Hva er et nevralt nettverk?
Introduksjon
Tenk deg at du ønsker å lære å oversette tekst fra engelsk til spansk. Du lærer språk ved å memorere ord og uttrykk, deres betydninger og konteksten de brukes i. Basert på denne erfaringen vil du kunne oversette nye tekster du aldri har sett før.
Et annet eksempel er klassifisering av katter og hunder. Akkurat som en person lærer å skille dem fra hverandre gjennom eksempler sett i virkeligheten, kan et nevralt nettverk lære å skille dem fra slike eksempler.
Et nevralt nettverk fungerer på lignende måte — det lærer av eksempler, som kan inkludere tekster, bilder, lyder eller andre typer data det er designet for å behandle. Akkurat som en person lærer et språk ved å gjenkjenne mønstre, identifiserer et nevralt nettverk strukturer og sammenhenger i dataene.
Ved å bruke disse mønstrene kan det utføre oppgaver som klassifisering (bestemme hvilken kategori et objekt tilhører), regresjon (forutsi numeriske verdier som boligpriser) eller generering (skape nytt innhold basert på lærte mønstre). Prosessen med å trene et nevralt nettverk på merkede eksempler kalles overvåket læring, som er den vanligste treningsmetoden.
Å trene et nevralt nettverk innebærer å lære det opp ved hjelp av eksempler som allerede har kjente svar, kalt merkede eksempler. Dette kan sammenlignes med å gi en prøve der de riktige svarene allerede er gitt, slik at modellen kan lære av disse eksemplene.
Når nettverket blir bedt om å gjøre prediksjoner, mottar det nye eksempler uten kjente svar — disse inngangene er umerkede. Modellen bruker da det den har lært under treningen til å forutsi de riktige resultatene på egen hånd.
Eksempel på nevralt nettverk
Dette er en demonstrasjon av et nevralt nettverk spesielt utviklet for å identifisere tegninger av katter og hunder.
Det løser et klassifiseringsproblem ved å behandle en inngang fra en i utgangspunktet ukjent klasse og returnere den identifiserte klassen.
Prøv det for å få en dypere forståelse.
- LMB (venstre museknapp) – for å tegne;
- Shift + LMB – for å viske ut.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
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 4Hva er et nevralt nettverk?
Sveip for å vise menyen
Introduksjon
Tenk deg at du ønsker å lære å oversette tekst fra engelsk til spansk. Du lærer språk ved å memorere ord og uttrykk, deres betydninger og konteksten de brukes i. Basert på denne erfaringen vil du kunne oversette nye tekster du aldri har sett før.
Et annet eksempel er klassifisering av katter og hunder. Akkurat som en person lærer å skille dem fra hverandre gjennom eksempler sett i virkeligheten, kan et nevralt nettverk lære å skille dem fra slike eksempler.
Et nevralt nettverk fungerer på lignende måte — det lærer av eksempler, som kan inkludere tekster, bilder, lyder eller andre typer data det er designet for å behandle. Akkurat som en person lærer et språk ved å gjenkjenne mønstre, identifiserer et nevralt nettverk strukturer og sammenhenger i dataene.
Ved å bruke disse mønstrene kan det utføre oppgaver som klassifisering (bestemme hvilken kategori et objekt tilhører), regresjon (forutsi numeriske verdier som boligpriser) eller generering (skape nytt innhold basert på lærte mønstre). Prosessen med å trene et nevralt nettverk på merkede eksempler kalles overvåket læring, som er den vanligste treningsmetoden.
Å trene et nevralt nettverk innebærer å lære det opp ved hjelp av eksempler som allerede har kjente svar, kalt merkede eksempler. Dette kan sammenlignes med å gi en prøve der de riktige svarene allerede er gitt, slik at modellen kan lære av disse eksemplene.
Når nettverket blir bedt om å gjøre prediksjoner, mottar det nye eksempler uten kjente svar — disse inngangene er umerkede. Modellen bruker da det den har lært under treningen til å forutsi de riktige resultatene på egen hånd.
Eksempel på nevralt nettverk
Dette er en demonstrasjon av et nevralt nettverk spesielt utviklet for å identifisere tegninger av katter og hunder.
Det løser et klassifiseringsproblem ved å behandle en inngang fra en i utgangspunktet ukjent klasse og returnere den identifiserte klassen.
Prøv det for å få en dypere forståelse.
- LMB (venstre museknapp) – for å tegne;
- Shift + LMB – for å viske ut.
Takk for tilbakemeldingene dine!
