¿Qué es una red neuronal en inteligencia artificial?
Abstrae la red neuronal del cerebro humano desde la perspectiva del procesamiento de información, establece un modelo simple y forma diferentes redes según diferentes métodos de conexión. En ingeniería y academia, a menudo se las denomina simplemente redes neuronales o directamente redes neuronales. Una red neuronal es un modelo computacional que consta de una gran cantidad de nodos (o neuronas) interconectados. Cada nodo representa una función de salida específica, llamada función de activación.
La conexión entre cada dos nodos representa un valor ponderado de la señal que pasa a través de la conexión, llamado peso, que equivale a la memoria de una red neuronal artificial. La salida de la red varía según las conexiones, los pesos y las funciones de activación de la red. La red en sí suele ser una aproximación de algún algoritmo o función, o puede ser una expresión de una estrategia lógica.
En los últimos diez años, el trabajo de investigación sobre redes neuronales artificiales se ha profundizado continuamente y se han logrado grandes avances. Ha resuelto con éxito muchos problemas prácticos que son difíciles de resolver para las computadoras modernas en los campos del reconocimiento de patrones, robots inteligentes, control automático, predicción y estimación, biología, medicina y economía, y ha mostrado buenas características inteligentes.
Las características y ventajas de las redes neuronales artificiales se reflejan principalmente en tres aspectos:
1. Tiene función de autoaprendizaje. Por ejemplo, al implementar el reconocimiento de imágenes, solo necesita ingresar muchas plantillas de imágenes diferentes y los resultados correspondientes para ser reconocidos en la red neuronal artificial, y la red aprenderá gradualmente a reconocer imágenes similares a través de la función de autoaprendizaje. La función de autoaprendizaje es importante para la predicción. Se espera que en el futuro las computadoras de redes neuronales artificiales proporcionen pronósticos económicos, pronósticos de mercado y pronósticos de beneficios para los humanos, y sus perspectivas de aplicación son muy amplias.
2. Tiene función de almacenamiento Lenovo. Esta correlación se puede lograr utilizando la red de retroalimentación de redes neuronales artificiales.
3. Tener la capacidad de encontrar soluciones óptimas a gran velocidad. Encontrar la solución óptima a un problema complejo suele requerir muchos cálculos. Al utilizar una red neuronal artificial de retroalimentación diseñada para un determinado problema y aprovechar al máximo la potencia informática de alta velocidad de la computadora, se puede encontrar rápidamente la solución óptima.