A neurális hálózat alatt leggyakrabban mesterséges neurális hálózatot értünk. Ez egymással összekapcsolt mesterséges neuronok bonyolult sorozata, amelyet az emberi agyban lévők után mintáznak, és a mesterséges intelligencia által információfeldolgozásra, tanulásra és jóslatok készítésére használják.
Hogyan működnek a neurális hálózatok?
A neuron az emberi agy legalapvetőbb sejtje. Az emberi agyban sok milliárd neuron van, amelyek kölcsönhatásba lépnek és kommunikálnak egymással, neurális hálózatokat alkotva.
Ezek a neuronok sok bemenetet vesznek fel, kezdve attól, amit látunk és hallunk, az érzéseinken át mindent, ami a kettő között van, majd üzeneteket küldenek más neuronoknak, amelyek sorra reagálnak. A működő neurális hálózatok teszik lehetővé az emberek számára a gondolkodást, és ami még fontosabb, a tanulást.
A nagy mennyiségű adat felvételének, feldolgozásának, valamint az adatokon alapuló előrejelzések és döntések meghozatalának módszereként az emberi agy neurális hálózatai messze az ember által ismert legerősebb számítástechnikai erők.
PASIEKA / Getty Images
Neurális hálózatok típusai
A neurális hálózat technikailag biológiai fogalom, míg a mesterséges neurális hálózat az a fajta neurális hálózat, amelyre a mesterséges intelligencia támaszkodik. Bár magát a szót leggyakrabban a mesterséges neurális hálózatra használják, gyakran látni fogja, hogy az emberek a mesterséges neurális hálózatokat egyszerűen neurális hálózatoknak nevezik.
Természetesen az emberi agy neurális hálózata nagyon különbözik a mesterségesen felépített neurális hálózattól. Ennek ellenére az információfeldolgozás és az előrejelzések alapvető módja ugyanaz marad.
Míg a mesterséges neurális hálózat nem lesz a biológiai neurális hálózat tökéletes újraalkotása, a mesterséges neurális hálózatok az agy neurális hálózatain alapulnak, és azokat modellezték, pontosan e hálózatok számítási teljesítménye miatt.
Mire használják a neurális hálózatokat?
Az emberek biológiai neurális hálózatokat használnak információk feldolgozására, tanulásra és előrejelzések készítésére, például gondolkodásra. A mesterséges neurális hálózatok nagyjából ugyanúgy működnek, de kisebb mértékben, mivel a mesterséges neurális hálózatok még nem tudnak megfelelni az emberi agyban található hálózatok összetettségének és erejének.
A mesterséges neurális hálózatok bonyolultabb, élethűbb és erőteljesebb mesterséges intelligenciát tesznek lehetővé a mély tanulás révén, ami egy mesterséges neurális hálózat önálló tanulási és döntéshozatali folyamata.
Emberszerű mesterséges intelligencia lehetséges fejlett neurális hálózattal és elegendő adattal a neurális hálózat betanításához (vagy betanításához). Az A. I., ahogyan az a filmekben látszik, ma még nem létezik, de ha valaha is lesz, a neurális hálózatokon keresztüli mély tanulás fogja ezt az intelligenciát vezérelni.
GYIK
Mi az a mély neurális hálózat?
Mély tanulásnak is nevezik, ez a gépi tanulás egyik alterülete az A. I. agyi szerkezet és működés alapján modellezett algoritmusokkal foglalkozik. A mély neurális hálózatokat úgy tervezték, hogy felismerjék a numerikus mintákat, és lefordítsák azokat valós adatokká, például képekké, szövegekké vagy hangokká.
Mi az a konvolúciós neurális hálózat?
Ez a mély neurális algoritmusok egy osztálya, amelyet gyakran használnak vizuális képek elemzésére. A konvolúciós neurális hálózat képet kap, és szűrők segítségével kivonja a jellemzőket, és főleg képfeldolgozásra, osztályozásra és szegmentálásra használják.
Mi az a visszatérő neurális hálózat?
Ez egyfajta mesterséges neurális hálózat, amelyet általában beszédfelismerésre és természetes nyelvi feldolgozásra használnak. Egy visszatérő neurális hálózat szekvenciális adatokat vagy idősoros adatokat használ a nyelvi fordítás és a beszédfelismerés gyakori időbeli problémáinak megoldására.
