Det verkar som om du kanske har felstavat "neurala nätverk".
neurala nätverk är datorsystem inspirerade av de biologiska neurala nätverk som utgör djurhjärnor. De är en delmängd av maskininlärning och är kärnan i djupa inlärningsalgoritmer.
Neurala nätverk består av sammankopplade noder (neuroner) organiserade i lager. Dessa lager inkluderar vanligtvis:
* Ingångslager: Tar emot de initiala uppgifterna.
* dolda lager: Utför komplexa beräkningar på data. Ett nätverk kan ha flera dolda lager, vilket leder till "djupa" neurala nätverk.
* Utgångsskikt: Producerar det slutliga resultatet.
Varje anslutning mellan neuroner har en vikt associerad med den. Under träningsprocessen justerar nätverket dessa vikter baserat på de data som den matas. Denna justering gör det möjligt för nätverket att lära sig mönster och göra förutsägelser.
Neurala nätverk används för en mängd olika uppgifter, inklusive:
* Bildigenkänning: Identifiera objekt, ansikten etc. i bilder.
* Naturlig språkbehandling: Förstå och generera mänskligt språk.
* Taligenkänning: Konvertera talade ord till text.
* Maskinöversättning: Översätta text från ett språk till ett annat.
* Medicinsk diagnos: Hjälper läkare vid diagnostisering av sjukdomar.
* Finansiell prognos: Förutsäga aktiekurser eller andra finansiella indikatorer.
Kort sagt, neurala nätverk är kraftfulla verktyg för att hitta mönster och göra förutsägelser i komplexa data. Deras förmåga att lära av data gör dem anpassningsbara och kapabla att lösa ett brett utbud av problem.
