Oplysninger, der flyder gennem netværket, påvirker ANN's struktur, fordi et neuralt netværk ændrer - eller lærer på en måde - baseret på det input og output.
ANN'er betragtes som ikke-lineære statistiske datamodelleringsværktøjer, hvor de komplekse forhold mellem input og output modelleres eller mønstre findes.
ANN er også kendt som et neuralt netværk.
Techopedia forklarer ANN (Artificial Neural Network)
En ANN har flere fordele, men en af de mest anerkendte af disse er det faktum, at det faktisk kan lære af at observere datasæt. På denne måde bruges ANN som et værktøj til tilnærmelse af tilfældig funktion. Disse typer værktøjer hjælper med at estimere de mest omkostningseffektive og ideelle metoder til at nå frem til løsninger, mens de definerer computerfunktioner eller distributioner. ANN tager dataprøver i stedet for hele datasæt for at nå frem til løsninger, hvilket sparer både tid og penge. ANN betragtes som temmelig enkle matematiske modeller til at forbedre eksisterende dataanalyseteknologier.
ANN'er har tre lag, der er sammenkoblet. Det første lag består af inputneuroner. Disse neuroner sender data videre til det andet lag, som igen sender output-neuronerne til det tredje lag.
Træning af et kunstigt neuralt netværk involverer valg af tilladte modeller, som der er flere tilknyttede algoritmer til.
