Изкуствена невронна мрежа е това, което най-често се разбира под невронна мрежа. Това е сложна поредица от взаимосвързани изкуствени неврони, моделирани след тези в човешкия мозък и използвани в изкуствения интелект за обработка на информация, обучение и правене на прогнози.
Как работят невронните мрежи?
Невронът е най-основната клетка на човешкия мозък. Човешкият мозък има много милиарди неврони, които взаимодействат и комуникират един с друг, образувайки невронни мрежи.
Тези неврони приемат много входни данни, от това, което виждаме и чуваме до това как се чувстваме, до всичко между тях и след това изпращат съобщения до други неврони, които реагират на свой ред. Работещите невронни мрежи са това, което позволява на хората да мислят и, което е по-важно, да учат.
Като метод за приемане на големи количества данни, обработката им и вземане на прогнози и решения въз основа на данните, невронните мрежи на човешкия мозък са най-мощната изчислителна сила, позната на човека.
ПАСИЕКА / Getty Images
Видове невронни мрежи
Невронната мрежа е технически биологичен термин, докато изкуствената невронна мрежа е вид невронна мрежа, на която разчита изкуственият интелект. Въпреки че самата дума най-често се използва за означаване на изкуствена невронна мрежа, често ще видите хората да наричат изкуствените невронни мрежи просто невронни мрежи.
Естествено, невронната мрежа в човешкия мозък е много различна от изкуствено изградената невронна мрежа. И все пак основният начин, по който работят за обработка на информация и правене на прогнози, остава същият.
Въпреки че една изкуствена невронна мрежа няма да бъде перфектното пресъздаване на биологична невронна мрежа, изкуствените невронни мрежи са базирани и моделирани след невронните мрежи на мозъка, точно поради изчислителната мощност на тези мрежи.
За какво се използват невронните мрежи?
Хората използват биологични невронни мрежи, за да обработват информация, да учат и да правят прогнози, например да мислят. Изкуствените невронни мрежи работят почти по същия начин, но в по-малка степен, тъй като изкуствените невронни мрежи все още не могат да достигнат сложността и силата на тези, открити в човешкия мозък.
Изкуствените невронни мрежи дават възможност за по-сложен, реалистичен и мощен изкуствен интелект чрез задълбочено обучение, което представлява процес на самостоятелно обучение на изкуствена невронна мрежа и вземане на собствени решения.
Човешкият изкуствен интелект е възможен с усъвършенствана невронна мрежа и достатъчно данни за обучение (или обучение) на невронната мрежа. ИИ, както се появява във филмите, все още не съществува днес, но ако някога се появи, дълбокото обучение чрез невронни мрежи ще захранва тази интелигентност.
ЧЗВ
Какво е дълбока невронна мрежа?
Известно още като дълбоко обучение, това е подполе на машинното обучение в ИИ. работа с алгоритми, моделирани върху мозъчната структура и функция. Дълбоките невронни мрежи са проектирани да разпознават цифрови модели и да ги превеждат в данни от реалния свят, като изображения, текст или аудио.
Какво е конволюционна невронна мрежа?
Това е клас дълбоки невронни алгоритми, често използвани за анализиране на визуални изображения. Конволюционната невронна мрежа получава изображение и извлича функции с помощта на филтри и се използва главно за обработка, класификация и сегментиране на изображения.
Какво е повтаряща се невронна мрежа?
Това е вид изкуствена невронна мрежа, която обикновено се използва за разпознаване на реч и обработка на естествен език. Повтаряща се невронна мрежа използва последователни данни или данни от времеви серии, за да разреши често срещани проблеми във времето при езиков превод и разпознаване на реч.
