Vad är ett neuralt nätverk?
Introduktion
Föreställ dig att du vill lära dig att översätta text från engelska till spanska. Du lär dig språk genom att memorera ord och fraser, deras betydelser och det sammanhang där de används. Baserat på denna erfarenhet kommer du att kunna översätta nya texter som du aldrig har sett tidigare.
Ett annat exempel är klassificering av katter och hundar. Precis som en person lär sig att skilja dem åt genom exempel från verkliga livet, kan ett neuralt nätverk lära sig att särskilja dem från sådana exempel.
Ett neuralt nätverk fungerar på liknande sätt — det lär sig från exempel, vilket kan inkludera texter, bilder, ljud eller någon annan typ av data det är utformat för att bearbeta. Precis som en person lär sig ett språk genom att känna igen mönster, identifierar ett neuralt nätverk strukturer och relationer inom datan.
Genom att använda dessa mönster kan det utföra uppgifter såsom klassificering (bestämma vilken kategori ett objekt tillhör), regression (förutsäga numeriska värden som huspriser) eller generering (skapa nytt innehåll baserat på inlärda mönster). Processen att träna ett neuralt nätverk på märkta exempel kallas övervakad inlärning, vilket är det vanligaste träningssättet.
Att träna ett neuralt nätverk innebär att man lär det med hjälp av exempel som redan har kända svar, kallade märkta exempel. Det liknar att ge ett prov där de rätta svaren redan är givna, vilket gör att modellen kan lära sig av dessa exempel.
När nätverket ombeds att göra förutsägelser får det nya exempel utan kända svar — dessa indata är omärkta. Modellen använder då det den har lärt sig under träningen för att själv förutsäga de korrekta resultaten.
Exempel på neuralt nätverk
Detta är en demonstration av ett neuralt nätverk som är särskilt utformat för att identifiera teckningar av katter och hundar.
Det hanterar ett klassificeringsproblem genom att bearbeta en indata från en initialt okänd klass och returnera den identifierade klassen.
Prova att använda det för att få en djupare förståelse.
- LMB (vänster musknapp) - för att rita;
- Shift + LMB - för att sudda.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
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 4Vad är ett neuralt nätverk?
Svep för att visa menyn
Introduktion
Föreställ dig att du vill lära dig att översätta text från engelska till spanska. Du lär dig språk genom att memorera ord och fraser, deras betydelser och det sammanhang där de används. Baserat på denna erfarenhet kommer du att kunna översätta nya texter som du aldrig har sett tidigare.
Ett annat exempel är klassificering av katter och hundar. Precis som en person lär sig att skilja dem åt genom exempel från verkliga livet, kan ett neuralt nätverk lära sig att särskilja dem från sådana exempel.
Ett neuralt nätverk fungerar på liknande sätt — det lär sig från exempel, vilket kan inkludera texter, bilder, ljud eller någon annan typ av data det är utformat för att bearbeta. Precis som en person lär sig ett språk genom att känna igen mönster, identifierar ett neuralt nätverk strukturer och relationer inom datan.
Genom att använda dessa mönster kan det utföra uppgifter såsom klassificering (bestämma vilken kategori ett objekt tillhör), regression (förutsäga numeriska värden som huspriser) eller generering (skapa nytt innehåll baserat på inlärda mönster). Processen att träna ett neuralt nätverk på märkta exempel kallas övervakad inlärning, vilket är det vanligaste träningssättet.
Att träna ett neuralt nätverk innebär att man lär det med hjälp av exempel som redan har kända svar, kallade märkta exempel. Det liknar att ge ett prov där de rätta svaren redan är givna, vilket gör att modellen kan lära sig av dessa exempel.
När nätverket ombeds att göra förutsägelser får det nya exempel utan kända svar — dessa indata är omärkta. Modellen använder då det den har lärt sig under träningen för att själv förutsäga de korrekta resultaten.
Exempel på neuralt nätverk
Detta är en demonstration av ett neuralt nätverk som är särskilt utformat för att identifiera teckningar av katter och hundar.
Det hanterar ett klassificeringsproblem genom att bearbeta en indata från en initialt okänd klass och returnera den identifierade klassen.
Prova att använda det för att få en djupare förståelse.
- LMB (vänster musknapp) - för att rita;
- Shift + LMB - för att sudda.
Tack för dina kommentarer!
