“神经网络”的概念及其种类
例如，要创建一个可以识别照片中的猫的程序，您还可以使用神经网络。神经网络是一种从数据和示例中学习而不是从严格的规则和算法中学习的计算机程序。神经网络无需编制一长串描述猫外观的特征列表，而是从数百万张照片中提取这些特征，并使用它们在新图像中识别猫。
这意味着神经网络能够考虑到可以改变猫的外观的各种条件、姿势或服装。例如，由于它基于大量不同的数据进行训练，因此即使猫打扮成圣诞老人或超级英雄，它也能学会识别它们。
神经网络模拟人类大 电报列表 脑的组织，其中算法表示为通过突触相互作用并相互传递信号的神经元。学习的有效性取决于这些信号的强度。
例如，在训练识别猫时，神经网络在负责识别人脸和胡须的神经元之间建立了强大的连接，从而使其能够更准确地确定结果。
通过组织不同层次的神经元，神经网络可以得到优化，从而快速完成任务：
- 输入层。该层以图像像素的形式接收数据。其中的每个神经元对应一个像素并取其值。
- 隐藏图层。在这里处理数据并识别特征：例如，神经网络可以识别猫、帽子、草和图像的其他细节。隐藏层的数量和复杂性可以变化，层数越多，网络检测复杂模式的效率就越高。
- 输出层。在这一层中，神经网络收集处理过的数据并产生最终结果。例如，她可能会说，“这是一张来自表情包的图片，穿靴子的猫正可爱地看着镜头。”
值得注意的是，神经网络不具 掌握商业战略发展：完整指南 备思维或意识。它的功能基于算法和数学公式。它能够学习和适应不同的任务，使其成为处理信息和识别数据模式的有力工具。
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，每种架构都有自己的特点和应用：
- 感知器。这是最早的神经网络模型之一，由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）于 1958 年开发。它由单层神经元 汤加营销 组成，能够调整权重以纠正错误。与更复杂的模型相比，它是原始的。
- 多层神经网络。感知器之后，很明显它在非标准条件下识别物体的能力有限。多层神经网络已经发展到可以从数据中提取抽象特征并解决更灵活的问题，例如无论光照或倾斜角度如何都可以识别物体。
- 循环神经网络。他们专门处理文本、语音、音频或视频等数据。它们能够记住一系列数据，理解其背景并预测接下来会发生什么。这种神经网络运行的例子有谷歌翻译和 Yandex 的语音助手“Alice”。
- 卷积神经网络。专为处理图像而设计。它们可以执行物体识别、图像生成、背景处理和去除等任务。为此，他们使用卷积和池化算法，这使得他们能够突出图像不同层上的重要特征。
- 生成神经网络。能够创建新数据，无论是图像、文本还是其他类型的内容。此类神经网络的示例包括 Midjourney 和 DALL-E 图像生成器、ChatGPT 文本数据生成器以及处理图像和照片的 Lensa 自拍处理器。
我们介绍了对人工智能领域产生重大影响的最著名的神经网络架构。如果您对完整列表感兴趣，可以查看阿西莫夫研究所的神经网络动物园。