Umetna nevronska mreža je tisto, kar najpogosteje razumemo pod nevronsko mrežo. Gre za zapleten niz medsebojno povezanih umetnih nevronov, oblikovanih po vzoru tistih v človeških možganih in uporabljenih v umetni inteligenci za obdelavo informacij, učenje in napovedovanje.
Kako delujejo nevronske mreže?
Nevron je najbolj temeljna celica človeških možganov. Človeški možgani imajo veliko milijard nevronov, ki medsebojno delujejo in komunicirajo ter tvorijo nevronske mreže.
Ti nevroni sprejemajo številne vnose, od tega, kar vidimo in slišimo, do tega, kako se počutimo, do vsega vmes, nato pa pošiljajo sporočila drugim nevronom, ki se odzivajo po vrsti. Delujoče nevronske mreže ljudem omogočajo razmišljanje in, kar je še pomembneje, učenje.
Kot metoda sprejemanja velikih količin podatkov, njihove obdelave ter sprejemanja napovedi in odločitev na podlagi podatkov so nevronske mreže človeških možganov daleč najmočnejša računalniška sila, kar jih pozna človek.
PASIEKA / Getty Images
Vrste nevronskih mrež
Nevronska mreža je tehnično biološki izraz, medtem ko je umetna nevronska mreža vrsta nevronske mreže, na katero se opira umetna inteligenca. Čeprav se sama beseda najpogosteje uporablja za označevanje umetne nevronske mreže, boste pogosto videli, da ljudje umetne nevronske mreže imenujejo preprosto nevronske mreže.
Seveda se nevronska mreža v človeških možganih zelo razlikuje od umetno zgrajene nevronske mreže. Kljub temu njihov osnovni način dela pri obdelavi informacij in napovedovanju ostaja enak.
Čeprav umetna nevronska mreža ne bo popolna poustvaritev biološke nevronske mreže, umetne nevronske mreže temeljijo na nevronskih mrežah možganov in so oblikovane po njih, ravno zaradi računalniške moči teh omrežij.
Za kaj se uporabljajo nevronske mreže?
Ljudje uporabljajo biološke nevronske mreže za obdelavo informacij, učenje in napovedovanje, npr. razmišljanje. Umetne nevronske mreže delujejo skoraj na enak način, vendar v manjši meri, saj se umetne nevronske mreže še ne morejo kosati s kompleksnostjo in močjo tistih v človeških možganih.
Umetne nevronske mreže omogočajo bolj zapleteno, realistično in zmogljivejšo umetno inteligenco s pomočjo globokega učenja, ki je proces neodvisnega učenja umetne nevronske mreže in sprejemanja lastnih odločitev.
Umetna inteligenca, podobna človeški, je možna z napredno nevronsko mrežo in dovolj podatkov za urjenje (ali učenje) nevronske mreže. AI, kot se pojavlja v filmih, danes še ne obstaja, a če bo kdaj obstajal, bo globoko učenje prek nevronskih mrež poganjalo to inteligenco.
FAQ
Kaj je globoka nevronska mreža?
Znano tudi kot globoko učenje, je podpodročje strojnega učenja v A. I. ukvarjanje z algoritmi po vzoru strukture in delovanja možganov. Globoke nevronske mreže so zasnovane za prepoznavanje numeričnih vzorcev in njihovo prevajanje v podatke iz resničnega sveta, kot so slike, besedilo ali zvok.
Kaj je konvolucijska nevronska mreža?
To je razred globokih nevronskih algoritmov, ki se pogosto uporabljajo za analizo vizualnih podob. Konvolucijska nevronska mreža prejme sliko in izloči značilnosti s pomočjo filtrov ter se uporablja predvsem za obdelavo, klasifikacijo in segmentacijo slike.
Kaj je ponavljajoča se nevronska mreža?
Je vrsta umetne nevronske mreže, ki se običajno uporablja za prepoznavanje govora in obdelavo naravnega jezika. Ponavljajoča se nevronska mreža uporablja zaporedne podatke ali podatke časovnih vrst za reševanje običajnih časovnih težav pri prevajanju jezika in prepoznavanju govora.
