Sieć neuronowa to najczęściej sztuczna sieć neuronowa. Jest to skomplikowana seria połączonych ze sobą sztucznych neuronów, wzorowanych na tych w ludzkim mózgu i wykorzystywanych w sztucznej inteligencji do przetwarzania informacji, uczenia się i przewidywania.
Jak działają sieci neuronowe?
Neuron jest najbardziej podstawową komórką ludzkiego mózgu. Ludzki mózg ma wiele miliardów neuronów, które oddziałują i komunikują się ze sobą, tworząc sieci neuronowe.
Te neurony pobierają wiele danych wejściowych, od tego, co widzimy i słyszymy, do tego, jak się czujemy, do wszystkiego pomiędzy, a następnie wysyłają wiadomości do innych neuronów, które po kolei reagują. Działające sieci neuronowe umożliwiają ludziom myślenie, a co ważniejsze, naukę.
Jako metoda zbierania dużych ilości danych, przetwarzania ich oraz dokonywania prognoz i decyzji na podstawie danych, sieci neuronowe ludzkiego mózgu są zdecydowanie najpotężniejszą siłą obliczeniową znaną człowiekowi.
PASIEKA / Getty Images
Rodzaje sieci neuronowych
Sieć neuronowa jest technicznie terminem biologicznym, podczas gdy sztuczna sieć neuronowa to rodzaj sieci neuronowej, na której opiera się sztuczna inteligencja. Chociaż samo słowo jest najczęściej używane w odniesieniu do sztucznej sieci neuronowej, często można zobaczyć, że ludzie nazywają sztuczne sieci neuronowe po prostu sieciami neuronowymi.
Oczywiście sieć neuronowa w ludzkim mózgu bardzo różni się od sztucznie skonstruowanej sieci neuronowej. Mimo to podstawowy sposób, w jaki pracują nad przetwarzaniem informacji i przewidywaniem, pozostaje taki sam.
Podczas gdy sztuczna sieć neuronowa nie będzie idealnym odtworzeniem biologicznej sieci neuronowej, sztuczne sieci neuronowe opierają się na sieciach neuronowych mózgu i są na nich modelowane, właśnie ze względu na moc obliczeniową tych sieci.
Do czego służą sieci neuronowe?
Ludzie używają biologicznych sieci neuronowych do przetwarzania informacji, uczenia się i przewidywania, np. myślenia. Sztuczne sieci neuronowe działają w podobny sposób, ale w mniejszym stopniu, ponieważ sztuczne sieci neuronowe nie mogą jeszcze dorównać złożoności i mocy tych znajdujących się w ludzkim mózgu.
Sztuczne sieci neuronowe umożliwiają bardziej skomplikowaną, realistyczną i potężną sztuczną inteligencję poprzez głębokie uczenie, które jest procesem, w którym sztuczna sieć neuronowa samodzielnie uczy się i podejmuje własne decyzje.
Sztuczna inteligencja podobna do ludzkiej jest możliwa dzięki zaawansowanej sieci neuronowej i wystarczającej ilości danych do trenowania (lub uczenia) sieci neuronowej. Sztuczna inteligencja, jak widać na filmach, jeszcze nie istnieje, ale jeśli kiedykolwiek tak się stanie, głębokie uczenie poprzez sieci neuronowe będzie napędzać tę inteligencję.
FAQ
Co to jest głęboka sieć neuronowa?
Znane również jako głębokie uczenie, to poddziedzina uczenia maszynowego w sztucznej inteligencji. radzenie sobie z algorytmami modelowanymi na strukturze i funkcji mózgu. Głębokie sieci neuronowe są zaprojektowane tak, aby rozpoznawać wzorce numeryczne i tłumaczyć je na rzeczywiste dane, takie jak obrazy, tekst lub dźwięk.
Co to jest konwolucyjna sieć neuronowa?
To klasa głębokich algorytmów neuronowych często używanych do analizy obrazów wizualnych. Splotowa sieć neuronowa odbiera obraz i wyodrębnia cechy za pomocą filtrów i jest używana głównie do przetwarzania, klasyfikacji i segmentacji obrazu.
Co to jest cykliczna sieć neuronowa?
Jest to rodzaj sztucznej sieci neuronowej zwykle używanej do rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego. Rekurencyjna sieć neuronowa wykorzystuje dane sekwencyjne lub dane szeregów czasowych do rozwiązywania typowych problemów czasowych związanych z tłumaczeniem języka i rozpoznawaniem mowy.
