¿Cuáles son los modelos computacionales utilizados para evaluar redes neuronales?

La función de pérdida es un modelo computacional utilizado para evaluar redes neuronales.

Para el modelo de red neuronal que construye usted mismo, los pesos y umbrales aún deben obtenerse mediante entrenamiento. Después de la inicialización, el algoritmo BP se agrega a este modelo y los pesos se ajustan continuamente. Primero puede utilizar la caja de herramientas de redes neuronales para entrenar una red y luego exportar los pesos y umbrales. net.IW{1, 1}=W1; net.LW{2, 1}=W2; net.b{1}=B1; net.b{2}=B2; .

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA), también denominadas redes neuronales (NN) o modelo de conexión, son un modelo de distribución que imita las características de comportamiento de las redes neuronales animales. Este es un modelo matemático algorítmico de procesamiento paralelo de información. tipo de red depende de la complejidad del sistema para lograr el propósito de procesar información ajustando la relación de interconexión entre una gran cantidad de nodos internos.

Aplicaciones de las redes neuronales:

Aplicación

Basándose en la investigación de modelos y algoritmos de redes, las redes neuronales artificiales se utilizan para formar sistemas de aplicación práctica, por ejemplo, para completar determinadas funciones de procesamiento de señales o reconocimiento de patrones, para construir sistemas expertos, robots fabricados, complejos control de sistemas, etc.

A lo largo de la historia del desarrollo de la ciencia y la tecnología emergentes contemporáneas, la humanidad ha experimentado altibajos en el proceso de conquista del espacio, las partículas elementales, el origen de la vida y otros campos científicos y tecnológicos. Un camino desigual también veremos que la investigación sobre la exploración de las funciones del cerebro humano y las redes neuronales evolucionará cada día que pasa a medida que se superen muchas dificultades.

El contenido de la investigación de las redes neuronales es bastante extenso y refleja múltiples aspectos. tecnologías interdisciplinarias disciplinarias Características del campo El principal trabajo de investigación se centra en los siguientes aspectos:

Prototipos biológicos

Estudio de las células nerviosas desde los aspectos de la fisiología, psicología, anatomía, ciencias del cerebro. , patología, etc., red neuronal, estructura prototipo biológica y mecanismo funcional del sistema nervioso.