Typy umelých neurónových sietí

Sci - fi a veda skutočnosť v návrhu umelých neurónových sietí a vytvorenie umelej inteligencie . Na základe neurónové siete a funkcie ľudského mozgu , umelé neurónové siete , alebo ANN vykonáva úlohy podobným spôsobom . Ako človek , nepotrebuje neurónová sieť sa " preprogramovať " , akonáhle sa dozvie niečo . Dopredný ANN

sieť posuv vpred je jednoduchá neurónová sieť , ktorá sa skladá zo vstupnej vrstvy , výstupné vrstvy a jednej alebo viacerých vrstiev neurónov . Výkon siete sa nachádza v správaní skupinové pripojených neurónov , ako sa vyvíja - prostredníctvom hodnotenia jeho výkonu kontrolou svoj ​​vstup - " . Výstup " a rozhodovanie o tom , či sú informácie vytiahol v je dosť ospravedlniť odpoveď alebo Táto sieť sa učí oceniť a vstupné vzory .
Podnety ANN

spätnoväzobný sieť napája informácie späť do seba a je vhodný pre riešenie optimalizačných problémov , podľa University of Massachusetts Lowell centrum pre výskum atmosféry . Namiesto toho , aby rozhodovanie o najlepší výstupný odozvu , výstup prejde späť do siete , aby sa dosiahli najlepšie výsledky vyvinuli interne . Vnútorný systém opravy chýb pomocou spätnej väzby po niekoľkýkrát .
Klasifikácia - Info ANN

podmnožina feed - forward neurónové siete , klasifikácia , predikcia ANN sa týka údajov ťažba scenára . Sieť je vyškolený , aby uznali špecifické vzory a zaradiť ich do určitých skupín a potom ďalej zaradiť ich do " nových vzorov " , do siete nové .

• Predchádzajúca strana: SSM Protocol 
• Ďalšia strana: Čo je to 3G služby ?