neuroverkoissa

Neuroverkoissa käytetään laskennallisia malleja, jotka jäljittelevät joitakin biologisten hermoverkkojen piirteitä. Ne koostuvat solmuista (neuroneista) ja yhteyksistä (synapseista). Tiedon virta etenee kerroksittain, ja kunkin solmun vaste määräytyy sisääntulevien signaalien painotetun summan sekä aktivointifunktion perusteella. Verkot voivat olla useita kerroksia syviä, jolloin ne oppivat monimutkaisia ei-lineaarisia suhteita dataan.

Tyypillisiä arkkitehtuureja ovat feed-forward-verkot, konvoluutionaaliset verkot (CNN), toistuvat verkot (RNN, LSTM, GRU) sekä transformer-pohjaiset mallit. Oppiminen tapahtuu suurilla datamäärillä; yleisesti ohjattu oppiminen on vallitsevaa, mutta itseohjattu oppiminen ja vahvistusoppiminen ovat myös käytössä. Painojen optimointi tapahtuu taustalla backpropagationin avulla gradienttien through. Säännöllistämiskeinoja, kuten dropout, L2-regularisointi ja varhainen pysäytys sekä data augmentaatio, käytetään ylikoulutuksen ehkäisemiseksi.

Sovellukset kattavat kuvien tunnistuksen ja luokittelun, puheen ja luonnollisen kielen käsittelyn sekä lääketieteellisen kuvantamisen, robotisaation ja peliteknologian. Neuroverkkoja koulutetaan ja käytetään suurissa järjestelmissä, ja ne vaativat usein grafiikkaprosessoreita (GPU) tai muita erikoistuneita laitteita sekä suuria datamääriä.

Haasteet ja rajoitteet liittyvät tulosten tulkittavuuteen, koulutusdatan vinoumiin sekä riskiin, että mallit oppivat epätoivottuja käyttäytymisiä. Adversarial-hyökkäykset voivat hämärtää päätöksiä, ja energiankulutus sekä ympäristövaikutukset ovat huomioitavia. Tutkimus keskittyy myös luotettavuuden, yleistävyyden ja eettisyyden parantamiseen sekä läpinäkyvyyden lisäämiseen.