Artikeleinführung：Quanten-Neuronale Netzwerke sind ein neues Feld, das klassisches neuronales Computing mit Quantencomputing kombiniert. Es basiert auf der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns, das Informationen über miteinander verbundene „Neuronen“ verarbeitet. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen sind quanten-neuronale Netze in der Regel hybride Systeme, die klassische Vorverarbeitungsnetze, Quantennetze und klassische Nachverarbeitungsalgorithmen umfassen. Diese Kombination kann die Vorteile des Quantencomputings, wie etwa paralleles Computing und Quantenzustandsüberlagerung, voll ausnutzen und dadurch die Recheneffizienz und -leistung verbessern. Durch die Kombination von klassischem und Quantencomputing verfügen Quanten-Neuronale Netze über ein großes Potenzial zur Lösung komplexer Probleme und zur Optimierung von Aufgaben. Das Konzept eines neuronalen Quantennetzwerks besteht darin, durch klassische Vorverarbeitungsschichten zu lernen, wie man Quantenschaltkreise anregt, um das richtige Qubit-Verhalten zu erzeugen. Normalerweise führt diese Anregung dazu, dass sich der Quantenzustand ändert

2024-01-24 Kommentar 0  1021

Artikeleinführung：Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz haben neuronale Netze und tiefe neuronale Netze immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Sie werden in Bereichen wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschineller Übersetzung eingesetzt. Wenn Sie lernen möchten, wie Sie PHP für die Entwicklung neuronaler Netzwerke und tiefer neuronaler Netzwerke verwenden, vermittelt Ihnen dieser Artikel einige Grundkenntnisse. Einführung in neuronale Netze und tiefe neuronale Netze Ein neuronales Netz ist ein grafisches Modell, das aus Knoten und Kanten besteht. Jeder Knoten repräsentiert ein Neuron und jede Kante repräsentiert eine Verbindung zwischen Neuronen. Neuronale Netze können zur Klassifizierung, Regression und Clustering verwendet werden

2023-05-21 Kommentar 0  849

Artikeleinführung：Das neuronale Netzwerk mit radialer Basisfunktion (RBF-Neuronales Netzwerk) und das BP-Neuronale Netzwerk sind zwei gängige neuronale Netzwerkmodelle, die sich in ihren Arbeitsmethoden und Anwendungsbereichen unterscheiden. Das neuronale RBF-Netzwerk verwendet hauptsächlich radiale Basisfunktionen für die Datenzuordnung und -klassifizierung und eignet sich für nichtlineare Probleme. Das neuronale BP-Netzwerk wird durch den Backpropagation-Algorithmus trainiert und gelernt und eignet sich für Regressions- und Klassifizierungsprobleme. Beide Netzwerkmodelle haben ihre eigenen Vorteile, und das geeignete Modell kann entsprechend den Anforderungen spezifischer Probleme ausgewählt werden. 1. Verschiedene Neuronenstrukturen Im neuronalen BP-Netzwerk besteht die Neuronenstruktur normalerweise aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht ist für den Empfang der Originaldaten verantwortlich, die verborgene Schicht wird zur Merkmalsextraktion verwendet und die Ausgabeschicht verwendet die extrahierten Merkmale zur Klassifizierung oder Regressionsvorhersage. jedes Neuron

2024-01-22 Kommentar 0  906

Artikeleinführung：Letzte Woche habe ich einen Artikel darüber gepostet, wie man einfache neuronale Netze aufbaut, insbesondere mehrschichtige Perzeptrone. In diesem Artikel werden wir uns eingehender mit den Besonderheiten neuronaler Netze befassen, um zu diskutieren, wie wir die Leistung eines neuronalen Netzes um t maximieren können

2024-10-13 Kommentar 0  919

Artikeleinführung：Einheiten, auch Knoten oder Neuronen genannt, sind der Kern neuronaler Netze. Jede Einheit empfängt eine oder mehrere Eingaben, multipliziert jede Eingabe mit einer Gewichtung und addiert dann die gewichteten Eingaben zum Bias-Wert. Anschließend wird dieser Wert in die Aktivierungsfunktion eingespeist. In einem neuronalen Netzwerk kann die Ausgabe einer Einheit an andere Neuronen gesendet werden. Das mehrschichtige Perzeptron, auch bekannt als Feedforward-Neuronales Netzwerk, ist derzeit das am weitesten verbreitete und einfachste künstliche neuronale Netzwerkmodell. Es besteht aus mehreren miteinander verbundenen Schichten, wobei jede Schicht Eingabemerkmale mit Zielwerten verbindet. Diese Netzwerkstruktur wird als „Feedforward“ bezeichnet, da die eingegebenen Merkmalswerte „vorwärts“ durch das Netzwerk geleitet werden und jede Schicht die Merkmalswerte transformiert, bis die endgültige Ausgabe mit der Zielausgabe übereinstimmt. Bei vorwärtsgerichteten neuronalen Netzen gibt es drei Typen

2024-01-23 Kommentar 0  911

Artikeleinführung：Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk ist ein spezielles Faltungs-Neuronales Netzwerk, das für Kausalitätsprobleme in Zeitreihendaten entwickelt wurde. Im Vergleich zu herkömmlichen Faltungs-Neuronalen Netzen bieten kausale Faltungs-Neuronale Netze einzigartige Vorteile bei der Beibehaltung der kausalen Beziehung von Zeitreihen und werden häufig bei der Vorhersage und Analyse von Zeitreihendaten verwendet. Die Kernidee des kausalen Faltungs-Neuronalen Netzwerks besteht darin, Kausalität in die Faltungsoperation einzuführen. Herkömmliche Faltungs-Neuronale Netze können gleichzeitig Daten vor und nach dem aktuellen Zeitpunkt wahrnehmen, bei der Vorhersage von Zeitreihen kann dies jedoch zu Informationsverlustproblemen führen. Da die Vorhersageergebnisse zum aktuellen Zeitpunkt durch die Daten zu zukünftigen Zeitpunkten beeinflusst werden. Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk löst dieses Problem. Es kann nur den aktuellen Zeitpunkt und frühere Daten wahrnehmen, aber keine zukünftigen Daten.

2024-01-24 Kommentar 0  842

Artikeleinführung：Neural Network Architecture Search (NAS) ist eine automatisierte Technologie für maschinelles Lernen, die darauf abzielt, die Leistung des maschinellen Lernens durch automatische Suche nach optimalen neuronalen Netzwerkarchitekturen zu verbessern. Die NAS-Technologie nutzt in der Regel tiefgreifende Reinforcement-Learning-Algorithmen, um optimale Lösungen zu finden, indem sie automatisch eine große Anzahl möglicher Architekturen untersucht und bewertet. Diese Methode kann uns helfen, viel Zeit und Energie zu sparen und den manuellen Versuch-und-Irrtum-Prozess zu vermeiden. Durch NAS können wir effizienter neuronale Netze aufbauen, die an bestimmte Aufgaben angepasst sind, und so die Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeiten von Modellen für maschinelles Lernen verbessern. Suche nach neuronaler Netzwerkarchitektur Die Implementierung der Suche nach neuronaler Netzwerkarchitektur erfordert normalerweise die folgenden Schritte: Die Bestimmung des Suchraums bezieht sich auf die Bestimmung des Umfangs der neuronalen Netzwerkarchitektur basierend auf Aufgabenanforderungen und -beschränkungen, einschließlich der Anzahl der Netzwerkschichten und der Anzahl der Knoten pro Schicht und die Anregung

2024-01-22 Kommentar 0  771

Artikeleinführung：So verwenden Sie C# zum Schreiben von neuronalen Netzwerkalgorithmen. Einführung: Ein neuronales Netzwerk ist ein Algorithmus, der das Nervensystem des menschlichen Gehirns nachahmt und zur Simulation und Lösung komplexer Probleme verwendet wird. C# ist eine leistungsstarke Programmiersprache mit umfangreichen Klassenbibliotheken und Tools und eignet sich daher ideal zum Schreiben von Algorithmen für neuronale Netze. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit C# Algorithmen für neuronale Netzwerke schreiben, und es werden konkrete Codebeispiele aufgeführt. 1. Verstehen Sie die Grundprinzipien neuronaler Netze. Bevor Sie mit dem Schreiben eines neuronalen Netzes beginnen, müssen Sie zunächst die Grundprinzipien neuronaler Netze verstehen. Ein neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Neuronen, jedem Neuron

2023-09-19 Kommentar 0  1385

Artikeleinführung：Ein neuronales Netzwerk, auch künstliches neuronales Netzwerk genannt, ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der darauf ausgelegt ist, zugrunde liegende Beziehungen in Daten zu entdecken, indem er die Art und Weise nachahmt, wie neuronale Netzwerke im menschlichen Gehirn Signale übertragen. Es besteht aus Schichten miteinander verbundener Knoten, von denen jeder einem Perzeptron in der multiplen linearen Regression ähnelt. Diese Perzeptrone wandeln das durch lineare Regression erzeugte Signal in eine nichtlineare Aktivierungsfunktion um, um komplexere Ausgaben zu erzeugen. Indem wir die Gewichte und Verzerrungen eines neuronalen Netzwerks anpassen, können wir es trainieren, Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering und mehr auszuführen. Der Vorteil neuronaler Netze besteht darin, dass sie automatisch Merkmale aus Daten lernen und komplexe nichtlineare Beziehungen verarbeiten können. Es kann sich an verschiedene Datentypen und Probleme anpassen und bietet eine gute Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Der Trainingsprozess neuronaler Netze erfordert jedoch eine große Menge an

2024-01-24 Kommentar 0  895

Artikeleinführung：Neuronale Netze und Deep Learning sind eng miteinander verbunden, aber unterschiedlich, wie zwei Seiten einer Medaille. Neuronale Netze Neuronale Netze ähneln dem menschlichen Gehirn darin, dass sie aus vielen hochgradig miteinander verbundenen Verarbeitungsneuronen bestehen. Diese Neuronen arbeiten zusammen, um komplexe maschinelle Lernprobleme auf hochsensible Weise zu lösen, was uns bahnbrechende Fortschritte beschert. Die grundlegende Recheneinheit in einem neuronalen Netzwerk ist das Neuron, das Eingaben empfängt und diese über mehrere Neuronen in mehreren verborgenen Schichten verarbeitet und schließlich über die Ausgabeschicht eine Ausgabe generiert. Beim maschinellen Lernen ist das gängige Modell neuronaler Netze von biologischen Neuronen inspiriert. Dieses Modell bezieht sich auf ein einschichtiges neuronales Netz mit nur einem Ausgang. Neuronale Netze erreichen Konvergenz durch Vorwärtsausbreitung, Berechnungsverlust, Rückausbreitung, Gradientenabstieg usw. es heißt künstliches neuronales Netzwerk

2024-01-23 Kommentar 0  1028

Artikeleinführung：Ein neuronales Netzwerk ist ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachahmt. Sie werden häufig für Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spiele eingesetzt. Ein neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten oder künstlicher Neuronen. Jedes Neuron empfängt Eingaben von anderen Neuronen und verarbeitet diese, bevor es sie an die nächste Schicht sendet. Beim Aufbau eines neuronalen Netzwerks müssen Sie zunächst die Eingabeschicht und die Ausgabeschicht bestimmen. Die Eingabeschicht empfängt die Neuronen zur Datenverarbeitung und die Ausgabeschicht generiert das Endergebnis. Verborgene Schichten im Netzwerk übernehmen komplexe Verarbeitungs- und Entscheidungsaufgaben und verbinden die Eingabe- und Ausgabeschichten. Während des Netzwerktrainings passt jedes Neuron eine Reihe von Gewichten an, um zu bestimmen, wie reaktionsfähig es auf ein Eingangssignal reagiert. Diese Gewichte werden angepasst, um den Fehler zwischen der tatsächlichen Ausgabe und der gewünschten Ausgabe zu minimieren. In der Ausbildung,

2024-01-23 Kommentar 0  1390

Artikeleinführung：Künstliche neuronale Netze (KNN) gibt es in vielen verschiedenen Formen, die jeweils für einen bestimmten Anwendungsfall konzipiert sind. Zu den gängigen ANN-Typen gehören: Das Feedforward-Neuronale Netzwerk ist der einfachste und am häufigsten verwendete Typ eines künstlichen Neuronalen Netzwerks. Es besteht aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht, und die Informationen fließen in eine Richtung, von der Eingabe zur Ausgabe, ohne Loopback. Das Convolutional Neural Network (CNN) ist eine Art künstliches neuronales Netzwerk, das speziell für die Bild- und Videoanalyse verwendet wird. Es dient der effizienten Identifizierung von Mustern und Merkmalen in Bildern und eignet sich daher hervorragend für Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung. Rekurrente neuronale Netze (RNNs) unterscheiden sich von Feedforward-Netzen dadurch, dass RNNs über einen zyklischen Informationsfluss verfügen und daher in der Lage sind, Eingabesequenzen wie Text oder Sprache zu verarbeiten. Dies macht RNN für die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Spracherkennung nützlich.

2024-01-22 Kommentar 0  1369

Artikeleinführung：TensorFlow ist ein beliebtes Framework für maschinelles Lernen, das zum Training und Einsatz verschiedener neuronaler Netze verwendet wird. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit TensorFlow ein einfaches neuronales Netzwerk aufbauen, und Beispielcode für den Einstieg bereitgestellt. Der erste Schritt beim Aufbau eines neuronalen Netzwerks besteht darin, die Struktur des Netzwerks zu definieren. In TensorFlow können wir das Modul tf.keras verwenden, um die Schichten eines neuronalen Netzwerks zu definieren. Das folgende Codebeispiel definiert ein vollständig verbundenes neuronales Feedforward-Netzwerk mit zwei verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht: pythonimporttensorflowastfmodel=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.

2024-01-24 Kommentar 0  1066

Artikeleinführung：Wenn es darum geht, große Datenmengen zu klassifizieren, ist die manuelle Verarbeitung dieser Daten eine sehr zeitaufwändige und schwierige Aufgabe. In diesem Fall kann die Verwendung eines neuronalen Netzwerks zur Klassifizierung die Aufgabe schnell und einfach erledigen. Python ist eine gute Wahl, da es über viele ausgereifte und benutzerfreundliche Bibliotheken für neuronale Netzwerke verfügt. In diesem Artikel wird die Verwendung neuronaler Netze zur Klassifizierung in Python vorgestellt. Neuronale Netze und Klassifizierung Bevor wir erklären, wie neuronale Netze zur Klassifizierung verwendet werden, müssen wir das Konzept neuronaler Netze kurz verstehen. Neuronales Netzwerk ist ein

2023-06-04 Kommentar 0  1960

Artikeleinführung：Neuronale Netzwerke sind eine wichtige Technologie des maschinellen Lernens. Es ist die Grundlage des Deep Learning, der derzeit beliebtesten Forschungsrichtung. Durch das Erlernen neuronaler Netze können Sie nicht nur eine leistungsstarke Methode des maschinellen Lernens beherrschen, sondern auch die Deep-Learning-Technologie besser verstehen.

2019-04-25 Kommentar 0  3551

Artikeleinführung：Deep Neural Network (DNN) ist ein maschineller Lernalgorithmus, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Es verwendet eine mehrschichtige neuronale Netzwerkstruktur, einschließlich mehrerer verborgener Schichten und Ausgabeschichten. In einem tiefen neuronalen Netzwerk besteht jede verborgene Schicht aus mehreren Neuronen, die nichtlineare Transformationen und Lernen am Eingangssignal durchführen können, um Merkmale auf hoher Ebene in den Daten zu extrahieren. Diese Features werden an die nächste verborgene Ebene und schließlich an die Ausgabeebene übergeben. Die Ausgabeschicht wandelt diese Merkmale in die Vorhersagen des Modells um. Aufgrund der mehrstufigen Struktur und der nichtlinearen Transformationsfähigkeiten tiefer neuronaler Netze eignen sie sich hervorragend für die Verarbeitung komplexer Daten und die Lösung komplexer Probleme. Deep Neural Network ist ein sehr effektiver Algorithmus für maschinelles Lernen, der bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird.

2024-01-23 Kommentar 0  1542

Artikeleinführung：Ein graphisches neuronales Netzwerk ist eine Art neuronales Netzwerkmodell, das für die Aufgaben der Graphdatenanalyse und des Graph-Data-Mining entwickelt wurde. Es kann für Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Etiketten verwendet werden. In grafischen neuronalen Netzen können Knoten und Kanten als Vektoren oder Tensoren dargestellt werden, und die Beziehungen zwischen Knoten und Kanten werden durch den Rechenprozess des neuronalen Netzes gelernt. Um die Genauigkeit der Ausgabeergebnisse des Netzwerks zu verbessern, kann der Backpropagation-Algorithmus zur Optimierung verwendet werden. Bei der Multi-Label-Klassifizierung handelt es sich um eine Methode zur Aufteilung von Daten in verschiedene Kategorien, wobei jeder Datenpunkt zu mehr als einer Kategorie gehören kann. Bei der Analyse von Diagrammdaten kann die Multi-Label-Klassifizierung verwendet werden, um Beschriftungen von Knoten oder Untergraphen zu identifizieren, z. B. die Interessen und Hobbys von Benutzern in sozialen Netzwerken, die Eigenschaften chemischer Moleküle usw. Die Anwendung graphischer neuronaler Netze bei Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Etiketten bietet breite Anwendungsaussichten. 1. Der Gott der Bilder

2024-01-22 Kommentar 0  838

Artikeleinführung：Das Siamese Neural Network ist eine einzigartige künstliche neuronale Netzwerkstruktur. Es besteht aus zwei identischen neuronalen Netzen mit denselben Parametern und Gewichten. Gleichzeitig teilen die beiden Netzwerke auch die gleichen Eingabedaten. Dieses Design wurde von Zwillingen inspiriert, da die beiden neuronalen Netze strukturell identisch sind. Das Prinzip des siamesischen neuronalen Netzwerks besteht darin, bestimmte Aufgaben wie Bildabgleich, Textabgleich und Gesichtserkennung durch den Vergleich der Ähnlichkeit oder des Abstands zwischen zwei Eingabedaten auszuführen. Während des Trainings versucht das Netzwerk, ähnliche Daten benachbarten Regionen und unterschiedliche Daten entfernten Regionen zuzuordnen. Auf diese Weise kann das Netzwerk lernen, verschiedene Daten zu klassifizieren oder abzugleichen, um entsprechende Ergebnisse zu erzielen

2024-01-24 Kommentar 0  620

Artikeleinführung：Die Erklärbarkeit neuronaler Netze (Explainable Artificial Intelligence, XAI) bezieht sich auf die Entscheidungsfähigkeit, maschinelle Lernmodelle oder Systeme der künstlichen Intelligenz zu erklären. In praktischen Anwendungen müssen wir verstehen, warum das Modell eine bestimmte Entscheidung trifft, damit wir die Ausgabe des Modells verstehen und ihm vertrauen können. Herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume und lineare Regression sind gut interpretierbar. Der Entscheidungsprozess von Deep-Learning-Modellen wie neuronalen Netzen ist jedoch aufgrund ihrer komplexen Struktur und Black-Box-Eigenschaften oft schwer zu erklären. Dies liegt daran, dass neuronale Netze aus großen Datenmengen lernen, Merkmale und Muster zu extrahieren, die oft über unsere kognitiven Fähigkeiten hinausgehen. Daher wird die Verbesserung der Interpretierbarkeit neuronaler Netze zu einem

2024-01-23 Kommentar 0  1169

Artikeleinführung：Die Gewichtsaktualisierung im neuronalen Netzwerk besteht darin, die Verbindungsgewichte zwischen Neuronen im Netzwerk mithilfe von Methoden wie dem Backpropagation-Algorithmus anzupassen, um die Leistung des Netzwerks zu verbessern. In diesem Artikel werden das Konzept und die Methode der Gewichtsaktualisierung vorgestellt, um den Lesern ein besseres Verständnis des Trainingsprozesses neuronaler Netze zu ermöglichen. 1. Konzept Gewichte in neuronalen Netzen sind Parameter, die verschiedene Neuronen verbinden und die Stärke der Signalübertragung bestimmen. Jedes Neuron empfängt das Signal von der vorherigen Schicht, multipliziert es mit dem Gewicht der Verbindung, fügt einen Bias-Term hinzu und wird schließlich durch die Aktivierungsfunktion aktiviert und an die nächste Schicht weitergeleitet. Daher wirkt sich die Größe des Gewichts direkt auf die Stärke und Richtung des Signals aus, was wiederum Auswirkungen auf die Ausgabe des neuronalen Netzwerks hat. Der Zweck der Gewichtsaktualisierung besteht darin, die Leistung des neuronalen Netzwerks zu optimieren. Während des Trainings passt sich das neuronale Netzwerk an, indem es die Gewichte zwischen den Neuronen kontinuierlich anpasst.

2024-01-22 Kommentar 0  942