Tehisneuraalvõrgud

Tehisneuraalvõrgud, tuntud ka kui neurovõrgud või kunstlikud närvisüsteemid, on arvutusmudelid, mis on inspireeritud bioloogiliste närvisüsteemide struktuurist ja funktsioonist. Need koosnevad omavahel ühendatud töötlemisüksustest, mida nimetatakse neuroniteks, mis on korraldatud kihtidena. Peamine eesmärk on võimaldada arvutitel õppida ja teha otsuseid sarnaselt inimajuga.

Iga tehisneuron võtab vastu sisendsignaale, töötleb neid ja edastab väljundsignaali. Sisendite kaalud reguleeritakse õppeprotsessi käigus, et saavutada soovitud tulemus. Neid võrke kasutatakse laialdaselt erinevates valdkondades, nagu pildituvastus, keeletöötlus, ennustav analüüs ja mängimine.

Neurovõrkude õppimine toimub tavaliselt kahe peamise meetodi abil: juhendatud õppimine, kus võrk treenitakse märgistatud andmetega, ja juhendamata õppimine, kus võrk avastab andmetes mustreid ilma eelneva märgistuseta. Populaarsed neurovõrkude tüübid hõlmavad konvolutsioonivõrke (CNN) ja rekurrenteid neurovõrke (RNN), millest kumbki on kohandatud spetsiifiliste ülesannete jaoks. Tehisneuraalvõrkude areng on olnud masinõppe ja tehisintellekti edusammude aluseks.