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 virkeligheden, kan et neuralt netværk lære at skelne dem ud fra sådanne eksempler.
Et neuralt netværk fungerer på en lignende måde — det lærer af eksempler, som kan omfatte tekster, billeder, lyde eller enhver anden type data, det er designet til at behandle. Ligesom en person lærer et sprog ved at genkende mønstre, identificerer et neuralt netværk strukturer og relationer i dataene.
Ved at bruge disse mønstre kan det udføre opgaver som klassificering (bestemmelse af en genstands kategori), regression (forudsigelse af numeriske værdier som huspriser) eller generering (skabelse af nyt indhold baseret på lærte mønstre). Processen, hvor et neuralt netværk trænes på mærkede eksempler, kaldes superviseret læring, som er den mest almindelige træningsmetode.
Træning af et neuralt netværk indebærer at undervise det ved hjælp af eksempler, hvor svarene allerede er kendte, kaldet mærkede eksempler. Det svarer til at give en quiz, hvor de korrekte svar allerede er angivet, hvilket gør det muligt for modellen at lære af disse eksempler.
Når netværket bliver bedt om at lave forudsigelser, modtager det nye eksempler uden kendte svar — disse input er umærkede. Modellen anvender derefter det, den har lært under træningen, til selvstændigt at forudsige de korrekte resultater.
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 håndterer et klassifikationsproblem ved at behandle et input fra en oprindeligt ukendt klasse og returnere den identificerede klasse.
Prøv at bruge det for at opnå 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
Can you explain how the neural network in this example works?
What is supervised learning in more detail?
How does the neural network distinguish between cats and dogs?
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 virkeligheden, kan et neuralt netværk lære at skelne dem ud fra sådanne eksempler.
Et neuralt netværk fungerer på en lignende måde — det lærer af eksempler, som kan omfatte tekster, billeder, lyde eller enhver anden type data, det er designet til at behandle. Ligesom en person lærer et sprog ved at genkende mønstre, identificerer et neuralt netværk strukturer og relationer i dataene.
Ved at bruge disse mønstre kan det udføre opgaver som klassificering (bestemmelse af en genstands kategori), regression (forudsigelse af numeriske værdier som huspriser) eller generering (skabelse af nyt indhold baseret på lærte mønstre). Processen, hvor et neuralt netværk trænes på mærkede eksempler, kaldes superviseret læring, som er den mest almindelige træningsmetode.
Træning af et neuralt netværk indebærer at undervise det ved hjælp af eksempler, hvor svarene allerede er kendte, kaldet mærkede eksempler. Det svarer til at give en quiz, hvor de korrekte svar allerede er angivet, hvilket gør det muligt for modellen at lære af disse eksempler.
Når netværket bliver bedt om at lave forudsigelser, modtager det nye eksempler uden kendte svar — disse input er umærkede. Modellen anvender derefter det, den har lært under træningen, til selvstændigt at forudsige de korrekte resultater.
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 håndterer et klassifikationsproblem ved at behandle et input fra en oprindeligt ukendt klasse og returnere den identificerede klasse.
Prøv at bruge det for at opnå en dybere forståelse.
- LMB (venstre museknap) - til at tegne;
- Shift + LMB - til at viske ud.
Tak for dine kommentarer!
