了解有关 RNA 的更多信息
什么是人工神经网络？
人工神经网络通过分析预定义的示例进行学习。他训练自己建立预测数学模型，例如识别图像中的物体。为了实现这一点，RNA 依赖于大量分层组织、并行运行的处理器。有三种类型的层需要考虑。
1. 输入层
该层负责接收原始信息。为了进行比较，我们可以认为视神经在分析图像之前先感知图像。
2. 隐藏的中间层
原始数据将经过多层传输，每层都会对信息进行部分分析，然后再传输到下一层。
3.输出层
调整图层
实际上，这个过程可以进行多次，在这种情况下，RNA 会遵循学习阶段，在此期间它会调整 巴林电报数据 其权重，即每一层的重要性。
推论
网络可以逐渐做出推断，即针对新数据做出预测或推论。
了解如何开发人工智能
神经网络有哪些类型？
前馈网络
在这样的RNA中，信息只朝一个方向流动，从输入到输出。
循环网络（RNN）
RNN管理循环层：它们“记忆”前面步骤的信息。这使得它们能够有效地执行语音识别（它们可以通过考虑先前的声音来识别单词）、机器翻译或文本分析（通过建立已经分析过的单词之间的关系）等任务。
生成对抗网络 (GAN)
该人工智能模型使用两个竞争的神经网络来生成真实的数据。
卷积网络（RCNN）