“Conocimientos Redes>Otros Informática Redes

Redes Neuronales Tutorial

2014/10/12
Las redes neuronales son una forma básica del sistema de aprendizaje que son comunes en los experimentos de inteligencia artificial y proyectos. Sistemas de redes neuronales tempranas comenzaron estén disponibles a finales de 1980 , ya que los sistemas de software simples y sistemas híbridos que se ejecutaban en hardware especializado. Historia

Los conceptos iniciales de la creación de redes neuronales y la computación neuronal desarrollada durante la década de 1940 . Por la década de 1950 , una red de dos capas sencilla demostró el concepto básico . sin embargo, ciertas restricciones - como la incapacidad para resolver los problemas de XOR , una función básica en computación digital - . limitado interés en la tecnología hasta finales de 1970 y principios de 1980

Sistema Natural Simulación

Una red neuronal simula las actividades de los sistemas neuronales biológicos. Si el sistema está basado en software y que se ejecuta en un ordenador o un sistema de hardware y software diseñado para el aprendizaje , la idea básica es la de crear un sistema informático que imita el funcionamiento natural de un cerebro . A diferencia de los sistemas lineales , donde una entrada de actuar sobre él y una salida predecible es el resultado de los cálculos , las redes neurales están diseñados para crear algoritmos de predicción basado en buenas entradas y salidas conocidas y son , por lo tanto , capaces de aprender de la experiencia anterior .

Making Sense of Chaos

redes neuronales trabajo de hacer el seguimiento de buenas entradas conocidas . Por ejemplo , las redes neuronales diseñadas para predecir la dirección del mercado de valores pueden tener los acontecimientos históricos inscritos como insumos y el aumento resultante o caída en el mercado entró como resultados. Al participar en miles de eventos históricos y los resultados del mercado de valores , una red neuronal puede empezar a tratar de predecir sube y baja basado en las entradas de corriente . A medida que la red reúne más datos , se puede aprender a hacer predicciones más precisas en el mercado.
Ventajas

redes neuronales pueden desarrollar algoritmos basados ​​en los insumos y los resultados conocidos, y, finalmente, puede aprender a predecir eventos con un alto grado de certeza . Dado que las redes neuronales son sistemas paralelos , si una parte del sistema falla , otras partes siguen funcionando con normalidad. Debido a que una red neuronal es un sistema de aprendizaje natural, una vez creado , por lo general, no requiere programación .
Desventajas

Una de las desventajas de una red neuronal es que se necesita tiempo para tren. La red sólo será tan bueno como los datos iniciales y los datos de formación corregidas . Si la red neuronal se da datos incorrectos y le dijo a los datos son correctos , se aplicará esos datos no válidos para futuras decisiones y predicciones. Redes neuronales basados ​​en software se ejecutan en diferentes arquitecturas que la mayoría de los ordenadores comunes . Por lo tanto , a menos que se utilice un hardware dedicado y un sistema de software, se requieren complejos sistemas de traducción para convertir los datos neuronales a un formato utilizable por los sistemas informáticos comunes.

Otros Informática Redes
Tendencias tecnológicas en redes de TI
El requerida Ping Protocolo
Cómo instalar el servidor NetBus en un equipo remoto
Cómo habilitar una conexión a Internet en la habitación con un dañado WMI
Cómo conectar un BlackBerry en un Sony VAIO P
Cómo restaurar un buzón de Exchange 2003
Cómo usar mi teléfono para coger Wi - Fi para mi portátil
¿Qué es una pila de protocolos
Conocimientos Informáticos © http://www.ordenador.online