Ang kinahanglan nimong mahibal-an aron masabtan ang nag-usab nga teknolohiya sa imong palibot
Ang mga neural network mga kompyuter nga modelo sa mga konektadong mga yunit o mga node nga gidisenyo sa pagpasa, pagproseso, ug pagkat-on gikan sa kasayuran (datos) sa susama nga paagi sa unsang paagi ang mga neurons (mga nerve cells) nagtrabaho sa mga tawo.
Artipisyal nga Neural Networks
Sa teknolohiya, ang mga neural network sagad gitawag nga artipisyal nga neural network (ANN) o neural nets aron makilala gikan sa biological neural networks nga ilang gimugna. Ang pangunang ideya sa likod sa mga ANN mao nga ang utok sa tawo mao ang labing komplikado ug intelihente nga "computer" nga anaa. Pinaagi sa pag-modelo sa mga ANN kutob sa mahimo ngadto sa istruktura ug sistema sa pagproseso sa impormasyon nga gigamit sa utok, ang mga tigdukiduki naglaum sa pagmugna og mga computer nga miduol o milabaw sa tawhanong salabutan. Ang mga neural nets usa ka importante nga bahin sa kasamtangan nga mga pag-uswag sa artificial intelligence (AI), pagkat-on sa makina (ML), ug lawom nga pagkat-on .
Kon Unsa ang Buhat sa Neural Network: Usa ka Pagtandi
Aron masabtan kung giunsa ang mga neural network ug ang kalainan tali sa duha ka matang (biolohikal ug artipisyal), gamiton ang panig-ingnan sa usa ka 15-story building building ug mga linya sa telepono ug switchboards nga gitawag sa rota sa tibuok building, individual floor, ug individual office. Ang matag indibidwal nga opisina sa among 15-storey nga opisina sa opisina nagrepresentar sa usa ka neuron (node sa computer networking o nerve cell sa biology). Ang bilding mismo usa ka estraktura nga adunay usa ka hugpong sa mga katungdanan nga gihikay sa usa ka sistema nga 15 ka andana (usa ka neural network).
Ang pagpadapat sa panig-ingnan sa biological neural networks, ang switchboard nga nagdawat sa mga tawag adunay mga linya aron makonektar sa bisan unsang opisina sa bisan unsang salog sa tibuok bilding. Dugang pa, ang matag opisina adunay mga linya nga nagkonekta niini sa matag laing opisina sa tibuok nga bilding sa bisan unsang salog. Hunahunaa nga ang usa ka tawag moabut sa (input) ug ang switchboard magbalhin niini ngadto sa usa ka buhatan sa 3 rd floor, nga magbalhin niini diretso ngadto sa usa ka opisina sa ika- 11 nga salog, nga dayon ibalhin kini ngadto sa opisina sa ika- 5 nga salog. Sa utok, ang matag neuron o cell nerve (opisina) mahimong direktang makonektar sa bisan unsang neuron sa sistema niini o sa neural network (ang building). Ang impormasyon (tawag) mahimong ipasa ngadto sa laing neuron (opisina) aron sa pagproseso o pagkat-on unsa ang gikinahanglan hangtud adunay tubag o resolusyon (output).
Kung atong ipadapat kini nga pananglitan ngadto sa mga ANN, kini mahimong mas komplikado. Ang matag salog sa bilding nagkinahanglan sa kaugalingong switchboard, nga makahimo lamang sa pagkonektar sa mga opisina sa samang salog, ingon man mga switchboards sa mga salog sa ibabaw ug sa ubos niini. Ang matag buhatan mahimo lamang direktang makonektar sa ubang mga opisina sa samang salog ug sa switchboard alang niana nga salog. Ang tanan nga mga bag-ong tawag kinahanglan magsugod sa switchboard sa 1st floor ug kinahanglan ibalhin sa matag usa nga salog sa numerical order hangtud sa ika- 15 nga salog sa dili pa matapos ang tawag. Atong ibutang kini sa paglihok aron tan-awon kon giunsa kini molihok.
Hunahunaa nga ang usa ka tawag moabut sa (input) sa 1 st floor switchboard ug ipadala sa usa ka opisina sa 1 st floor (node). Ang pagtawag dayon ibalhin direkta sa uban nga mga buhatan (binurotan) sa 1 nga salog hangtud nga andam kini ipadala ngadto sa sunod nga salog. Unya ang tawag kinahanglan ipadala pabalik sa 1 st floor switchboard, nga dayon ibalhin kini ngadto sa 2 nd floor switchboard. Kining sama nga mga lakang balik sa usa ka salog sa usa ka higayon, nga ang tawag gipadala pinaagi niini nga proseso sa matag usa nga salog hangtud sa salog nga 15.
Sa mga ANN, ang mga node (mga opisina) gihikay sa mga lut-od (mga salog sa bilding). Ang impormasyon (usa ka tawag) kanunay nga moabut pinaagi sa input layer (1 st floor ug sa switchboard) ug kinahanglan ipadala ug iproseso sa matag layer (salog) sa dili pa kini mahimo nga mobalhin sa sunod. Ang matag layer (salog) nagaproseso sa usa ka piho nga detalye mahitungod sa maong tawag ug nagpadala sa resulta uban sa tawag sa sunod nga layer. Sa diha nga ang pagtawag makaabot sa output layer ( 15th floor ug sa switchboard), kini naglakip sa pagproseso nga kasayuran gikan sa mga lut-od 1-14. Ang mga buko (mga opisina) sa ika- 15 nga layer (salog) naggamit sa impormasyon sa pagproseso ug pagproseso gikan sa tanan nga mga lut-od (mga salog) aron makabaton og tubag o resolusyon (output).
Neural Networks ug Machine Learning
Ang mga neural nets usa ka matang sa teknolohiya ubos sa kategorya sa pagkat-on sa makina. Sa pagkatinuod, ang pag-uswag sa pagpanukiduki ug pagpalambo sa mga neural nets hugot nga nalangkit sa mga ebbs ug mga pag-agos sa pag-uswag sa ML. Ang mga pukot sa nerbiyos nagpalapad sa mga kapabilidad sa pagproseso sa datos ug sa pagpauswag sa gahum sa kompyuter sa ML, pagpadaghan sa gidaghanon sa mga datos nga mahimong maproseso apan usab sa abilidad sa pagbuhat sa mas komplikadong mga buluhaton.
Ang unang gi-dokumentado nga modelo sa computer alang sa ANNs gimugna niadtong 1943 ni Walter Pitts ug Warren McCulloch. Ang pasiuna nga interes ug panukiduki sa mga neural network ug pagkat-on sa makina sa kadugayan sa hinay-hinay nagpahinay ug labaw pa o dili kaayo napugngan niadtong 1969, nga adunay gamay lamang nga pagsabwag sa nabag-o nga interes. Ang mga kompyuter niadtong panahona walay igo nga igo o daku nga igo nga mga processor aron sa pagpadayon niini nga mga dapit sa dugang, ug ang dako nga gidaghanon sa mga datos nga gikinahanglan alang sa ML ug mga neural nets dili magamit nianang panahona.
Ang daku nga pag-uswag sa gahum sa kompyuter sa paglabay sa panahon uban sa pagtubo ug pagpalapad sa internet (ug sa ingon ang pag-access sa daghang mga datos pinaagi sa internet) nakasulbad sa mga sayon nga mga hagit. Ang mga neural nets ug ML karon nakatabang sa mga teknolohiya nga atong makita ug gigamit matag adlaw, sama sa pag-ila sa nawong , pagproseso sa imahe ug pagsiksik, ug paghubad sa tibuuk nga pinulongan - sa paghingalan og pipila lamang.
Mga Sulondan sa Neural Network sa Matag-adlaw nga Kinabuhi
Ang ANN usa ka komplikado nga hilisgutan sa sulod sa teknolohiya, hinoon, takus kini sa paggahin og panahon sa pagsuhid tungod sa nagkadaghan nga mga paagi nga kini makaapekto sa atong mga kinabuhi matag adlaw. Ania ang pipila pa nga mga pananglitan sa mga paagi nga ang mga neural network karon gigamit sa nagkalainlaing mga industriya:
- Finance: Ang mga pukot sa neural gigamit aron pagtagna sa mga baylo sa currency rate. Gigamit usab kini sa teknolohiya sa luyo sa mga awtomatik nga trading system nga gigamit sa stock market.
- Mga medisina: Ang mga kapabilidad sa pag-imprenta sa imahe sa mga neural nets nakatampo sa teknolohiya nga makatabang sa mas tukma nga pag-screen ug makamatikod sa sayo nga bahin ug malisud sa pag-ila sa mga matang sa kanser. Ang usa sa ingon nga matang sa kanser mao ang invasive melanoma, ang labing seryoso ug makamatay nga porma sa kanser sa panit. Ang pag-ila sa melanoma sa sayong mga hugna, sa wala pa kini mikaylap, naghatag sa mga pasyente nga adunay ingon niining matang sa kanser ang pinakamaayo nga kahigayonan sa pagpukan niini.
- Panahon: Ang katakus sa pag-ila sa mga kausaban sa atmospera nga nagpakita sa usa ka potensyal nga seryoso ug peligroso nga panghitabo sa panahon nga dali ug tukma kutob sa mahimo mahinungdanon sa pagluwas sa mga kinabuhi. Ang mga neural nets nalangkit sa real-time nga pagproseso sa mga satellite ug radar nga mga imahe nga dili lamang makakita sa sayo nga pagporma sa mga bagyo ug mga bagyo, apan usab nakamatikod sa kalit nga mga kausaban sa gikusgon sa hangin ug direksyon nga nagpakita sa usa ka pagporma sa buhawi. Ang mga buhawi mao ang pipila sa pinakalig-on ug labing peligro nga mga panghitabo sa panahon sa rekord - sa kasagaran labaw nga kalit, makadaut, ug makamatay kay sa mga bagyo.