Neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto tipas, kuris naudoja tarpusavyje sujungtus mazgų sluoksnius duomenims apdoroti ir numatyti. Juos įkvėpė žmogaus smegenų struktūra ir funkcija.
Neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto (DI) tipas, sukurtas pagal žmogaus smegenis. Juos sudaro tarpusavyje sujungti mazgai arba neuronai, skirti apdoroti informaciją panašiai kaip žmogaus smegenų neuronai. Neuroniniai tinklai naudojami sudėtingoms problemoms, kurios yra per sunkios tradiciniams skaičiavimo metodams, spręsti.
Neuroninius tinklus sudaro tarpusavyje sujungtų mazgų arba neuronų sluoksniai. Kiekvienas neuronas yra prijungtas prie kitų neuronų tinkle, o ryšiai tarp neuronų yra pasverti. svoriai nustato, kokią įtaką kiekvienas neuronas turi tinklo išvestims. neuronai yra suskirstyti į sluoksnius ir kiekvienas sluoksnis yra atsakingas už skirtingą užduotį. Įvesties sluoksnis gauna duomenis iš išorinio pasaulio, paslėpti sluoksniai apdoroja duomenis, o išvesties sluoksnis duoda norimą rezultatą.
Neuroniniai tinklai mokomi naudojant procesą, vadinamą atgal sklaida a>. Šis procesas apima svorių neuronų jungčių koregavimą, kad būtų sumažinta paklaida tarp norimos išvesties ir tikrosios tinklo išvesties. . Šis procesas kartojamas tol, kol tinklas gali tiksliai numatyti norimą išvestį.
Neuroniniai tinklai naudojami įvairiose programose, įskaitant vaizdo atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą ir robotiką< /a>. Jie taip pat naudojami medicininėje diagnostikoje, finansinėse prognozėse ir autonominėse transporto priemonėse. Neuroniniai tinklai tampa vis populiaresni dėl jų gebėjimo išspręsti sudėtingas problemas, kurios yra per sunkios tradiciniams skaičiavimo metodams.