🧠 เครือข่ายประสาทเทียม
โครงสร้างคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ เพื่อการเรียนรู้และการตัดสินใจที่ชาญฉลาด
Neural Networks คืออะไร?
Neural Networks หรือเครือข่ายประสาทเทียม เป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เลียนแบบการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ โดยประกอบด้วยโหนด (nodes) หรือ neurons ที่เชื่อมต่อกันผ่าน weights และสามารถเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลได้
ส่วนประกอบหลัก
- Input Layer (ชั้นข้อมูลเข้า)
- Hidden Layers (ชั้นซ่อน)
- Output Layer (ชั้นผลลัพธ์)
- Weights & Biases (น้ำหนักและค่าอคติ)
กระบวนการทำงาน
ประเภทของ Neural Networks
Feedforward Networks
เครือข่ายพื้นฐานที่ข้อมูลไหลไปข้างหน้าอย่างเดียว ไม่มีการวนกลับ
- • Multi-layer Perceptron
- • การจำแนกประเภท
- • การทำนายค่า
Recurrent Networks (RNN)
เครือข่ายที่มีการวนกลับ เหมาะสำหรับข้อมูลลำดับเวลา
- • LSTM, GRU
- • Time Series Analysis
- • Natural Language Processing
Convolutional Networks (CNN)
เครือข่ายเฉพาะสำหรับการประมวลผลภาพและ Computer Vision
- • Image Recognition
- • Object Detection
- • Feature Extraction
Autoencoders
เครือข่ายที่เรียนรู้การบีบอัดและขยายข้อมูล
- • Data Compression
- • Anomaly Detection
- • Feature Learning
Generative Networks (GANs)
เครือข่าย 2 ตัวที่แข่งขันกันเพื่อสร้างข้อมูลใหม่
- • Image Generation
- • Data Augmentation
- • Style Transfer
Transformer Networks
เครือข่ายสมัยใหม่ที่ใช้กลไก Attention
- • Self-Attention
- • Language Models
- • Vision Transformers
เริ่มต้นใช้งาน Neural Networks กับ GaugeSnap
ให้ผู้เชี่ยวชาญของเราช่วยออกแบบและพัฒนา Neural Network ที่เหมาะสมกับงานเฉพาะของคุณ