neuralnätverksmodeller
Neuralnätverksmodeller, eller artificiella neuronnät, är matematiska modeller som efterliknar vissa grundläggande egenskaper hos biologiska nervsystem. De består av sammankopplade enheter, neuroner, som organiseras i lager. Varje koppling har en vikt som justeras under träning, vilket gör det möjligt att lära sig komplexa mönster och funktioner från data. Modellerna används för uppgifter som mönsterigenkänning, funktionapproximation och beslutsfattande i osäkra miljöer.
En grundläggande arkitektur är feedforward-nätet, där informationen flyter i en riktning från input till output utan
Det finns olika familjer av neurala nätverk. Övervakad inlärning används för klassificering och regression; självövervakad inlärning
Utmaningar inkluderar risk för överanpassning, behov av högkvalitativ data och generalisering. Regelbundenhetstekniker som dropout, viktreglering och