Neurologiskt inspirerade nätverksarkitekturer
Medan konventionella datorer är otroligt kraftfulla, finns det många problem som hjärnan kan lösa mer effektivt. Neurologiskt inspirerade nätverksarkitekturer är ett försök att brobygga klyftan mellan biologisk och artificiell intelligens och att skapa system som kan dra nytta av både maskinens precision och hjärnans adaptiva bearbetningskapacitet.
Neurologiskt inspirerade nätverksarkitekturer är designade efter inspiration från den biologiska strukturen och funktionen av det mänskliga nervsystemet. Det centrala konceptet är att försöka efterlikna hur hjärnan behandlar information för att skapa artificiella system som kan ha liknande eller överlägsna kapaciteter.
Biologiska Neurala Nätverk
Hjärnan består av miljarder neuronceller, och varje neuron är kopplad till tusentals andra neuroner via synapser. Neuroner kommunicerar genom att sända elektriska impulser till varandra, och styrkan av dessa förbindelser kan ändras, vilket är grunden för inlärning och minne.
Artificiella Neurala Nätverk
Dessa nätverk är förenklade modeller av deras biologiska motsvarigheter. De består av ”neuroner” (ofta kallade ”noder” eller ”enheter”) som är arrangerade i lager. Dessa neuroner är kopplade genom vikter, och dessa vikter justeras under inlärningsprocessen.
Djupinlärning
Inom detta område har det skapats djupa neurala nätverk med många dolda lager. Dessa ”djupa” nätverk kan modellera mycket komplexa funktioner och har drivit framstegen inom många AI-uppgifter, särskilt inom områden som datorseende och naturlig språkbehandling.
Konvolutionella Neurala Nätverk (CNN)
CNN är inspirerade av den visuella cortexen i hjärnan och är särskilt utformade för bildbehandling. De kan identifiera mönster, som kanter och texturer, i olika delar av en bild.
Återkommande Neurala Nätverk (RNN)
RNN är inspirerade av tidsberoende biologiska processer. Dessa nätverk är särskilt användbara för sekventiell data, som tidsserier eller text, eftersom de har en ”minnesfunktion” som tillåter dem att komma ihåg tidigare information.
Spiking Neural Networks (SNN)
Dessa nätverk är närmare den biologiska verkligheten än andra typer av artificiella neurala nätverk. Istället för att kontinuerligt överföra information mellan neuroner, använder SNN spikar (binära signaler) som liknar de som genereras av biologiska neuroner.
Neuromorfa datorsystem
Dessa är fysiska system, ofta i form av mikrochips, som är designade för att efterlikna den biologiska strukturen av neurala nätverk. Syftet med neuromorfa system är att skapa mer energieffektiva och snabbare datorer genom att efterlikna hjärnans bearbetningsmetoder.