Co to jest Neural Network?

Definicja

Neural Network (Sieć Neuronowa) to architektura obliczeniowa inspirowana struktura biologicznego mózgu, składająca się z połączonych węzłów (neuronów), które przetwarzają i przekazują informacje w celu rozwiązywania złożonych problemów.

Cel

Celem sieci neuronowych jest umożliwienie maszynom uczenia się wzorców z danych, rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego i podejmowania decyzji w sposób podobny do ludzkiego myślenia.

Funkcja

Sieć neuronowa funkcjonuje poprzez:

• Warstwy neuronów połączonych wagami
• Propagację sygnałów od wejścia do wyjścia
• Dostosowywanie wag poprzez uczenie
• Nieliniowe transformacje danych

Przykład

Sieć neuronowa do rozpoznawania zwierząt na zdjęciach może mieć warstwy wejściowe analizujące piksele, warstwy ukryte wykrywające krawędzie i kształty, oraz warstwę wyjściową klasyfikującą obraz jako "kot" lub "pies".

Powiązane

• Deep Learning: Sieci neuronowe z wieloma warstwami
• Perceptron: Najprostszy typ sieci neuronowej
• Backpropagation: Algorytm uczenia sieci neuronowych
• Activation Function: Funkcje używane w neuronach

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Neural Network, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!