| dbpedia-owl:abstract
|
- Una xarxa neuronal artificial (XNA), també anomenada xarxa neuronal simulada o senzillament xarxa neuronal, és un conjunt de neurones artificials interconnectades que utilitza un model matemàtic o computacional de processament de dades basat en una aproximació connexionista per a la computació. Els investigadors no es posen d'acord a l'hora de definir què és una xarxa neuronal, però la majoria coincideix a dir que es tracta d'una xarxa d'elements de processament relativament simples en què el funcionament global es troba determinat per les connexions entre els elements de processament i els paràmetres d'aquests. La inspiració original de la tècnica es va extraure de l'estudi de les xarxes bioelèctriques del cervell que estan formades per neurones i per les sinapsis d'aquestes. En un model de xarxa neuronal, els nodes (també anomenats neurones, neurodes, elements de processament o unitats) estan connectats per formar una xarxa de nodes i, per això, s'anomena xarxa neuronal.
- Neuronová síť je jedním z výpočetních modelů používaných v umělé inteligenci. Jejím vzorem je chování odpovídajících biologických struktur. Umělá neuronová síť je struktura určená pro distribuované paralelní zpracování dat. Skládá se z umělých (nebo také formálních) neuronů, jejichž předobrazem je biologický neuron. Neurony jsou vzájemně propojeny a navzájem si předávají signály a transformují je pomocí určitých přenosových funkcí. Neuron má libovolný počet vstupů, ale pouze jeden výstup. Neuronové sítě se používají mimo jiné i pro rozpoznávání a kompresi obrazů nebo zvuků, předvídání vývoje časových řad (např. burzovních indexů), někdy dokonce k filtrování spamu. V lékařství slouží k prohlubování znalostí o fungování nervových soustav živých organismů. Například perceptronová síť vznikla původně jako simulace fyziologického modelu rozpoznávání vzorů na sítnici lidského oka.
- Neuronale Netze bilden die Struktur und Informationsarchitektur von Gehirn und Nervensystem von Tieren und Menschen: Neuronen und Glia sind in der Art eines Netzes miteinander verknüpft. Zwischen ihnen findet auf chemischem und elektrischem Weg ein Informationsaustausch statt. Die „Schaltungstechnik“ von Neuronen kennt üblicherweise mehrere Eingangsverbindungen sowie eine Ausgangsverbindung. Wenn die Summe der Eingangsreize einen gewissen Schwellenwert überschreitet, der wiederum von einer Inhibitor-Leitung beeinflusst sein kann, „feuert“ das Neuron: Ein Aktionspotential wird an seinem Axonhügel ausgelöst und entlang des Axons weitergeleitet - das Ausgangssignal des Neurons.
- The term neural network was traditionally used to refer to a network or circuit of biological neurons. The modern usage of the term often refers to artificial neural networks, which are composed of artificial neurons or nodes. Thus the term has two distinct usages: Biological neural networks are made up of real biological neurons that are connected or functionally related in a nervous system. In the field of neuroscience, they are often identified as groups of neurons that perform a specific physiological function in laboratory analysis. Artificial neural networks are composed of interconnecting artificial neurons (programming constructs that mimic the properties of biological neurons). Artificial neural networks may either be used to gain an understanding of biological neural networks, or for solving artificial intelligence problems without necessarily creating a model of a real biological system. The real, biological nervous system is highly complex: artificial neural network algorithms attempt to abstract this complexity and focus on what may hypothetically matter most from an information processing point of view. Good performance (e.g. as measured by good predictive ability, low generalization error), or performance mimicking animal or human error patterns, can then be used as one source of evidence towards supporting the hypothesis that the abstraction really captured something important from the point of view of information processing in the brain. Another incentive for these abstractions is to reduce the amount of computation required to simulate artificial neural networks, so as to allow one to experiment with larger networks and train them on larger data sets. This article focuses on the relationship between the two concepts; for detailed coverage of the two different concepts refer to the separate articles: biological neural network and artificial neural network.
- Neuroverkot ovat informaation käsittelyn, matematiikan tai laskennan malleja, jotka perustuvat yhdistävään laskentaan. Warren McCulloch ja Walter Pitts esittivät ensimmäisen ihmisaivojen toimintaa ja matemaattista logiikkaa yhdistelevän laskennan mallin vuonna 1943. Neuroverkkojen perusajatus perustuu luonnollisiin hermoverkkoihin, mutta tarkkaan luonnollisten hermoverkkojen jäljittelyyn ei nykyisin yleensä pyritä, vaan neuroverkkotekniikoiden kehittäminen perustuu enemmän esimerkiksi tilastotieteeseen ja signaalinkäsittelyn teoriaan. Siinä kun tavallisissa asiantuntijajärjestelmissä käytetään "jos-niin"-sääntöpareja (jos raidat, niin seepra; jos pitkät korvat, niin aasi), neuroverkkoa opetetaan esimerkkien avulla (nämä ovat eri-ikäisiä seeproja, nämä aaseja). Pyritään siihen että neuroverkko oppii muuttujien epälineaariset riippuvuussuhteet suoraan havaintoaineistosta (kavioeläinesimerkissämme oppii tarkastelemaan korvia ja värin kuvioita, ei esim. jalkojen pituutta). Muilta osin neuraalilaskenta muistuttaa tilastotieteessä käytettyjä yleistettyjä lineaarisia malleja (GLM).
- En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.
- A neurális hálózat biológiai neuronok összekapcsolt csoportja. Modern használatban a szó alatt a mesterséges neurális hálót értjük, amelyek mesterséges neuronokból állnak. Így a neurális háló kifejezés két különböző koncepciót is jelent: A biológiai neurális hálózat a gócok csatlakozása, vagy funkcionálisan összefüggő neuronok, a periférikus idegrendszerben, vagy a központi idegrendszerben. A neurális tudományok területén a leggyakrabban az idegrendszer egy csoportjának azonosítják, mely laboratóriumi analizálásra alkalmas. A mesterséges neurális hálózat, egy biológiai indíttatású gép/program, ami a biológiai neurális hálózat néhány tulajdonságát modellezi. Az alkalmazások többsége technikai jellegű, és nem kognitív modell. A mesterséges neurális hálók nem csak a biológia, hanem más tudományterületek (matematika, fizika, pszichológia) eredményeit is felhasználják. A természetes neuron-hálózatok vagy mesterséges neuron-hálózatok N-hálók származástól függetlenül a hálók működésének mechanizmusa többé-kevésbé megegyezik: ezen hálózatok alapelve, hogy a számolásokat egymással összekapcsolt kis feldolgozóegységek, neuronok végzik. A számítások során fontos szerepet játszik a neuronok közötti kapcsolatrendszer, ezért a neurális hálókat konnekciós hálózatoknak, a velük foglalkozó szakembereket pedig konnekcionistáknak is nevezik. A neurális hálózat egyszerű egységekből áll, abban az értelemben, hogy belső állapotai leírhatók számokkal, ezek az aktivációs értékek. Mindegyik egység generál egy aktiválási értéktől függő kimeneti értéket. Az egységek csatlakoznak egymáshoz, mindegyik csatlakozás tartalmaz egy egyéni súlyt (szintén számokkal leírva, lásd súlyozás). Minden egység kiküldi a kimeneti értékét az összes többi egységnek, amelyekkel kimenő kapcsolatban vannak. A "rendszer" bemenetei lehetnek érzékszervek vagy mesterséges szenzorok, érzékelők adatai, míg kimenetei lehet a viselkedés, jel egy kimeneti neuronon, esetleg bármilyen mestreségesen megjelenített válasz egy kérdésre (amik neuron-hálózatok esetében persze mintázatok). Ezen kapcsolatok miatt az egység kimenete hatással van a másik egység aktivációjára. A kapcsolat bemeneti oldalán álló egység fogadja az értékéket, és azok súlyozásával kiszámolja az aktivációs értékét (összeszorozza a bemeneti jelet a hozzá tartozó bemenet súlyával, és veszi ezek összegét) A kimenetet az aktivációtól függően az aktivációs függvény határozza meg (pl az egység kimenetet generál –„tüzel”- ha az aktivizáció egy határérték felett van). Hogy ezek a jelek elektrokémiai, elektoromos, netán szimbolikus, ez a "megvalósítás" mikéntjétől függ, de ez a működés alapelveit nem befolyásolja. Fontos megjegyezni, hogy a neuronok bár számításokat végeznek ugyan, de mégsem processzorok. A fő különbség a kettő között az, hogy amíg a processzorokat programozzák (szekvenciális utasítássorozatot adnak meg neki), addig a neuronokat tanítják (a súlymátrix értékeinek beállításával). A hálózat tanulási technikája lehet ellenőrzött, ill. nem ellenőrzött típusú tanulás. Az ellenőrzött tanulású N-hálók esetében a rendszer nagyszámú, előre megadott példa alapján tanul: speciális algoritmusokkal addig változtatja a neuronok közötti kapcsolatokat, míg a megadott bemenetek mindig a megadott kimeneteket "okozzák". Ilyenkor a hálózat a legtöbb esetben a csatlakozások súlyának módosításával tanul. A súlymódosítás során az ún. hibafüggvény eredményét veszi figyelembe. A hibafüggvény értékét sokféle módon lehet kiszámítani, a legegyszerűbb eset, amikor a kimeneti értékből kivonja a helyes kimeneti értéket. A nem ellenőrzött hálóknál leginkább a Kohonen önszervező térképet használják, amely hálózat azon feltételezések alapján működik, hogy a hálózat képes a teljes bemeneti mintakészlet közös jellemzőinek azonosítására.
- Tradizionalmente il termine rete neurale (o rete neuronale) viene utilizzato come riferimento ad una rete o ad un circuito di neuroni biologici, tuttavia ne è affermato l'uso anche in matematica applicata con riferimento alle reti neurali artificiali, modelli matematici composti di "neuroni" artificiali. L'espressione può acquisire pertanto due significati distinti: Le reti neurali biologiche: sono costituite dai neuroni biologici, cellule viventi tipiche degli animali connesse tra loro o connesse nel sistema nervoso periferico o nel sistema nervoso centrale. Nel campo delle neuroscienze, sono spesso identificati come gruppi di neuroni che svolgono una determinata funzione fisiologica nelle analisi di laboratorio. Le reti neurali artificiali: sono modelli matematici che rappresentano l'interconnessione tra elementi definiti neuroni artificiali, ossia costrutti matematici che in qualche misura imitano le proprietà dei neuroni viventi. Questi modelli matematici possono essere utilizzati sia per ottenere una comprensione delle reti neurali biologiche, ma ancor di più per risolvere problemi ingegneristici di intelligenza artificiale come quelli che si pongono in diversi ambiti tecnologici (in elettronica, informatica, simulazione, e altre discipline). Una rete neurale artificiale può essere realizzata sia da programmi software che da hardware dedicato. Questa branca può essere utilizzata in congiunzione alla logica fuzzy. In quel che segue si intenderà con il termine rete neurale quello più specifico di rete neurale artificiale.
- 인공신경망은 뇌기능의 특성 몇 가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 좁은 의미에서는 오차역전파법을 이용한 다층퍼셉트론을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다. 인공신경망에는 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 교사 학습과 교사 신호를 필요로 하지 않는 비교사 학습이 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, 데이터 클러스터링에는 비교사 학습이 이용된다. 결과적으로 모두 차원을 줄이기 위해, 화상이나 통계 등 다차원량의 데이터로, 선형 분리 불가능한 문제에 대해서, 비교적 작은 계산량으로 양호한 회답을 얻을 수 있는 것이 많다. 그 때문에, 패턴 인식이나 데이터 마이닝 등, 다양한 분야에서 응용되고 있다. 인공신경망은 특수한 컴퓨터를 사용하여 구성될 수도 있으나 대부분 일반 컴퓨터에서 응용소프트웨어에 의해 구현된다.
- Een neuraal netwerk, vroeger neuronaal netwerk genoemd, is een groep van verbonden neuronen (zenuwcellen). De twee belangrijkste vormen zijn biologische neurale netwerken, in het bijzonder het menselijk brein, en kunstmatige neurale netwerken. Dit artikel gaat in meer algemene zin in op de relatie tussen beide begrippen.
- Sieć neuronowa (sztuczna sieć neuronowa) – ogólna nazwa struktur matematycznych i ich programowych lub sprzętowych modeli, realizujących obliczenia lub przetwarzanie sygnałów poprzez rzędy elementów, zwanych sztucznymi neuronami, wykonujących pewną podstawową operację na swoim wejściu. Oryginalną inspiracją takiej struktury była budowa naturalnych neuronów, łączących je synaps, oraz układów nerwowych, w szczególności mózgu. Czasem nazwą sztuczne sieci neuronowe określa się interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zajmującą się konstrukcją, trenowaniem i badaniem możliwości tego rodzaju sieci.
- (mais propriamente, redes neuronais artificiais) são sistemas computacionais estruturados numa aproximação à computação baseada em ligações. Nós simples (ou neurões, neurônios, processadores ou unidades) são interligados para formar uma rede de nós - daí o termo rede neuronal. A inspiração original para essa técnica advém do exame das estruturas do cérebro, em particular do exame de neurônios.
- Нейронная сеть — термин, имеющий два значения: 1. Биологическая нейронная сеть — сеть, состоящая из биологических нейронов, которые связаны или функционально объединены в нервной системе. В нейронауках зачастую определяется как группа нейронов, которые выполняют специфические физиологические функции. 2. Искусственная нейронная сеть — сеть, состояшая из искусственных нейронов (программируемая конструкция, имитирующая свойства биологических нейронов). Искусственные нейронные сети используются для изучения свойств биологических нейронных сетей, а также для решения задач в сфере искусственного интеллекта. В данной статье рассматриваются отношения между двумя этими понятиями, подробное описание каждого из них дано в отдельных статьях — биологическая нейронная сеть и искусственная нейронная сеть.
- Ett neuronnät (rekommenderad term enligt Svenska datatermgruppen) eller neuralt nätverk är en signalflödesmodell av hjärnor och andra nervsystem. Begreppet kan även åsyfta artificiella neuronnät (ANN), som är ett samlingsnamn på ett antal självlärande algoritmer för informationsbehandling som försöker efterlikna funktionen i biologiska neuronnät. Algoritmer som emulerar neuronnät kan ofta klara problem som är svåra att lösa med konventionella datalogiska metoder. Exempel på tillämpningar är: mönsterigenkänning, signalbearbetning, reglerteknik, prognoser, självorganisering, ickelinjär optimering, optimeringsproblem med många bivillkor, exempelvis schemaläggning. Precis som den mänskliga hjärnan måste neuronnät tränas innan de kan användas. De flesta neuronnät arbetar därför i två faser, först en inlärningsfas där nätet tränas på den uppgift som ska utföras, sedan följer en tillämpningsfas där nätet bara använder det som det har lärt sig. Det går också att låta nätet fortsätta att lära sig även när det används, men vanligen lämnas det som det är när det uppnått den precision som eftersträvades.
- Theo nghĩa sinh học, mạng nơ-ron là một tập hợp các dây thần kinh kết nối với nhau. Ngày nay, thuật ngữ này còn dùng để chỉ mạng nơ-ron nhân tạo, cấu thành từ các nơ-ron nhân tạo. Do đó thuật ngữ 'mạng nơ-ron' xác định hai khái niệm phân biệt: Mạng nơ-ron sinh học là một mạng lưới các nơ-ron có kết nối hoặc có liên quan về mặt chức năng trực thuộc hệ thần kinh ngoại biên (peripheral nervous system) hay hệ thần kinh trung ương (central nervous system). Trong ngành thần kinh học (neuroscience), nó thường được dùng để chỉ một nhóm nơ-ron thuộc hệ thần kinh là đối tượng của một nghiên cứu khoa học nhất định. Mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế để mô hình một số tính chất của mạng nơ-ron sinh học, tuy nhiên, khác với các mô hình nhận thức, phần lớn các ứng dụng lại có bản chất kỹ thuật, . Xin xem các bài tương ứng để có được thông tin chi tiết về mạng nơ-ron thần kinh hay mạng nơ-ron nhân tạo. Bài này chỉ tập trung vào mối quan hệ giữa hai khái niệm này.
|
| rdfs:comment
|
- Una xarxa neuronal artificial (XNA), també anomenada xarxa neuronal simulada o senzillament xarxa neuronal, és un conjunt de neurones artificials interconnectades que utilitza un model matemàtic o computacional de processament de dades basat en una aproximació connexionista per a la computació.
- Neuronová síť je jedním z výpočetních modelů používaných v umělé inteligenci. Jejím vzorem je chování odpovídajících biologických struktur. Umělá neuronová síť je struktura určená pro distribuované paralelní zpracování dat. Skládá se z umělých (nebo také formálních) neuronů, jejichž předobrazem je biologický neuron. Neurony jsou vzájemně propojeny a navzájem si předávají signály a transformují je pomocí určitých přenosových funkcí. Neuron má libovolný počet vstupů, ale pouze jeden výstup.
- Neuronale Netze bilden die Struktur und Informationsarchitektur von Gehirn und Nervensystem von Tieren und Menschen: Neuronen und Glia sind in der Art eines Netzes miteinander verknüpft. Zwischen ihnen findet auf chemischem und elektrischem Weg ein Informationsaustausch statt. Die „Schaltungstechnik“ von Neuronen kennt üblicherweise mehrere Eingangsverbindungen sowie eine Ausgangsverbindung.
- The term neural network was traditionally used to refer to a network or circuit of biological neurons. The modern usage of the term often refers to artificial neural networks, which are composed of artificial neurons or nodes. Thus the term has two distinct usages: Biological neural networks are made up of real biological neurons that are connected or functionally related in a nervous system.
- Neuroverkot ovat informaation käsittelyn, matematiikan tai laskennan malleja, jotka perustuvat yhdistävään laskentaan. Warren McCulloch ja Walter Pitts esittivät ensimmäisen ihmisaivojen toimintaa ja matemaattista logiikkaa yhdistelevän laskennan mallin vuonna 1943.
- En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.
- A neurális hálózat biológiai neuronok összekapcsolt csoportja. Modern használatban a szó alatt a mesterséges neurális hálót értjük, amelyek mesterséges neuronokból állnak. Így a neurális háló kifejezés két különböző koncepciót is jelent: A biológiai neurális hálózat a gócok csatlakozása, vagy funkcionálisan összefüggő neuronok, a periférikus idegrendszerben, vagy a központi idegrendszerben.
- Tradizionalmente il termine rete neurale (o rete neuronale) viene utilizzato come riferimento ad una rete o ad un circuito di neuroni biologici, tuttavia ne è affermato l'uso anche in matematica applicata con riferimento alle reti neurali artificiali, modelli matematici composti di "neuroni" artificiali.
- 인공신경망은 뇌기능의 특성 몇 가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 좁은 의미에서는 오차역전파법을 이용한 다층퍼셉트론을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다. 인공신경망에는 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 교사 학습과 교사 신호를 필요로 하지 않는 비교사 학습이 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, 데이터 클러스터링에는 비교사 학습이 이용된다. 결과적으로 모두 차원을 줄이기 위해, 화상이나 통계 등 다차원량의 데이터로, 선형 분리 불가능한 문제에 대해서, 비교적 작은 계산량으로 양호한 회답을 얻을 수 있는 것이 많다. 그 때문에, 패턴 인식이나 데이터 마이닝 등, 다양한 분야에서 응용되고 있다.
- Een neuraal netwerk, vroeger neuronaal netwerk genoemd, is een groep van verbonden neuronen (zenuwcellen). De twee belangrijkste vormen zijn biologische neurale netwerken, in het bijzonder het menselijk brein, en kunstmatige neurale netwerken. Dit artikel gaat in meer algemene zin in op de relatie tussen beide begrippen.
- Sieć neuronowa (sztuczna sieć neuronowa) – ogólna nazwa struktur matematycznych i ich programowych lub sprzętowych modeli, realizujących obliczenia lub przetwarzanie sygnałów poprzez rzędy elementów, zwanych sztucznymi neuronami, wykonujących pewną podstawową operację na swoim wejściu. Oryginalną inspiracją takiej struktury była budowa naturalnych neuronów, łączących je synaps, oraz układów nerwowych, w szczególności mózgu.
- (mais propriamente, redes neuronais artificiais) são sistemas computacionais estruturados numa aproximação à computação baseada em ligações. Nós simples (ou neurões, neurônios, processadores ou unidades) são interligados para formar uma rede de nós - daí o termo rede neuronal. A inspiração original para essa técnica advém do exame das estruturas do cérebro, em particular do exame de neurônios.
- Нейронная сеть — термин, имеющий два значения: 1. Биологическая нейронная сеть — сеть, состоящая из биологических нейронов, которые связаны или функционально объединены в нервной системе. В нейронауках зачастую определяется как группа нейронов, которые выполняют специфические физиологические функции. 2. Искусственная нейронная сеть — сеть, состояшая из искусственных нейронов (программируемая конструкция, имитирующая свойства биологических нейронов).
- Ett neuronnät (rekommenderad term enligt Svenska datatermgruppen) eller neuralt nätverk är en signalflödesmodell av hjärnor och andra nervsystem. Begreppet kan även åsyfta artificiella neuronnät (ANN), som är ett samlingsnamn på ett antal självlärande algoritmer för informationsbehandling som försöker efterlikna funktionen i biologiska neuronnät. Algoritmer som emulerar neuronnät kan ofta klara problem som är svåra att lösa med konventionella datalogiska metoder.
- Theo nghĩa sinh học, mạng nơ-ron là một tập hợp các dây thần kinh kết nối với nhau. Ngày nay, thuật ngữ này còn dùng để chỉ mạng nơ-ron nhân tạo, cấu thành từ các nơ-ron nhân tạo. Do đó thuật ngữ 'mạng nơ-ron' xác định hai khái niệm phân biệt: Mạng nơ-ron sinh học là một mạng lưới các nơ-ron có kết nối hoặc có liên quan về mặt chức năng trực thuộc hệ thần kinh ngoại biên (peripheral nervous system) hay hệ thần kinh trung ương (central nervous system).
|
