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Redes neurais podem ser ensinadas para lidar com a ordem e o caos

Redes neurais podem ser ensinadas para lidar com a ordem e o caos


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Uma rede neural é um tipo avançado de inteligência artificial que imita os neurônios encontrados em nosso cérebro. A força das conexões entre os neurônios afeta a força do impulso conduzido e essas conexões podem ser alteradas por diferentes fatores. De maneira semelhante, os neurônios artificiais atribuem vieses e valores numéricos a certas conexões durante a fase de treinamento.

Uma desvantagem desses sistemas de rede neural é que eles não respondem bem ao caos, isso também é conhecido como cegueira do caos. Eles não podem prever e não podem adaptar na presença do caos.

Analogia da bola de demolição

Imagine uma bola de demolição balançando. Ele tem energia cinética e potencial em jogo. Se tirarmos uma foto dele no meio do movimento, não podemos dizer com certeza para onde a bola de demolição está indo ou em que velocidade. É assim que as redes neurais convencionais analisam os dados. Se implementarmos a mecânica hamiltoniana na compreensão das redes neurais, ela pode analisar o movimento da bola inteiramente, o que significa que pode olhar para onde ela estava em que momento e pode determinar para onde vai Próximo.

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Como John Lindner coloca: “O hamiltoniano é realmente o‘ molho especial ’que dá às redes neurais a capacidade de aprender a ordem e o caos.” Com esta implementação, podemos obter redes neurais para lidar com problemas mais difíceis e utilizá-los em novas áreas para nos ajudar.


Assista o vídeo: CURSO INTRODUÇÃO ÀS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS - AULA 1 (Dezembro 2022).