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Los tipos de redes neuronales artificiales

2014/1/2
Ciencia ficción cumple hecho de la ciencia en el diseño de las redes neuronales artificiales y la creación de inteligencia artificial . Sobre la base de las neuronas del cerebro humano y las funciones de red , una red neural artificial ANN o realiza las tareas de una manera similar . Al igual que un ser humano , una red neuronal no necesita ser " reprogramado " una vez que se aprende algo . Feed forward ANN

Una red de alimentación hacia adelante es una red neuronal simple que consiste en una capa de entrada , una capa de salida y una o más capas de neuronas . El poder de la red se encuentra en el comportamiento del grupo de las neuronas conectadas a medida que evoluciona - mediante la evaluación de su producción mediante la revisión de su entrada - y decidir si la información extraída en es suficiente para justificar una respuesta o una " salida ". Esta red aprende a valorar y reconocer patrones de entrada .
Comentarios ANN

La red de realimentación se alimenta la información de nuevo en sí misma y es muy adecuado para resolver problemas de optimización , según el Universidad de Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. En lugar de decidir la mejor respuesta de salida , la salida pasa de nuevo en la red para lograr los mejores resultados - evolucionado internamente . Correcciones de errores internos del sistema utilizan RNA retroalimentación.
Clasificación de predicción ANN

Un subconjunto de la ANN feed -forward , la clasificación de predicción ANN aplica a los datos escenarios de la minería. La red está entrenado para reconocer patrones específicos y clasificarlas en grupos específicos y luego clasificar aún más en los " nuevos patrones " nuevos a la red.

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