ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワーク(NN)は、人間の脳の仕組みから大まかな着想を得たコンピューティング?システムです。 複数の機械学習アルゴリズムが連携して複雑なデータを処理するフレームワークを提供します。 ニューラルネットワークはサンプルを分析することでタスクの実行方法を「学習」できますが、通常はタスク特有の命令は必要ありません。
なぜニューラルネットワークなのか
ニューラルネットワークは、机械学习のコンポーネントで、复雑な信号処理またはパターン认识問題を解決するために使用できます。 ニューラルネットワークの商用アプリケーションには、パターン认识と予測が含まれます。 これらのアプリケーションは、小切手処理のための筆跡の認識、音声転写、気象予測、株式市場の変動予測、顔特徴の認識、配送ルートの計画と最適化などに使用されています。
ニューラルネットワークのタイプ
再帰型ニューラルネットワーク
広く使用されているネットワークは再帰型ニューラルネットワークで、データの時系列特性を認識し、そのパターンを使用して次に起こり得るシナリオを予測するように設計されています。 再帰型ニューラルネットワークは、シーケンスとそのコンテキストをより深く理解できるため、より正確に予測することができます。
その正确な予测结果のために、再帰型ニューラルネットワークは音声认识、言语翻訳、财务予测、気象予测などのタスクに推奨されるアルゴリズムとなっています。
畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークは、画像内のパターンを认识する能力があることから、主に画像の认识と処理に使用されます。 畳み込みニューラルネットワークは視覚的画像の問題を解決するように設計されていますが、画像の认识と解析以外にも、画像の分類、自然言語処理、創薬、健康リスク評価など、多くの用途があります。
础谤尘の関连ソリューションと関连情报
惭尝の基础とデバイスに実装する方法について、このガイドをご确认ください。
このブログをお読みになり、エッジデバイスでの惭尝の适用例について理解を深めてください。
ある开発者がニューラルネットワークを使ってどのようにして四足歩行ロボットに歩き方を教えたかをご覧ください。
电力効率のよいデバイスで惭尝ワークロードを実现するための础谤尘のオープンソースツールは、こちらからダウンロードしてください。