Umjetna neuronska mreža je ono što se najčešće podrazumijeva pod neuronskom mrežom. To je složena serija međusobno povezanih umjetnih neurona po uzoru na one u ljudskom mozgu i korištenih u umjetnoj inteligenciji za obradu informacija, učenje i predviđanja.
Kako funkcioniraju neuronske mreže?
Neuron je najosnovnija ćelija ljudskog mozga. Ljudski mozak ima mnogo milijardi neurona, koji stupaju u interakciju i komuniciraju jedni s drugima, formirajući neuronske mreže.
Ovi neuroni preuzimaju mnoge inpute, od onoga što vidimo i čujemo do toga kako se osjećamo do svega između, a zatim šalju poruke drugim neuronima, koji reaguju zauzvrat. Radne neuronske mreže su ono što omogućava ljudima da razmišljaju, i što je još važnije, uče.
Kao metoda za uzimanje velikih količina podataka, njihovu obradu i donošenje predviđanja i odluka na osnovu podataka, neuronske mreže ljudskog mozga su daleko najmoćnija računarska sila poznata čovjeku.
PASIEKA / Getty Images
Vrste neuronskih mreža
Neuronska mreža je tehnički biološki termin, dok je umjetna neuronska mreža vrsta neuronske mreže na koju se oslanja umjetna inteligencija. Iako se sama riječ najčešće koristi za označavanje umjetne neuronske mreže, često ćete vidjeti da ljudi umjetne neuronske mreže nazivaju jednostavno neuronskim mrežama.
Naravno, neuronska mreža u ljudskom mozgu se veoma razlikuje od veštački konstruisane neuronske mreže. Ipak, osnovni način na koji rade na procesuiranju informacija i predviđanju ostaje isti.
Dok umjetna neuronska mreža neće biti savršena rekreacija biološke neuronske mreže, umjetne neuronske mreže su zasnovane na neuronskim mrežama mozga i modelirane po njima, upravo zbog računske snage ovih mreža..
Za šta se koriste neuronske mreže?
Ljudi koriste biološke neuronske mreže za obradu informacija, učenje i predviđanje, na primjer, razmišljanje. Umjetne neuronske mreže funkcionišu na sličan način, ali u manjem stepenu, jer umjetne neuronske mreže još uvijek ne mogu parirati složenosti i snazi onih koje se nalaze u ljudskom mozgu.
Umjetne neuronske mreže omogućavaju složeniju, životniju i moćniju umjetnu inteligenciju kroz duboko učenje, što je proces umjetne neuronske mreže koja samostalno uči i donosi vlastite odluke.
Vještačka inteligencija slična ljudskoj je moguća uz naprednu neuronsku mrežu i dovoljno podataka za obuku (ili podučavanje) neuronske mreže. A. I., kako se pojavljuje u filmovima, danas još ne postoji, ali ako ikada postoji, duboko učenje putem neuronskih mreža će pokretati ovu inteligenciju.
FAQ
Šta je duboka neuronska mreža?
Takođe poznato kao duboko učenje, to je podpolje mašinskog učenja u AI. baveći se algoritmima po uzoru na strukturu i funkciju mozga. Duboke neuronske mreže su dizajnirane da prepoznaju numeričke obrasce i prevedu ih u podatke iz stvarnog svijeta, kao što su slike, tekst ili audio.
Šta je konvoluciona neuronska mreža?
To je klasa dubokih neuronskih algoritama koji se često koriste za analizu vizuelnih slika. Konvoluciona neuronska mreža prima sliku i izdvaja karakteristike pomoću filtera i koristi se uglavnom za obradu slike, klasifikaciju i segmentaciju.
Šta je rekurentna neuronska mreža?
To je vrsta vještačke neuronske mreže koja se obično koristi za prepoznavanje govora i obradu prirodnog jezika. Rekurentna neuronska mreža koristi sekvencijalne podatke ili podatke vremenske serije za rješavanje uobičajenih vremenskih problema u prevođenju jezika i prepoznavanju govora.
