| dbo:abstract
|
- A mesterséges neurális hálózat, mesterséges neuronháló vagy ANN (Artificial Neural Network) biológiai ihletésű szimuláció. Fő alkalmazási területe a gépi tanulás, melynek célja ezeknek a hálóknak a tanuló rendszerként történő gyakorlati alkalmazása. Gráf alapú modell, melyben rétegekbe rendezett mesterséges neuronok kommunikálnak egymással nemlineáris aktivációs függvényeken keresztül. A legalább három rétegbe rendezett, nemlineáris aktivációs függvényt használó neurális hálózat univerzális függvényapproximátor, a visszacsatolásokat, tartalmazó architektúrák pedig rendelkeznek, így képesek megoldani bármilyen problémát vagy futtatni bármilyen algoritmust, amit számítógép segítségével meg lehet oldani vagy futtatni lehet. Tanításuk általában a (backpropagation of errors) kombinált történik, de számos alternatív algoritmus is elérhető ezeken kívül. (hu)
- A mesterséges neurális hálózat, mesterséges neuronháló vagy ANN (Artificial Neural Network) biológiai ihletésű szimuláció. Fő alkalmazási területe a gépi tanulás, melynek célja ezeknek a hálóknak a tanuló rendszerként történő gyakorlati alkalmazása. Gráf alapú modell, melyben rétegekbe rendezett mesterséges neuronok kommunikálnak egymással nemlineáris aktivációs függvényeken keresztül. A legalább három rétegbe rendezett, nemlineáris aktivációs függvényt használó neurális hálózat univerzális függvényapproximátor, a visszacsatolásokat, tartalmazó architektúrák pedig rendelkeznek, így képesek megoldani bármilyen problémát vagy futtatni bármilyen algoritmust, amit számítógép segítségével meg lehet oldani vagy futtatni lehet. Tanításuk általában a (backpropagation of errors) kombinált történik, de számos alternatív algoritmus is elérhető ezeken kívül. (hu)
|
