เครือข่ายประสาทได้รับการพัฒนาโดยพยายามจำลองการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนของเซลล์ประสาทในระบบประสาทของมนุษย์
เป็นที่เชื่อกันว่าเนื่องจากระบบประสาทชีวภาพมีประสิทธิภาพมากในการถ่ายทอดและประมวลผลสัญญาณ จึงสามารถช่วยสร้างความฉลาดเหมือนมนุษย์ให้กับเครื่องจักรได้
สิ่งนี้นำไปสู่การสร้างเครือข่ายของเซลล์ประสาทเทียมที่สามารถประมวลผลและถ่ายโอนข้อมูลได้เช่นเดียวกับกลุ่มของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์
สิ่งนี้ทำให้ความสามารถที่เพิ่มขึ้นอย่างมากสำหรับเครื่องจักรในการเรียนรู้และตอบสนองอย่างชาญฉลาด จึงเป็นที่มาของโครงข่ายประสาทเทียม
ในบทความนี้ ผมจะพูดถึงโครงข่ายประสาทเทียม วิธีการทำงาน ข้อดี และประเด็นสำคัญอื่นๆ
เริ่มกันเลย!
โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
ที่มารูปภาพ: Tibco.com
โครงข่ายประสาทเทียมหรือโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ที่สอนให้เครื่องจักร/คอมพิวเตอร์ประมวลผลข้อมูล เช่น สมองชีวภาพ เครือข่ายมีระบบที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งช่วยให้สามารถเรียนรู้จากกิจกรรมก่อนหน้าและปรับปรุงต่อไปได้
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นกลุ่มย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง และแกนกลางได้รับการพัฒนาโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ชื่อ “โครงข่ายประสาทเทียม” ได้รับแรงบันดาลใจจากเครือข่ายเซลล์ประสาทอันสลับซับซ้อนในสมองของมนุษย์ และวิธีการสื่อสารของเซลล์ประสาท
โครงข่ายประสาทเทียมใช้ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นอินพุตเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้และเพิ่มความสามารถ ให้การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลในอดีตพร้อมความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและทันสมัย
ประวัติของโครงข่ายประสาทเทียมสามารถย้อนกลับไปได้ถึงยุคแรกของคอมพิวเตอร์ ตัวอย่างแรกของโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการออกแบบโดย Warren McCulloch ให้เป็นระบบวงจรที่สามารถประมาณการทำงานของสมองมนุษย์ได้
ในปี พ.ศ. 2501 แฟรงก์ โรเซนแบลตต์ได้พัฒนาตัวอย่างการรับรู้ประดิษฐ์ขึ้นเป็นครั้งแรก ในปี พ.ศ. 2525 มีการเผยแพร่บทความเกี่ยวกับ “เครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ” โดย John Hopfield เครือข่ายประสาทถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในปี 1988 ในด้านการศึกษาโปรตีน
เทคโนโลยีนี้ใช้เพื่อทำนายรูปร่างสามมิติของโปรตีน ภายในปี 1992 อัลกอริทึมสำหรับการจดจำวัตถุ 3 มิติได้รับการพัฒนา
ในปัจจุบันโครงข่ายประสาทมีความก้าวหน้าอย่างมาก มีการใช้ในหลายภาคส่วน ตั้งแต่การดูแลสุขภาพ การบินและอวกาศ การป้องกัน ไปจนถึงความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ การตลาด และการพยากรณ์อากาศ
โครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไร?
ตามที่ได้อธิบายไว้ข้างต้น การพัฒนาโครงข่ายประสาทได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ในแง่ของสถาปัตยกรรมประสาท เซลล์ประสาทของสมองมนุษย์สามารถสร้างเครือข่ายที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงถึงกันสูงซึ่งสัญญาณจะถูกส่งและประมวลผลข้อมูล สิ่งนี้ทำหน้าที่เป็นหน้าที่ของเซลล์ประสาทที่ถูกจำลองโดยโครงข่ายประสาทเทียม
วิธีการพื้นฐานที่การทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมคือการเชื่อมต่อกันของเซลล์ประสาทหลายชั้นและต่างกันภายในเครือข่าย เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์เชื่อมต่อกับเซลล์อื่นผ่านทางโหนด
สามารถรับอินพุตจากเลเยอร์ก่อนหน้าและส่งเอาต์พุตที่ผ่านไปยังเลเยอร์ในภายหลัง ขั้นตอนนี้ทำซ้ำไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะมีการตัดสินใจหรือการทำนายโดยเลเยอร์สุดท้าย
การทำงานของเครือข่ายประสาทสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นในแง่ของกลไกส่วนบุคคลของแต่ละชั้นของเครือข่ายที่ข้อมูลผ่านและประมวลผล ในโครงสร้างพื้นฐานมี 3 เลเยอร์ คือ อินพุต ซ่อน และเอาท์พุต
เลเยอร์อินพุต
ชั้นของเครือข่ายประสาทนี้มีหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากโลกภายนอก หลังจากรวบรวมข้อมูลแล้ว เลเยอร์จะประมวลผลข้อมูลนั้นเพื่อวิเคราะห์เนื้อหาของข้อมูล และเพิ่มหมวดหมู่ให้กับข้อมูลเพื่อการระบุที่ดีขึ้น จากนั้นจะส่งข้อมูลไปยังเลเยอร์ถัดไป
ชั้นที่ซ่อนอยู่
ข้อมูลจากเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่มาจากเลเยอร์อินพุตและเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่อื่นๆ อาจมีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จำนวนมากในโครงข่ายประสาทเทียม แต่ละเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่สามารถวิเคราะห์อินพุตที่ส่งผ่านมาจากเลเยอร์ก่อนหน้า ข้อมูลที่ได้รับจะถูกประมวลผลแล้วส่งต่อต่อไป
ชั้นเอาท์พุท
ข้อมูลที่ส่งผ่านจากเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่สุดท้ายมาถึงเลเยอร์เอาต์พุต เลเยอร์นี้แสดงผลสุดท้ายจากการประมวลผลข้อมูลที่เกิดขึ้นในเลเยอร์ก่อนหน้าของโครงข่ายประสาทเทียม เลเยอร์เอาต์พุตสามารถมีโหนดได้ตั้งแต่หนึ่งโหนดขึ้นไปตามอินพุต
ตัวอย่างเช่น เมื่อจัดการกับข้อมูลไบนารี (1/0, ใช่/ไม่ใช่) โหนดเอาต์พุตเดียวจะถูกใช้ แต่ในขณะที่จัดการกับข้อมูลหลายหมวดหมู่ จะใช้หลายโหนด
เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่นั้นเป็นเครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกของการเชื่อมต่อระหว่างโหนดต่างๆ การเชื่อมต่อโหนดจะแสดงด้วยตัวเลขที่เรียกว่า “น้ำหนัก” มันแสดงว่าโหนดสามารถมีอิทธิพลต่อโหนดอื่นได้มากเพียงใด ค่าบวกบ่งชี้ความสามารถในการกระตุ้นโหนดอื่น ในขณะที่ค่าลบบ่งชี้ความสามารถในการระงับโหนดอื่น
ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม
สำหรับการใช้งานและข้อมูลประเภทต่างๆ จะมีการใช้โครงข่ายประสาทเทียมประเภทต่างๆ ซึ่งแต่ละประเภทมีสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน นี่คือประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมบางประเภท:
#1. เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ด
ในโครงข่ายประสาทเทียมประเภทนี้ มีเลเยอร์และเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่หลายชั้นเชื่อมต่อกัน ที่นี่ การไหลของข้อมูลจะเป็นไปในทิศทางไปข้างหน้าเท่านั้นโดยไม่มีการเผยแพร่ย้อนกลับ ดังนั้นชื่อ “feedforward” เลเยอร์นี้จำนวนมากขึ้นช่วยในการปรับแต่งน้ำหนัก และด้วยเหตุนี้การเรียนรู้
#2. เพอร์เซปตรอน
นี่คือเครือข่ายรูปแบบพื้นฐานที่สุดที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเพียง 1 เซลล์ เซลล์ประสาทใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานกับอินพุตเพื่อรับเอาต์พุตไบนารี โดยหลักแล้วจะเพิ่มค่าอินพุตและน้ำหนักของโหนด และส่งผ่านผลรวมไปยังฟังก์ชันการเปิดใช้งานเพื่อสร้างเอาต์พุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ไม่มีอยู่ในเครือข่ายประเภทนี้
#3. Perceptron หลายชั้น
โครงข่ายประสาทเทียมประเภทนี้อนุญาตให้มีการเผยแพร่ย้อนกลับ ซึ่งระบบฟีดฟอร์เวิร์ดไม่รองรับ ซึ่งรวมเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้นและฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่อนุญาตการไหลของข้อมูลแบบสองทิศทาง อินพุตได้รับการเผยแพร่ไปข้างหน้าในขณะที่การอัปเดตน้ำหนักถูกเผยแพร่ย้อนหลัง ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามเป้าหมาย
#4. เครือข่ายพื้นฐานเรเดียล
หมวดหมู่เครือข่ายนี้ใช้ชั้นของเซลล์ประสาท Radial Basis Function (RBF) ระหว่างชั้นอินพุตและเอาต์พุต เซลล์ประสาทเหล่านี้สามารถจัดเก็บคลาสของข้อมูลการฝึกอบรมต่างๆ ได้ ดังนั้นจึงใช้วิธีอื่นในการทำนายเป้าหมาย เซลล์ประสาทจะเปรียบเทียบระยะทางแบบยุคลิดกับคลาสที่เก็บไว้จริงจากค่าคุณลักษณะของอินพุต
#5. เครือข่าย Convolutional
โครงข่ายประสาทเทียมนี้ประกอบด้วยการบิดเกลียวหลายชั้นซึ่งระบุคุณสมบัติที่สำคัญจากอินพุต เช่น รูปภาพ เลเยอร์แรกจะเน้นที่รายละเอียดระดับต่ำ ในขณะที่เลเยอร์ต่อมาเน้นที่รายละเอียดระดับสูง เครือข่ายนี้ใช้เมทริกซ์หรือตัวกรองที่กำหนดเองเพื่อสร้างแผนที่
#6. เครือข่ายที่เกิดซ้ำ
เครือข่ายนี้ใช้เมื่อมีความต้องการรับการคาดการณ์จากลำดับข้อมูลที่กำหนด อาจใช้อินพุตที่ล่าช้าของการทำนายครั้งล่าสุด สิ่งนี้ถูกเก็บไว้ภายในเซลล์ข้อมูล RNN ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นอินพุตที่สองที่ใช้สำหรับการทำนาย
#7. เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้น
ในโครงข่ายประสาทเทียมประเภทนี้ เซลล์หน่วยความจำพิเศษเพิ่มเติมจะใช้เพื่อบันทึกข้อมูลเป็นระยะเวลานานขึ้นและแก้ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป ลอจิกเกตใช้เพื่อระบุเอาต์พุตที่ต้องใช้หรือทิ้ง ดังนั้นลอจิกเกตสามตัวที่ใช้ในสิ่งนี้คือ – อินพุต เอาต์พุต และลืม
ประโยชน์ของโครงข่ายประสาทเทียม
โครงข่ายประสาทเทียมมีประโยชน์มากมาย:
- ด้วยโครงสร้างของมัน มันสามารถประมวลผลข้อมูลและเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เชิงเส้นเกี่ยวกับโลกแห่งความจริง และทำให้การเรียนรู้ของมันกลายเป็นเรื่องทั่วไปเพื่อสร้างผลลัพธ์ใหม่
- โครงข่ายประสาทเทียมไม่มีข้อจำกัดด้านอินพุต ดังนั้นสิ่งเหล่านี้สามารถสร้างแบบจำลอง heteroskedasticity ซึ่งสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ระหว่างข้อมูล
- โครงข่ายประสาทเทียมสามารถจัดเก็บข้อมูลทั่วทั้งเครือข่ายและทำงานกับข้อมูลที่ไม่เพียงพอ สิ่งนี้สร้างความซ้ำซ้อนของข้อมูลและลดความเสี่ยงของการสูญหายของข้อมูล
- เนื่องจากมีการเชื่อมต่อซ้ำซ้อน จึงสามารถประมวลผลข้อมูลหลายรายการพร้อมกันและแบบขนานได้ ซึ่งหมายความว่าโครงข่ายประสาทเทียมสามารถช่วยทำหน้าที่หลายอย่างพร้อมกันได้
- ความสามารถในการปรับการประมวลผลข้อมูลทำให้มีความทนทานต่อข้อผิดพลาดสูงและฝึกฝนตัวเองให้ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
- เนื่องจากเครือข่ายใช้หน่วยความจำแบบกระจาย จึงทนทานต่อการเสียหายของข้อมูล
- มันสามารถเรียนรู้จากเหตุการณ์ในอดีต โดยสามารถฝึกเครื่องจักรให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น
การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม
- การทำนายประสิทธิภาพของตลาดหุ้น: Multilayer Perceptron มักใช้เพื่อทำนายประสิทธิภาพของตลาดหุ้นและเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงของตลาดหุ้น ระบบจะคาดการณ์ตามอัตราส่วนกำไร ผลตอบแทนประจำปี และข้อมูลประสิทธิภาพที่ผ่านมาจากตลาดหุ้น
- การจดจำใบหน้า: เครือข่าย Convolutional ใช้เพื่อเรียกใช้ระบบการจดจำใบหน้าที่จับคู่ ID ใบหน้าที่กำหนดกับรายการ ID ใบหน้าบนฐานข้อมูลเพื่อแสดงการจับคู่ในเชิงบวก
- การศึกษาพฤติกรรมโซเชียลมีเดีย: สามารถใช้ Perceptron แบบผู้เล่นหลายคนเพื่อศึกษาพฤติกรรมของผู้คนบนโซเชียลมีเดียจากการสนทนาเสมือนและการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย ข้อมูลนี้สามารถใช้ในกิจกรรมทางการตลาด
- การวิจัยด้านการบินและอวกาศ: เครือข่ายการหน่วงเวลาสามารถใช้ในด้านต่างๆ ของวิชาการบิน เช่น การจดจำรูปแบบ ระบบควบคุมการรักษาความปลอดภัย นักบินอัตโนมัติประสิทธิภาพสูง การวินิจฉัยข้อบกพร่องของเครื่องบิน และการพัฒนาแบบจำลอง สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงความปลอดภัยและแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยในอุตสาหกรรม
- การวางแผนการป้องกัน: กลยุทธ์การป้องกันสามารถเข้าถึงได้และพัฒนาโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม เทคโนโลยีนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงในการป้องกัน ควบคุมอุปกรณ์อัตโนมัติ และระบุจุดที่เป็นไปได้สำหรับการลาดตระเวน
- การดูแลสุขภาพ: สามารถใช้เครือข่ายเพื่อสร้างเทคนิคการถ่ายภาพที่ดีขึ้นสำหรับอัลตราซาวนด์ CT Scan และ X-rays นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการบันทึกและติดตามข้อมูลผู้ป่วยได้ดีขึ้น
- การยืนยันตัวตน: สามารถระบุรูปแบบในลายมือได้โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม สิ่งนี้สามารถช่วยระบุหลักฐานที่เป็นไปได้ของการปลอมแปลงผ่านระบบการตรวจสอบลายมือและลายเซ็น
- การพยากรณ์อากาศ: ข้อมูลจากดาวเทียมสภาพอากาศสามารถใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองแบบไดนามิกและการคาดการณ์รูปแบบสภาพอากาศที่มีความแม่นยำสูงกว่า สิ่งนี้สามารถช่วยสร้างการเตือนภัยธรรมชาติล่วงหน้าเพื่อให้สามารถดำเนินการป้องกันได้ทันท่วงที
แหล่งเรียนรู้
#1. Deep Learning AZ โดย Udemy
Deep Learning AZ โดย Udemy จะช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีใช้ Python และสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ระยะเวลาของหลักสูตรคือ 22 ชั่วโมง 33 นาที
หลักสูตรจะสอนนักเรียนให้:
- เข้าใจแนวคิดของ AI, โครงข่ายประสาทเทียม, แผนที่ที่จัดระเบียบตัวเอง, Boltzmann Machine และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติได้ดีขึ้น
- วิธีการนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง
ราคาของหลักสูตรคือ $39.98
#2. วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดย Udemy
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหลักสูตรที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมที่ให้ความครอบคลุมในเชิงลึกของทฤษฎีโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรนี้เปิดสอนโดย Udemy ระยะเวลาของมันคือ 12 ชั่วโมง
หลักสูตรจะสอน:
- เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม
- พัฒนาโค้ดสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมตั้งแต่เริ่มต้น
ราคาของหลักสูตรคือ $35.13
#3. การสร้างโครงข่ายประสาทเทียมโดย Udemy
หลักสูตร Udemy การสร้างโครงข่ายประสาทเทียมใน Python ตั้งแต่เริ่มต้นช่วยให้ผู้เรียนสามารถพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้การไล่ระดับสีและการถดถอยเชิงเส้น ระยะเวลาของหลักสูตรคือ 3 ชั่วโมง 6 นาที
หลักสูตรจะสอน:
- เกี่ยวกับฟังก์ชันพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม เช่น การถดถอยเชิงเส้น การย้อนกลับ และฟังก์ชันต้นทุน
- ในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม จำแนกประเภท ปรับอัตราการเรียนรู้ ปรับอินพุตให้เป็นมาตรฐาน และปรับความแม่นยำให้เหมาะสม
ราคาของหลักสูตรคือ $31.50
#4. Neural Networks และ Deep Learning โดย Coursera
หลักสูตร Neural Networks และ Deep Learning เปิดสอนโดย Coursera หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรแรกที่เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เชิงลึกและมุ่งเน้นไปที่แนวคิดพื้นฐาน ระยะเวลาของหลักสูตรคือ 25 ชั่วโมง
หลักสูตรจะสอน:
- ทำความคุ้นเคยกับแนวโน้มทางเทคโนโลยีสำคัญที่ขับเคลื่อนการพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึก
- เรียนรู้วิธีฝึกอบรมการเรียนรู้เชิงลึกและใช้เพื่อพัฒนาเครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
หลักสูตรนี้เปิดสอนโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย
#5. สร้างการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงและ NLP
หลักสูตร Building Advanced Deep Learning และ NLP นำเสนอโดย Educative หลักสูตรใช้เวลาประมาณ 5 ชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์
หลักสูตรจะสอน:
- ทำงานในสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดแบบลงมือปฏิบัติจริง
- เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดในการเรียนรู้เชิงลึกและการปฏิบัติในโครงการที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง
ราคาของหลักสูตรคือ $9.09 ต่อเดือน
#6. โครงการโครงข่ายประสาทเทียมด้วย Python:
หนังสือเล่มนี้โดย James Loy เป็นคู่มือที่ดีที่สุดเกี่ยวกับวิธีใช้ Python และค้นพบพลังของโครงข่ายประสาทเทียม มันจะทำให้คุณเรียนรู้และใช้โครงข่ายประสาทเทียมด้วยความช่วยเหลือจากหกโครงการใน Python โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม การทำโปรเจ็กต์นี้ให้สำเร็จจะช่วยให้คุณสร้างพอร์ตโฟลิโอ ML ของคุณได้
หลักสูตรจะสอน:
- สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาท เช่น LSTM และ CNN
- หากต้องการใช้ไลบรารียอดนิยมเช่น Keras
- โครงการเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความรู้สึก การระบุใบหน้า การตรวจจับวัตถุ ฯลฯ
#7. โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก
หนังสือเล่มนี้โดย Charu C. Aggarwal ครอบคลุมโมเดลสมัยใหม่และคลาสสิกในการเรียนรู้เชิงลึก โดยจะสอนคุณเกี่ยวกับอัลกอริทึมและทฤษฎีของการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อให้คุณสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย
นอกจากนี้ยังครอบคลุมถึงแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ระบบผู้แนะนำ คำบรรยายภาพและการจัดหมวดหมู่ การวิเคราะห์ข้อความ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ เกม และอื่นๆ
คุณจะได้เรียนรู้:
- พื้นฐานโครงข่ายประสาทเทียม
- พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม
- หัวข้อโครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูง เช่น GAN, เครื่องทัวริงประสาท เป็นต้น
บทสรุป
Neural Networks เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่สนับสนุนการเรียนรู้ในลักษณะที่ใกล้เคียงกับสติปัญญาของมนุษย์ สิ่งเหล่านี้ประกอบด้วยหลายเลเยอร์ แต่ละเลเยอร์มีหน้าที่และเอาต์พุตของตัวเอง เมื่อพิจารณาถึงประโยชน์ต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความสามารถในการประมวลผลข้อมูล การประมวลผลแบบขนาน ฯลฯ แอปพลิเคชันของโครงข่ายประสาทเทียมจึงเพิ่มขึ้นในหลายภาคส่วนสำหรับการคาดการณ์และการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น
คุณยังสามารถสำรวจเครือข่ายประสาทเทียม
