Las redes neuronales son algoritmos de aprendizaje automático que imitan la forma en que el cerebro humano procesa la información. Funcionan conectando un número elevado de nodos entre sí, los cuales se conectan para crear redes de neuronas que se comunican entre sí y permiten al algoritmo aprender de los datos.

Los principales tipos de redes neuronales son: Redes Neuronales Artificiales, Redes Neuronales Recurrentes, Redes Neuronales Convolucionales y Redes Neuronales Generativas Adversarias. Las Redes Neuronales Artificiales son una red simple con una sola capa oculta de neuronas, mientras que las Redes Neuronales Recurrentes permiten que la información fluya de una neurona a la siguiente en una secuencia lineal. Las Redes Neuronales Convolucionales son un tipo de red profunda que se utiliza para procesar imágenes y se compone de una serie de capas convolucionales y capas de agrupamiento. Por último, las Redes Neuronales Generativas Adversarias son un tipo de red profunda que se utiliza para generar contenido nuevo a partir de datos de entrada.
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลียนแบบวิธีที่สมองมนุษย์ประมวลผลข้อมูล ทำงานโดยการเชื่อมต่อโหนดจำนวนมากเข้าด้วยกัน ซึ่งเชื่อมต่อกันเพื่อสร้างเครือข่ายของเซลล์ประสาทที่สื่อสารระหว่างกัน และอนุญาตให้อัลกอริธึมเรียนรู้จากข้อมูล ประเภทหลักของโครงข่ายประสาทเทียมได้แก่: โครงข่ายประสาทเทียม, โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ, โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional และโครงข่ายประสาทเทียมที่ขัดแย้งกันทั่วไป โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครือข่ายธรรมดาที่มีชั้นเซลล์ประสาทซ่อนอยู่ชั้นเดียว ในขณะที่โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำจะทำให้ข้อมูลไหลจากเซลล์ประสาทหนึ่งไปยังอีกเซลล์หนึ่งเป็นลำดับเชิงเส้น Convolutional Neural Networks เป็นเครือข่ายเชิงลึกประเภทหนึ่งที่ใช้สำหรับการประมวลผลภาพ และประกอบด้วยชุดของเลเยอร์ Convolutional และเลเยอร์รวมกลุ่ม สุดท้ายนี้ Generative Adversarial Neural Networks เป็นเครือข่ายเชิงลึกประเภทหนึ่งที่ใช้เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่จากข้อมูลอินพุต
spam lang_mismatch quality