AI

Neuronske mreže mogu se naučiti rukovati redom i kaosom

Neuronske mreže mogu se naučiti rukovati redom i kaosom



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Neuronska mreža je napredna vrsta umjetne inteligencije koja oponaša neurone koji se nalaze u našem mozgu. Snaga veza između neurona utječe na snagu provedenog impulsa i te veze mogu mijenjati različiti faktori. Na sličan način, umjetni neuroni pripisuju pristranosti i numeričke vrijednosti određenim vezama tokom faze treninga.

Jedan nedostatak ovih sistema neuronskih mreža je taj što ne reagiraju dobro na kaos, to se takođe naziva i kaos sljepilo. Ne mogu predvidjeti i ne mogu prilagoditi u prisustvu haosa.

Analogija uništavanja lopte

Zamislite da se lopta koja se razbija okreće. U igri je i kinetička i potencijalna energija. Ako ga uslikamo usred zamaha, ne možemo sa sigurnošću reći kuda vodi lopta ili kojom brzinom. Tako konvencionalne neuronske mreže analiziraju podatke. Ako Hamiltonovu mehaniku implementiramo u razumijevanje neuronskih mreža, ona može u potpunosti analizirati kretanje lopte, što znači da može pogledati gdje je bila u kojem trenutku i može odrediti kamo će krenuti sljedeći.

VIDI TAKOĐE 10 NAJVAŽNIJIH JEDNAČINA U POVIJESTI

Kako kaže John Lindner: "Hamiltonian je zaista" poseban sos "koji neuronskim mrežama daje sposobnost da nauče red i kaos." Ovom implementacijom možemo dobiti neuronske mreže za rješavanje teži problemi i koristiti ih u novim oblastima da nam pomognu.


Pogledajte video: Neuronske mreze 1 (Avgust 2022).