Что такое алгоритм нейронной сети?
Нейронная сеть – модное слово в сфере новых технологий. Многие слышали этот термин, но мало кто на самом деле понимает, что это такое. Цель этой статьи — представить все основы нейронных сетей, включая их функции, общую структуру, соответствующую терминологию, типы и их применение.
Слово «нейронная сеть» на самом деле пришло из биологии, и правильное название нейронной сети, о которой мы говорим, должно быть «искусственные нейронные сети (ИНС)».
Настоящая нейронная сеть состоит из нескольких или миллиардов клеток, называемых нейронами (крошечных клеток, составляющих наш мозг), которые по-разному соединены в сеть. Искусственные нейронные сети пытаются смоделировать эту биологическую архитектуру и ее работу. Здесь возникает загадка: мы мало что знаем о биологических нейронных сетях! Поэтому архитектура нейронных сетей сильно различается в зависимости от типа, и все, что мы знаем, — это базовая структура нейронов.
Нейронные алгоритмы в поисковых системах:
Сравните алгоритм поисковой системы с человеческим мозгом. В мозгу имеется от 50 до 500 различных типов нейронов, которые состоят из N множества факторов и образуют систему нейронных сетей, которая является алгоритмом поисковой системы. Фэнцай Иян считает, что в системе нейронной сети поисковой системы нейронный алгоритм поисковой системы состоит из N веб-сайтов/страниц, связанных с ключевыми словами, и каждый нейрон отвечает за различную долю в системе нейронной сети. Конечно, некоторые поисковые системы недавно добавили алгоритмы поведения пользователей, и алгоритмы поведения пользователей также будут включены в нейронные алгоритмы.
Принцип нейронного алгоритма:
Основные нейроны включают синапсы, сому, аксоны и дендриты. Синапсы отвечают за связи между нейронами. Они не связаны напрямую физически, но между ними имеется небольшой зазор, позволяющий электрическим сигналам перескакивать от одного нейрона к другому. Эти электронные сигналы затем будут переданы соме для обработки, а ее внутренние электронные сигналы передадут результаты обработки аксону. Аксон будет распространять эти сигналы по дендритам. Наконец, дендриты принимают эти сигналы и передают их другим синапсам, и цикл продолжается. Непрерывно анализируйте данные от каждого нейрона для формирования каждой классификации и кодирования. Каждая классификация кодируется для формирования некоторых общих компонентов нейронного алгоритма поисковой системы. Наконец, результаты анализа формируются в нейронный отпечаток пальца, когда пользователь выполняет поиск. будет вызываться алгоритм «Отпечатки пальцев», отображаемый в результатах поиска гробниц нейронных пальцев.