Neural network
Et neuralt netværk er en beregningsmodel inspireret af hjernens struktur, bestående af lag af sammenkoblede noder (neuroner) der lærer mønstre fra data.
Kort fortalt
Kort fortalt: Et neuralt netværk er en måde for en computer at lære ved at efterligne, hvordan hjernen behandler information.
- Kategori
- arkitektur
- Niveau
- begynder
- Udtale
- /ˈn(j)ʊrəl ˈnɛtwɜrk/
Betydninger
1- 1
En komputationsmodel, der består af et inputlag, et eller flere skjulte lag og et outputlag, hvor hver lag består af neuroner, der er forbundet med vægtede forbindelser. Neurale netværk er grundlæggende for deep learning.
- Et neuralt netværk kan trænes til at genkende håndskrevne cifre ved at bruge MNIST-datasættet.
- Convolutional neurale netværk (CNN) er en specialiseret type neuralt netværk til billedbehandling.
Hvornår bruges det
Neurale netværk bruges inden for billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling, spil og mange andre områder. De trænes ved at justere vægtene mellem neuroner baseret på data.
Kodeeksempel
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(10, activation='softmax')
])Opret en simpel neuralt netværk med et skjult lag på 64 neuroner og et outputlag på 10 klasser.
Oprindelse
Ordet 'neural' refererer til nerveceller (neuroner) i hjernen, og 'netværk' beskriver de sammenkoblede strukturer. Begrebet opstod i 1940'erne med McCulloch-Pitts-modellen.
Afledte ord
3Kilder
3- McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics, 5(4), 115-133.
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533-536.
- Hinton, G. E., Osindero, S., & Teh, Y. W. (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural computation, 18(7), 1527-1554.