Hvad er et neuralt netværk?
Introduktion
Forestil dig, at du ønsker at lære at oversætte tekst fra engelsk til spansk. Du lærer sprog ved at memorere ord og sætninger, deres betydninger og den kontekst, de bruges i. Baseret på denne erfaring vil du kunne oversætte nye tekster, som du aldrig har set før.
Et andet eksempel er klassificering af katte og hunde. Ligesom en person lærer at skelne dem ud fra eksempler set i livet, kan et neuralt netværk lære at skelne dem ud fra sådanne eksempler.
Det neurale netværk gør noget lignende. Det lærer af eksempler – det kan være tekster, billeder, lyde, enhver form for data, vi ønsker, det skal behandle. Et neuralt netværk forsøger, ligesom en person lærer et sprog, at identificere mønstre i disse data.
Derefter bruger det disse mønstre til at udføre opgaver såsom klassificering (bestemmelse af hvilken kategori et objekt tilhører), regression (forudsigelse af en numerisk værdi såsom prisen på et hus) eller generering (skabelse af nyt indhold baseret på de lærte mønstre). Denne proces, hvor et neuralt netværk trænes ved hjælp af eksempler, kaldes superviseret læring, og det er den mest almindelige metode til at træne det.
Træning af et neuralt netværk indebærer at lære det ved hjælp af eksempler, hvor svarene allerede er kendte, kaldet mærkede eksempler. Det svarer til at give det en quiz med de korrekte svar på forhånd, hvilket gør det muligt for netværket at lære af disse eksempler. Når vi beder netværket om at lave forudsigelser, præsenterer vi det for nye eksempler uden svar, hvilket betyder, at inputtene er umærkede. Netværket anvender derefter det, det har lært, til selv at forudsige svarene.
Eksempel på neuralt netværk
Dette er en demonstration af et neuralt netværk, der er specifikt designet til at identificere tegninger af katte og hunde.
Det løser et klassifikationsproblem ved at behandle et input fra en oprindeligt ukendt klasse og returnere den identificerede klasse.
Prøv at bruge det for at få en dybere forståelse.
LMB (Venstre museknap) - til at tegne.
Shift + LMB - til at viske ud.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Awesome!
Completion rate improved to 4Hvad er et neuralt netværk?
Stryg for at vise menuen
Introduktion
Forestil dig, at du ønsker at lære at oversætte tekst fra engelsk til spansk. Du lærer sprog ved at memorere ord og sætninger, deres betydninger og den kontekst, de bruges i. Baseret på denne erfaring vil du kunne oversætte nye tekster, som du aldrig har set før.
Et andet eksempel er klassificering af katte og hunde. Ligesom en person lærer at skelne dem ud fra eksempler set i livet, kan et neuralt netværk lære at skelne dem ud fra sådanne eksempler.
Det neurale netværk gør noget lignende. Det lærer af eksempler – det kan være tekster, billeder, lyde, enhver form for data, vi ønsker, det skal behandle. Et neuralt netværk forsøger, ligesom en person lærer et sprog, at identificere mønstre i disse data.
Derefter bruger det disse mønstre til at udføre opgaver såsom klassificering (bestemmelse af hvilken kategori et objekt tilhører), regression (forudsigelse af en numerisk værdi såsom prisen på et hus) eller generering (skabelse af nyt indhold baseret på de lærte mønstre). Denne proces, hvor et neuralt netværk trænes ved hjælp af eksempler, kaldes superviseret læring, og det er den mest almindelige metode til at træne det.
Træning af et neuralt netværk indebærer at lære det ved hjælp af eksempler, hvor svarene allerede er kendte, kaldet mærkede eksempler. Det svarer til at give det en quiz med de korrekte svar på forhånd, hvilket gør det muligt for netværket at lære af disse eksempler. Når vi beder netværket om at lave forudsigelser, præsenterer vi det for nye eksempler uden svar, hvilket betyder, at inputtene er umærkede. Netværket anvender derefter det, det har lært, til selv at forudsige svarene.
Eksempel på neuralt netværk
Dette er en demonstration af et neuralt netværk, der er specifikt designet til at identificere tegninger af katte og hunde.
Det løser et klassifikationsproblem ved at behandle et input fra en oprindeligt ukendt klasse og returnere den identificerede klasse.
Prøv at bruge det for at få en dybere forståelse.
LMB (Venstre museknap) - til at tegne.
Shift + LMB - til at viske ud.
Tak for dine kommentarer!
