โครงข่าย ประสาทเทียมมีเป้าหมายเพื่อระบุความสัมพันธ์ ที่อาจเกิดขึ้นในชุดข้อมูล โดยเลียนแบบกระบวนการ ของหน้าที่การคิดของมนุษย์ โปรแกรมดังกล่าว สามารถสอนให้ทำงานโดยไม่ต้องปฏิบัติ ตามแนวทางที่แน่นอน สำหรับการเขียนโปรแกรม คุณจะสามารถใช้งาน โครงข่ายประสาทเทียม ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมเครือข่าย และวิธีการทำงานทั้งหมด เรียนรู้ที่จะทำความคุ้นเคย กับแอพพลิเคชั่นได้ ดังนี้

พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม ก่อนที่เราจะเริ่มต้นด้วยรายการแนวคิด “โครงข่าย”ประสาทเทียม ให้เราปรับเปลี่ยนพื้นฐานก่อน โครงข่ายประสาทเทียมคือ ชุดของอัลกอริทึม สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน สามารถปรับให้เข้า กับการเปลี่ยนแปลงอินพุตได้จริง สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยที่คุณไม่ต้องปรับเปลี่ยน มาตรฐานผลลัพธ์

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ใช้โครงข่ายประสาทเทียม เพื่อยืนยันรูปแบบ และแก้ไขปัญหาต่างๆ นี่คือตัวอย่างของการเรียนรู้ของเครื่อง วลีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ใช้สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม ที่ซับซ้อน ปัจจุบันมีการใช้โครงข่ายประสาทเทียม ในฟังก์ชันต่างๆ ขององค์กร เทียบได้กับการวิจัยลูกค้า การคาดการณ์ยอดขายทั้งหมด การตรวจสอบข้อมูล การจัดการภัยคุกคามฯลฯ

หากคุณต้องการเรียนวิชาเอก การเรียนรู้เชิงลึก การใช้กลยุทธ์การฝึกสอน แบบลงมือปฏิบัติ จะก่อให้เกิดประโยชน์มากมาย ให้เราเจาะลึกในหัวข้อเหล่านี้ทีละคน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยว กับแอปพลิเคชันโครงข่ายประสาทเทียม โครงการโครงข่ายประสาทเทียม แอปพลิเคชั่นการเข้ารหัส โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

การเข้ารหัส มีความกังวลเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัย ของคอมพิวเตอร์ และหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของข้อมูล ในการสื่อสารดิจิทัล ด้วยการใช้สถาปัตยกรรม โครงข่ายประสาทเทียมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง และอัลกอริธึมการฝึกอบรม คุณจะสามารถทำงาน ในพื้นที่นี้ได้

สมมติว่าเป้าหมายการวิจัยของคุณ คือการใช้โครงข่ายประสาทเทียม ในการเข้ารหัส เพื่อการวิจัยสำหรับการใช้งาน คุณต้องใช้โครงสร้างแบบเรียกซ้ำอย่างง่าย ที่คล้ายกับเครือข่ายจอร์แดน และมีทักษะที่ดีในอัลกอริธึม การแพร่กระจายกลับ คุณจะได้รับเครื่องตามลำดับสถานะจำกัด ที่สามารถใช้สำหรับกระบวนการเข้ารหัส และถอดรหัส

นอกจากนี้ ในระบบดังกล่าว โครงข่ายประสาทเทียมที่วุ่นวาย สามารถใส่ส่วนสำคัญของอัลกอริธึม การเข้ารหัสให้เป็นจำนวนเต็มได้ โมเดลโครงข่ายประสาทกำเริบ โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำหรือ RNN ต่างจากเครือข่าย feedforward สามารถจัดการลำดับ ความยาวผันแปรได้ โมเดลลำดับเช่น RNN มีประโยชน์หลายอย่าง ตั้งแต่แชทบ็อต การขุดเนื้อหาข้อความ การประมวลผลวิดีโอ ไปจนถึงการคาดคะเนต้นทุน

หากคุณเพิ่งเริ่มต้น ก่อนอื่นคุณต้องใช้ RNN ระดับอักขระ เพื่อให้มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับเกท LSTN ตัวอย่างเช่น คุณสามารถลองโหลดชุดข้อมูล ราคาสินค้าคงคลัง คุณจะสามารถเตรียม RNN เพื่อคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป โดยการประมวลผล ลำดับข้อมูลจริงตามลำดับ

สมมติว่าคำทำนาย มีความน่าจะเป็น การทำซ้ำการสุ่มตัวอย่าง เกิดขึ้นภายในการกระจายเอาต์พุต ของเครือข่าย รูปแบบนี้จะถูกป้อนเป็นขั้นตอนต่อไป เครือข่ายที่ได้รับการฝึกอบรมมาอย่างดี จะสร้างลำดับใหม่ ด้วยเหตุนี้ เราจึงได้จัดประเภทโครงข่ายประสาทเทียมหลัก และการประยุกต์ใช้งาน แนวคิดโครงการโครงข่ายประสาทเทียมแบบพิเศษ

ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ใช้เครือข่ายประสาทเป็นหลัก ตัวเข้ารหัสอัติโนมัติ เป็นสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกเพียงแห่งเดียว เป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบ feedforward ซึ่งอินพุตจะถูกบีบอัดโดยตรง เป็นโค้ดขนาดต่ำก่อน จากนั้นสร้างเอาต์พุตใหม่ จากภาพประกอบโค้ดขนาดกะทัดรัด หรือบทคัดย่อ

ดังนั้นจึงมีสามองค์ประกอบภายใน ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ได้แก่ ตัวเข้ารหัส โค้ด และตัวถอดรหัส ในส่วนต่อไปนี้ สรุปหลักการทำงาน ของสถาปัตยกรรม อินพุตจะถูกส่งผ่านตัวเข้ารหัส เพื่อให้รหัส ตัวถอดรหัส กระจกของโครงสร้างตัวเข้ารหัส ใช้รหัส เพื่อประมวลผลเอาต์พุต สร้างเอาต์พุต ที่เหมือนกับอินพุต

จากขั้นตอนข้างต้น คุณจะเห็นว่าตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ เป็นอัลกอริทึมการลดขนาด หรือการบีบอัดข้อมูล ในการเริ่มต้นกระบวนการพัฒนา คุณจะต้องมีเทคนิคการเข้ารหัส เทคนิคการถอดรหัส และฟังก์ชันการสูญเสีย เอนโทรปีไขว้แบบไบนารี และข้อผิดพลาดกำลังสองโดยนัย คือสองตัวเลือกอันดับต้นๆ ของฟังก์ชันการสูญเสีย เพื่อเป็นแนวทางในการเข้ารหัสอัตโนมัติ คุณอาจสังเกตกระบวนการเดียวกัน กับโครงข่ายประสาทเทียม ผ่านการขยายพันธุ์ย้อนหลัง

บทความอื่นที่น่าสนใจ   ➠  ครีเอทีน เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องสร้างกล้ามเนื้ออย่างไร