Sieć neuronowa
Zaktualizowano:
Sieć neuronowa to algorytm uczenia maszynowego, którego architektura naśladuje strukturę biologiczną mózgu. Składa się z warstw neuronów, gdzie każda warstwa przetwarza dane z poprzedniej i przekazuje je dalej. Podstawową jednostką jest sztuczny neuron, który otrzymuje wiele sygnałów wejściowych, każdy z nich pomnożony przez przypisaną mu wagę. Suma tych ważonych sygnałów jest następnie przepuszczana przez funkcję aktywacji, która decyduje o tym, czy neuron "aktywuje się" i przekazuje sygnał do kolejnych warstw.
Sieci neuronowe uczą się poprzez dostosowywanie wag połączeń między neuronami, minimalizując błąd między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami. Proces ten, często realizowany za pomocą algorytmu propagacji wstecznej (backpropagation), pozwala sieci na ekstrakcję złożonych cech z danych i wykonywanie zadań takich jak:
- klasyfikacja obrazów,
- rozpoznawanie mowy,
- tłumaczenie maszynowe,
- analiza danych.
Istnieją różne typy sieci neuronowych, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do przetwarzania obrazów czy rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) do danych sekwencyjnych, ale wszystkie opierają się na tej samej podstawowej idei warstw, wag i funkcji aktywacji.