ニューラル ネットワーク アルゴリズムとは何ですか?
ニューラル ネットワークは、新しいテクノロジーの分野で流行している言葉です。この言葉を聞いたことがある人は多いですが、実際にそれが何なのかを理解している人はほとんどいません。この記事の目的は、ニューラル ネットワークの機能、一般的な構造、関連用語、種類、応用など、ニューラル ネットワークに関する基本をすべて紹介することです。
「ニューラル ネットワーク」という言葉は実際には生物学に由来しており、ここで言うニューラル ネットワークの正しい名前は「人工ニューラル ネットワーク (ANN)」であるはずです。
真のニューラル ネットワークは、ニューロンと呼ばれる数から数十億の細胞 (脳を構成する小さな細胞) で構成されており、これらの細胞はさまざまな方法で接続されてネットワークを形成しています。人工ニューラル ネットワークは、この生物学的構造とその動作をシミュレートしようとします。ここには難問があります。生物学的なニューラル ネットワークについてはあまりわかっていないのです。したがって、ニューラル ネットワークのアーキテクチャは種類によって大きく異なり、私たちが知っているのはニューロンの基本構造だけです。
検索エンジンのニューラル アルゴリズム:
検索エンジンのアルゴリズムを人間の脳と比較してください。脳には約 50 ～ 500 種類のニューロンがあり、N 個の要素で構成され、検索エンジン アルゴリズムであるニューラル ネットワーク システムを形成します。 Fengcai Yiyang 氏は、検索エンジンのニューラル ネットワーク システムでは、検索エンジンのニューラル アルゴリズムがキーワードに関連する N 個の Web サイト/ページで構成され、各ニューロンがニューラル ネットワーク システム内で異なる割合を占めると考えています。もちろん、一部の検索エンジンは最近ユーザー行動アルゴリズムを追加しており、ユーザー行動アルゴリズムはニューラル アルゴリズムにも組み込まれるでしょう。
ニューラル アルゴリズムの原理:
基本的なニューロンには、シナプス、細胞体、軸索、樹状突起が含まれます。シナプスはニューロン間の接続を担当します。それらは物理的に直接接続されていませんが、それらの間には電気信号が 1 つのニューロンから別のニューロンに飛び移ることができる小さな隙間があります。これらの電子信号は処理のために体細胞に渡され、その内部の電子信号が処理結果を軸索に送信します。軸索はこれらの信号を樹状突起に分配します。最後に、樹状突起がこれらの信号を受け取り、他のシナプスに渡し、サイクルが続きます。 各ニューロンからデータを継続的にマイニングして、各分類とコーディングを形成します。各分類は、検索エンジンのニューラル アルゴリズムのいくつかの一般的なコンポーネントを形成するためにエンコードされます。最終的に、ユーザーが検索すると、分析結果がニューラル フィンガープリントに形成されます。アルゴリズムが呼び出され、ニューラル指墓の検索結果が表示されます。