Що таке нейронна мережа в Matlab?
Нейронна мережа (її також називають штучною нейронною мережею або ШНМ). адаптивна система, яка навчається за допомогою взаємопов’язаних вузлів або нейронів у багатошаровій структурі, яка нагадує людський мозок.
Нейронна мережа – це метод штучного інтелекту, який навчає комп’ютери обробляти дані у спосіб, натхненний людським мозком. Це тип процесу машинного навчання, який називається глибоким навчанням, який використовує взаємопов’язані вузли або нейрони в багатошаровій структурі, що нагадує людський мозок.
Одним із найвідоміших прикладів нейронної мережі є Алгоритм пошуку Google. Нейронні мережі іноді називають штучними нейронними мережами (ШНМ) або імітованими нейронними мережами (СНМ). Вони є підмножиною машинного навчання та є основою моделей глибокого навчання.
Перший простий нейрон, скалярний вхід p множиться на скалярну вагу w, щоб утворити добуток wp, знову скаляр. По-друге, зважений вхідний сигнал wp додається до скалярного зсуву b, щоб сформувати чистий вхідний сигнал n. (У цьому випадку ви можете розглядати зсув як зсув функції f вліво на величину b.
Ви можете запустити графічний інтерфейс запуску нейронної мережі за допомогою введення команди nnstart. Потім ви клацаєте Інструмент розпізнавання образів, щоб відкрити Інструмент розпізнавання шаблонів нейронної мережі.
Побудуйте нейронну мережу за 7 кроків
- Створіть апроксимаційну модель.
- Налаштувати набір даних.
- Встановити архітектуру мережі.
- Навчання нейронної мережі.
- Покращити ефективність узагальнення.
- Результати випробувань.
- Розгорнути модель.