Tehisneuraalvõrke

Tehisneuraalvõrgud, tuntud ka kui neurovõrgud või kunstlikud närvisüsteemid, on arvutusmudelid, mis on inspireeritud bioloogiliste närvisüsteemide struktuurist ja funktsioonist. Need koosnevad omavahel ühendatud sõlmedest, mida nimetatakse neuroniteks, mis töötlevad ja edastavad teavet. Iga ühendus neuronite vahel on kaalutud, mis määrab signaali tugevuse.

Õppimine tehisneuraalvõrkudes toimub tavaliselt andmete abil, mille abil võrk kohandab oma kaalutud ühendusi. Selle protsessi käigus püütakse minimeerida erinevust võrgu ennustuste ja tegelike tulemuste vahel. Levinud õppimisalgoritme on tagasilevikutera (backpropagation), mis võimaldab võrgul iteratiivselt oma kaalusid parandada.

Tehisneuraalvõrkude rakendused on laialdased. Neid kasutatakse piltide ja kõne tuvastamisel, looduskeele töötlemisel, soovitusmootorites, finantsanalüüsis ja meditsiinidiagnostikas. Erinevad võrgutüübid, nagu süvalaiendusega neurovõrgud (CNN) ja rekurrents neurovõrgud (RNN), on optimeeritud konkreetsete ülesannete jaoks. CNN-id on eriti tõhusad pildianalüüsis, samas kui RNN-id sobivad järjestikuste andmete, nagu tekstide töötlemiseks. Tehisneuraalvõrgud on üks masinõppe peamisi tehnoloogiaid, mis võimaldavad arvutitel lahendada keerukaid ülesandeid ilma selgesõnaliselt programmeerimata.