例如,假設您要教 ANN 識別貓。然后,它會顯示數千張不同的貓圖像,以便網絡可以學習識別貓。一旦使用貓的圖像對神經網絡進行了足夠的訓練,那么您需要檢查它是否可以正確識別貓圖像。這是通過使 ANN 通過確定它們是否是貓圖像來對它提供的圖像進行分類來完成的。ANN 獲得的輸出由人類提供的關于圖像是否為貓圖像的描述得到證實。如果 ANN 識別不正確,則使用反向傳播 來調整它在訓練期間學到的任何內容。
例如,我們可以用數千張貓圖像訓練 AI 系統,以學習定義貓的常見特征,使其能夠將看不見的圖像分類為貓或非貓。 自然語言處理:歸納推理在情感分析或文本分類等自然語言處理任務中至關重要。通過分析大量標記的文本數據,AI 模型可以識別文本中表示情緒的模式或將文檔分類為不同的類別。然后,這些模型可以從觀察到的模式中進行泛化,以對新的、看不見的文本進行分類。