Neuroninis tinklas yra dirbtinio intelekto tipas, sukurtas pagal žmogaus smegenis ir naudojamas atpažinti šablonus bei numatyti prognozes. Jį sudaro tarpusavyje sujungti mazgai, kurie apdoroja informaciją ir koreguoja savo svorį pagal gaunamus duomenis.
Neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto (DI) tipas, sukurtas pagal žmogaus smegenis. Juos sudaro tarpusavyje sujungti mazgai arba neuronai, kurie apdoroja informaciją ir iš jos mokosi. Neuroniniai tinklai naudojami įvairiose programose, įskaitant vaizdo atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą ir robotiką.
Neuroniniai tinklai tinklai sudaryti iš neuronų sluoksnių, kurių kiekvienas yra sujungtas su kitais. Kiekvienas neuronas yra atsakingas už tam tikros rūšies informacijos apdorojimą. neuronai yra sujungti vienas su kitu taip, kad jie galėtų perduoti informaciją iš vieno neurono į kitą. Tai leidžia neuronų tinklui mokytis iš jam pateiktų duomenų.
Pirmasis neuronų sluoksnis yra įvesties sluoksnis, kuris gauna duomenis, kuriuos neuroninis tinklas gaus naudoti mokytis. Tada duomenys perduodami per paslėptus sluoksnius, kuriuos sudaro neuronai, kurie apdoroja duomenis ir sukuria jų vaizdą. Galiausiai išvesties sluoksnis sukuria neuroninio tinklo apdorojimo rezultatą.
Neuroniniai tinklai mokomi naudojant procesą, vadinamą atgal sklaida. Tai apima jungčių tarp neuronų svorių koregavimą, kad būtų sumažinta klaida tarp neuroninio tinklo išvesties ir norimos išvesties. Šis procesas kartojamas tol, kol neuroninis tinklas gali tiksliai numatyti norimą išvestį.
Neuroniniai tinklai naudojami įvairiose programose, įskaitant vaizdo atpažinimą, natūralią kalbą apdorojimas ir robotika. Jie taip pat naudojami medicininėje diagnostikoje, finansinėse prognozėse ir autonominėse transporto priemonėse. Neuroniniai tinklai tampa vis populiaresni dėl jų gebėjimo mokytis iš duomenų ir tiksliai prognozuoti.