McCulloch-Pitts nervenetværk

McCulloch-Pitts neurale netværk er en matematisk model af et neuralt netværk, som blev foreslået af den amerikanske neurofysiolog Warren McCulloch og fysikeren Warren Pitts i 1943. Denne model var et af de første forsøg på at skabe kunstig intelligens og havde en væsentlig indflydelse på udviklingen af ​​datalogi og kunstig intelligens.

McCulloch og Pitts udviklede deres model baseret på ideen om, at neuroner i hjernen fungerer på en on/off måde og kan beskrives ud fra to variabler: aktionspotentiale og latens. De foreslog, at aktionspotentialet kunne repræsenteres som en funktion af summen af ​​alle inputpotentialer, og latensen kunne repræsenteres som en funktion af latensen af ​​alle input.

Denne idé dannede grundlaget for den matematiske model af McCulloch-Pitz neurale netværk, som består af mange neuroner forbundet med hinanden via synapser. Hver neuron har flere input, som hver modtager et signal fra en anden neuron. Signaler transmitteres på tværs af netværket gennem synapser, som har forskellig vægt, der bestemmer styrken af ​​forbindelser mellem neuroner.

McCulloch-Pitt-modellen er grundlaget for mange moderne neurale netværk og bruges til at løse problemer inden for maskinlæring, mønstergenkendelse, naturlig sprogbehandling og andre områder. Det har også praktiske anvendelser inden for medicin, for eksempel til at diagnosticere sygdomme eller forudsige behandlingsresultater.

McCulloch-Pitts neurale netværk McCulloch og Pptts foreslog en model af en neuron, som er grundlaget for udviklingen af ​​kunstige neurale netværk. Dette netværk består af flere neurale netværkslag, der hver indeholder flere neuroner. Hver neuron ved indgangen modtager N forskellige signaler (de kan forstås som et "mellemliggende" signal), og ved udgangen genererer den Y forskellige værdier - signaler til det næste lag af neuroner. Neuronerne i det første lag modtager inputsignaler, som er billedpixel eller input, der behandles af netværket. Inputdata indtastes gennem projektionsneuroner. De giver et inputsignal til input af neuron. Den driver en signalmekanisme til at generere en anden værdi, der bruges i næste trin. Denne proces gentages, indtil resultatet når den nødvendige nøjagtighed. Der er to-lags og flerlags neurale kommunikationsnetværk. Et enkelt lag kan indeholde fra to til flere hundrede links, hvilket teoretisk indebærer evnen til at behandle millioner af data.