Rezo nè: Ki sa yo ye ak kijan yo enpak lavi ou

Ki sa ou bezwen konnen yo konprann teknoloji a chanje ozalantou ou

Rezo neral yo se modèl òdinatè nan inite konekte oswa nœuds ki fèt transmèt, pwosesis, ak aprann nan enfòmasyon (done) nan yon fason menm jan ak kòman newòn (selil nè) travay nan imen yo.

Rezo atifisyèl nè

Nan teknoloji, rezo neral yo souvan refere yo kòm rezo atifisyèl neral (ANNs) oswa neural nè yo fè distenksyon ant rezo byolojik neral yo ap modle apre. Lide prensipal la dèyè ANNs se ke sèvo imen an se "òdinatè a" ki pi konplèks ak entelijan ki egziste. Pa modèl ANNs osi byen ke posib nan estrikti a ak sistèm nan pwosesis enfòmasyon itilize pa sèvo a, chèchè te espere kreye òdinatè ki apwoche oswa plis pase entèlijans imen. Nè neral yo se yon eleman enpòtan nan avansman aktyèl nan entèlijans atifisyèl (AI), aprantisaj machin (ML), ak aprantisaj fon .

Kijan nè rezo Travay: Yon konparezon

Pou konprann kijan rezo neral travay ak diferans ki genyen ant de kalite (byolojik ak atifisyèl), se pou yo itilize egzanp lan nan yon bilding biwo 15-istwa ak liy telefòn yo ak switchboards ki wout apèl nan tout bilding lan, planche endividyèl, ak biwo endividyèl yo. Chak biwo endividyèl nan bilding biwo 15-istwa nou an reprezante yon newòn (node ​​nan rezo konpitè oswa selil nè nan byoloji). Bilding nan tèt li se yon estrikti ki gen yon seri biwo ranje nan yon sistèm nan 15 planche (yon rezo neral).

Aplike egzanp lan nan rezo byolojik neral, switchboard la ki resevwa apèl gen liy pou konekte avèk nenpòt ki biwo sou nenpòt etaj nan bilding nan tout antye. Anplis de sa, chak biwo gen liy ki konekte li nan chak lòt biwo nan bilding nan tout sou nenpòt etaj. Imajine ke yon apèl vini nan (opinyon) ak switchboard la transfere li nan yon biwo sou 3 etaj la, ki transfere li dirèkteman nan yon biwo sou etaj la 11 th , ki Lè sa a, transfere dirèkteman li nan yon biwo sou 5 etaj la th . Nan sèvo a, chak selil newòn oswa nè (yon biwo) ka dirèkteman konekte nan nenpòt ki lòt neron nan sistèm li yo oswa rezo neral (bilding lan). Enfòmasyon (apèl la) ka transmèt nan nenpòt lòt neron (biwo) nan pwosesis oswa aprann sa ki nesesè jiskaske gen yon repons oswa rezolisyon (pwodiksyon).

Lè nou aplike egzanp sa a ANN, li vin byen yon ti jan pi konplèks. Chak etaj nan bilding lan mande pou switchboard pwòp li yo, ki ka sèlman konekte nan biwo yo nan menm etaj la, osi byen ke switchboards yo sou planche yo pi wo a ak anba a li. Chak biwo ka sèlman dirèkteman konekte ak lòt biwo sou menm etaj la ak switchboard la pou etaj sa a. Tout nouvo apèl yo dwe kòmanse ak switchboard la nan premye etaj la epi yo dwe transfere nan chak etaj endividyèl nan lòd nimerik jiska etaj la 15 th anvan apèl la ka fini. Ann mete l an mouvman pou wè kijan li fonksyone.

Imajine ke yon apèl vini nan (D ') nan 1 etaj la ST etaj epi li voye nan yon biwo sou etaj la ST 1 (ne). Apèl la transfere dirèkteman pami lòt biwo (nœuds) nan etaj 1 ST a jiskaske li pare pou voye nan pwochen etaj la. Lè sa a, apèl la dwe voye tounen nan switchboard la etaj ST 1, ki Lè sa a, transfere li nan 2 nd switchboard la. Etap sa yo menm repete yon etaj nan yon moman, ak apèl la ke yo te voye nan pwosesis sa a sou chak etaj sèl tout wout la jiska etaj 15.

Nan ANNs, nœuds (biwo) yo ranje nan kouch (planche nan bilding lan). Enfòmasyon (yon apèl) toujou vini nan atravè kouch nan D '(1 etaj ST ak switchboard li yo) epi yo dwe voye nan ak trete pa chak kouch (etaj) anvan li ka deplase nan yon sèl kap vini an. Chak kouch (etaj) trete yon detay espesifik sou ki rele epi voye rezilta a ansanm ak rele nan pwochen kouch la. Lè apèl la rive nan kouch pwodiksyon an (15 etaj ak switchboard li yo), li gen ladann enfòmasyon sou pwosesis ki soti nan kouch 1-14. Nœuds yo (biwo) sou kouch 15 th la (etaj) itilize enfòmasyon ak enfòmasyon sou pwosesis ki soti nan tout kouch lòt (planche) pou vini ak yon repons oswa rezolisyon (pwodiksyon).

Rezo neral ak aprantisaj machin

Netwayaj neral yo se yon kalite teknoloji anba kategori aprantisaj machin. An reyalite, avansman nan rechèch ak devlopman nan privye neral te byen konekte ak ebbs yo ak koule nan avansman nan ML. Nè neural elaji kapasite pwosesis done yo ak ranfòse pouvwa a informatique nan ML, ogmante volim nan done ki ka trete, men tou kapasite nan fè travay ki pi konplèks.

Premye modèl òdinatè dokimante pou ANN yo te kreye nan 1943 pa Walter Pitts ak Warren McCulloch. Premye enterè ak rechèch nan rezo neral ak aprantisaj machin evantyèlman ralanti epi li te plis oswa mwens aboli pa 1969, ak sèlman ti pouse nan enterè renouvle. Òdinatè nan moman an tou senpleman pa t 'gen vit ase oswa gwo processeurs avanse avanse zòn sa yo pi lwen, ak kantite lajan vas nan done ki nesesè pou ML ak privye nè pa te disponib nan moman an.

Ogmantasyon masif nan pouvwa informatique sou tan ansanm ak kwasans lan ak ekspansyon nan entènèt la (e konsa aksè a kantite lajan masiv nan done atravè entènèt la) te rezoud defi sa yo byen bonè. Netwayaj neral ak ML yo kounye a enstrimantal nan teknoloji nou wè ak itilize chak jou, tankou rekonesans feminen , pwosesis imaj ak chache, ak tradiksyon an tan reyèl - pou non sèlman kèk.

Rezo neral Egzanp nan lavi chak jou

ANN a se yon sijè san patipri konplèks nan teknoloji, sepandan, li la vo pran kèk tan yo eksplore paske nan nimewo a ogmante nan fason li enpak lavi nou chak jou. Isit la yo se kèk egzanp kèk nan fason rezo neral yo kounye a itilize pa endistri diferan: