Wat Is Een Neuraal Netwerk?
Introductie
Stel je voor dat je wilt leren om tekst van het Engels naar het Spaans te vertalen. Je leert talen door woorden en uitdrukkingen, hun betekenissen en de context waarin ze worden gebruikt, te onthouden. Op basis van deze ervaring kun je nieuwe teksten vertalen die je nog nooit eerder hebt gezien.
Een ander voorbeeld is het classificeren van katten en honden. Net zoals een persoon leert om ze te onderscheiden aan de hand van voorbeelden uit het dagelijks leven, kan een neuraal netwerk leren om ze te onderscheiden op basis van dergelijke voorbeelden.
Een neuraal netwerk werkt op een vergelijkbare manier — het leert van voorbeelden, die teksten, afbeeldingen, geluiden of elk ander type gegevens kunnen omvatten waarvoor het is ontworpen om te verwerken. Net zoals een persoon een taal leert door patronen te herkennen, identificeert een neuraal netwerk structuren en relaties binnen de gegevens.
Met behulp van deze patronen kan het taken uitvoeren zoals classificatie (het bepalen van de categorie van een object), regressie (het voorspellen van numerieke waarden zoals huizenprijzen), of generatie (het creëren van nieuwe inhoud op basis van geleerde patronen). Het proces waarbij een neuraal netwerk wordt getraind op gelabelde voorbeelden staat bekend als supervised learning, wat de meest gebruikelijke trainingsmethode is.
Het trainen van een neuraal netwerk houdt in dat het wordt onderwezen met voorbeelden waarvan de antwoorden al bekend zijn, aangeduid als gelabelde voorbeelden. Dit is vergelijkbaar met het geven van een quiz waarbij de juiste antwoorden al beschikbaar zijn, waardoor het model van deze voorbeelden kan leren.
Wanneer het netwerk wordt gevraagd om voorspellingen te doen, ontvangt het nieuwe voorbeelden zonder bekende antwoorden — deze invoer is ongelabeld. Het model past vervolgens toe wat het tijdens de training heeft geleerd om zelfstandig de juiste uitkomsten te voorspellen.
Voorbeeld van een Neuraal Netwerk
Dit is een demonstratie van een Neuraal Netwerk dat specifiek is ontworpen om tekeningen van katten en honden te herkennen.
Het behandelt een classificatieprobleem door een invoer uit een aanvankelijk onbekende klasse te verwerken en de geïdentificeerde klasse als uitvoer te geven.
Probeer het uit om een dieper inzicht te krijgen.
- LMB (linkermuisknop) - om te tekenen;
- Shift + LMB - om te wissen.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 4Wat Is Een Neuraal Netwerk?
Veeg om het menu te tonen
Introductie
Stel je voor dat je wilt leren om tekst van het Engels naar het Spaans te vertalen. Je leert talen door woorden en uitdrukkingen, hun betekenissen en de context waarin ze worden gebruikt, te onthouden. Op basis van deze ervaring kun je nieuwe teksten vertalen die je nog nooit eerder hebt gezien.
Een ander voorbeeld is het classificeren van katten en honden. Net zoals een persoon leert om ze te onderscheiden aan de hand van voorbeelden uit het dagelijks leven, kan een neuraal netwerk leren om ze te onderscheiden op basis van dergelijke voorbeelden.
Een neuraal netwerk werkt op een vergelijkbare manier — het leert van voorbeelden, die teksten, afbeeldingen, geluiden of elk ander type gegevens kunnen omvatten waarvoor het is ontworpen om te verwerken. Net zoals een persoon een taal leert door patronen te herkennen, identificeert een neuraal netwerk structuren en relaties binnen de gegevens.
Met behulp van deze patronen kan het taken uitvoeren zoals classificatie (het bepalen van de categorie van een object), regressie (het voorspellen van numerieke waarden zoals huizenprijzen), of generatie (het creëren van nieuwe inhoud op basis van geleerde patronen). Het proces waarbij een neuraal netwerk wordt getraind op gelabelde voorbeelden staat bekend als supervised learning, wat de meest gebruikelijke trainingsmethode is.
Het trainen van een neuraal netwerk houdt in dat het wordt onderwezen met voorbeelden waarvan de antwoorden al bekend zijn, aangeduid als gelabelde voorbeelden. Dit is vergelijkbaar met het geven van een quiz waarbij de juiste antwoorden al beschikbaar zijn, waardoor het model van deze voorbeelden kan leren.
Wanneer het netwerk wordt gevraagd om voorspellingen te doen, ontvangt het nieuwe voorbeelden zonder bekende antwoorden — deze invoer is ongelabeld. Het model past vervolgens toe wat het tijdens de training heeft geleerd om zelfstandig de juiste uitkomsten te voorspellen.
Voorbeeld van een Neuraal Netwerk
Dit is een demonstratie van een Neuraal Netwerk dat specifiek is ontworpen om tekeningen van katten en honden te herkennen.
Het behandelt een classificatieprobleem door een invoer uit een aanvankelijk onbekende klasse te verwerken en de geïdentificeerde klasse als uitvoer te geven.
Probeer het uit om een dieper inzicht te krijgen.
- LMB (linkermuisknop) - om te tekenen;
- Shift + LMB - om te wissen.
Bedankt voor je feedback!
