ANNの特徴は何ですか？

人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの機能に配置されたシステムです。生物学的神経系のシミュレーションです。人工ニューラルネットワークの特徴は、アルゴリズムのいくつかのアプローチを必要とするいくつかの構造があることですが、複雑なシステムであるにもかかわらず、ニューラルネットワークは簡単です。

これらのネットワークは、ディレクターのツールボックス内の特定の信号処理科学の間にあります。スペースは非常に学際的ですが、この手法では、ビューがエンジニアリングの観点に制限されます。

入出力トレーニングデータは、最適な動作点を「見つける」ために不可欠なレコードを送信するため、ニューラルネットワークテクノロジーに不可欠です。ニューラルネットワーク処理要素（PE）の非線形機能は、システムに複数の適応性を提供して、事実上いくつかの望ましい入力/出力マップを取得します。つまり、一部の人工ニューラルネットワークは幅広いマップメーカーです。

入力はニューラルネットワークに表示され、同じ望ましい応答またはフォーカス応答が出力に設定されます（これがこの方法の場合、トレーニングは監視対象と呼ばれます）。

エラーは、キャプチャされた応答とシステム出力の差で構成されます。このエラーレコードはシステムに返送され、システムパラメータ（学習ルール）を一貫して管理します。このプロセスは、パフォーマンスが効率的になるまで繰り返されます。パフォーマンスが情報に大きく依存していることは、この表現から解放されています。

人工ニューラルネットワークには、次のような特徴があります-

少なくとも1つの隠れ層を持つ多層ニューラルネットワークは、ユニバーサル近似です。これは、いくつかのターゲット関数を近似するために使用できます。 ANNには非常に表現力豊かな仮説領域があるため、モデルの過剰適合を防ぐために、特定の問題に適切なネットワークトポロジを選択することが不可欠です。

重みはトレーニングフェーズで必然的に学習されるため、ANNは冗長な機能を管理できます。冗長機能の重みは小さい傾向があります。

ニューラルネットワークは、トレーニング情報にノイズが含まれている可能性があります。ノイズを処理する1つの方法は、モデルの汎化誤差を決定するための検証セットを必要とすることです。もう1つの方法は、反復ごとに要素ごとに重みを減らすことです。

最急降下法は、ある極小値に組み立てられたANNの重みを学習するために使用されます。極小値から脱出する1つの方法は、運動量項を重み更新式に挿入することです。

ANNのトレーニングは、特に複数の非表示ノードが高い場合、遅いプロセスです。ただし、テストインスタンスはますます定義できます。