nn50.dll. 人工ニューラルネットワークは、それらの生物学的対応物、生物学的ニューラルネットワークの単純化されたモデルを実現する計算パラダイムである。 生物学的ニューラルネットワークはローカルアセンブラです
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人工ニューラルネットワークは、それらの生物学的対応物、生物学的ニューラルネットワークの単純化されたモデルを実装する計算パラダイムである。生物学的ニューラルネットワークは、脳を形成するニューロンの局所集合体とそれらの樹状突起の接続です。パターン認識、決定作成、モータリティコントロール、そして他の多くの他の多くの脳のような計算のためのニューラルネットワークの実装は、1950年代後半の大規模なコンピュータの出現によって可能にされる。従来のコンピュータは、アルゴリズムと呼ばれる、所定の一連のステップを使用して問題を解決するプログラムに依存している。これらのプログラムは、単一の複雑な中央処理装置によって制御され、メモリ内の特定の場所に情報を格納します。人工ニューラルネットワークは、並行して動作する高度に分散表現と変換を使用し、多くの高度に相互接続されたニューロンを通して制御を分散させ、それらの情報をシナプスと呼ばれる可変強度の接続に格納します - 人間の脳のように。ニューラルネットワークを訓練するには、結果に対応するサンプルパラメータを含むデータセットが必要です。トレーニングに使用されるデータは通常、結果がわかっている履歴データを使用して得られます。サンプルの問題や回答を作成することで、ニューラルネットワークを訓練することもできます。トレーニングプロセスが完了すると、ニューラルネットワークは新しい入力が処理されるときに回答を予測することができます。

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