Närvivõrgumudeleid

Närvivõrgumudeleid, tuntud ka kui masinõppe närvivõrgud, on arvutialgoritmid, mis on inspireeritud inimese aju struktuurist ja funktsioonidest. Need mudelid koosnevad omavahel ühendatud "neuronitest", mis on korraldatud kihtidena. Need kihid töötlevad andmeid järjestikku, kusjuures iga kiht õpib esitama andmeid erineval tasemel abstraktiooniga.

Iga neuron võtab vastu sisendeid, töötleb neid läbi aktivatsioonifunktsiooni ja edastab väljundi järgmisele kihile. "Kaalud" ühenduste vahel määravad, kui tugevalt ühe neuroni väljund mõjutab teise neuroni sisendit. Mudeli treenimise käigus kohandatakse neid kaalusid iteratiivselt, et minimeerida erinevust mudeli prognooside ja tegelike, teadaolevate tulemuste vahel. See õppeprotsess võimaldab närvivõrgul tuvastada keerulisi mustreid ja seoseid andmetes.

Närvivõrgumudeleid kasutatakse laialdaselt erinevates rakendustes, sealhulgas pildituvastuses, looduskeele töötlemises, kõnetuvastuses ja prognoosimisülesannetes. Nende võime õppida keerukaid ja mitteühikujoonelisi seoseid muudab need eriti sobivaks suurte ja keerukate andmekogumite analüüsimiseks. Mudeli arhitektuur, sealhulgas kihtide arv, neuronite arv igas kihis ja aktivatsioonifunktsioonide tüüp, valitakse sõltuvalt konkreetse probleemi omadustest.