Neuronvõrgude

Neuronvõrgud, tuntud ka kui tehisneuronite võrgud (Artificial Neural Networks - ANN), on arvutusmudelid, mis on inspireeritud inimese aju neuronite struktuurist ja funktsioonist. Need koosnevad omavahel ühendatud üksustest, mida nimetatakse kunstlikeks neuroniteks, mis on korraldatud kihtidesse. Need kihid hõlmavad tavaliselt sisendkihti, ühte või mitut peidetud kihti ja väljundkihti.

Iga ühendus kahe neuroni vahel on kaalutud, mis mõjutab signaali tugevust, kui see ühelt neuronilt teisele edastatakse. Iga neuron võtab vastu sisendsignaale, rakendab neile kaalutud summat ja läbib seejärel aktiveerimisfunktsiooni, et luua väljundsignaal. Need väljundid edastatakse seejärel järgmise kihi neuronitele.

Neuronvõrgud õpivad andmetest, kohandades oma kaalusid ja nihkeid treeningprotsessi käigus. Tavalised õppemehhanismid hõlmavad tagurilevi (backpropagation), kus vead väljundis arvutatakse ja neid kasutatakse kaalude järkjärguliseks reguleerimiseks, et minimeerida tulevasi vigu. See õppimisvõime muudab neuronvõrgud võimsateks tööriistadeks erinevate probleemide lahendamisel.

Neid kasutatakse laialdaselt paljudes rakendustes, sealhulgas pildituvastus, loomuliku keele töötlemine, ennustav analüüs, soovituslikud süsteemid ja meditsiinidiagnostika. Nende võime tuvastada keerukaid mustreid ja suhteid andmetes on põhjus nende populaarsusele tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas. Erinevad võrgustruktuurid, nagu konvolutsioonilised neuronvõrgud (CNN-id) ja korduvad neuronvõrgud (RNN-id), on välja töötatud konkreetsete ülesannete jaoks.