In dit laatste deel van de serie zullen we een aantal toepassingen bespreken en we gaan in op enkele vraagstukken waar onderzoekers in de neurale netwerken op dit moment mee worstelen. We hebben ons in deze serie vooral bezig gehouden met het herkennen van patronen in beelden. Dat was niet alleen omdat beeldherkenning een van de meest voorkomende toepassingen van neurale netwerken is, maar ook omdat dit soort toepassingen goed aanschouwelijk gemaakt kan worden. We kunnen de te herkennen beelden zelf zien. Maar, zoals al in deel 1 vermeld werd, hebben neurale netwerken veel meer mogelijkheden. Als het netwerk uit minimaal drie lagen bestaat, kan het gebruikt worden als een logische schakeling die elke denkbare waarheidstabel kan realiseren (figuur 1). Als we gebruik maken van neuronen die met de Sigmoid-functie werken, dan werkt het netwerk niet als een gewone, binaire, logische schakeling, maar hebben we in feite te maken met een toepassing van 'Fuzzy logic'. De uitgangen worden geen '0' of '1', maar kunnen alle waarden daartussen aannemen en zijn dus analoog.
Elektor zet zich in om hoogwaardige inhoud op het gebied van elektronica te bieden, waarmee tienduizenden betalende leden worden bediend. In het kader van deze inzet heeft Elektor de initiatief Premium gelanceerd, dat exclusieve online-artikelen voor leden aanbiedt, soms zelfs voordat ze in het magazine verschijnen.
Elke dag kunnen leden toegang krijgen tot diepgaande artikelen die het beste van Elektors premium-inhoud presenteren.
Dit initiatief heeft als doel leden te belonen met een vroegtijdige toegang. Zodra u bent ingelogd, kunt u moeiteloos genieten van deze exclusieve inhoud en deelnemen aan discussies over de voorgestelde projecten.
Terwijl Premium de beschikbare bronnen uitbreidt, zal Elektor blijven zorgen voor een overvloed aan gratis informatie.
Word vandaag nog lid van de Elektor-community om te profiteren van Premium en andere voordelen!
Discussie (0 opmerking(en))