Neuronska mreža

Neuronska mreža je računalni algoritam koji se temelji na strukturi mozga i koristi se za obradu podataka i stvaranje modela. Radi tako što se koriste mnoge jednostavne jedinice (neuroni) koji zajedno stvaraju kompleksne modele.

Neuronska mreža se sastoji od slojeva neuronskih čvorova, a svaki čvor prima ulazne podatke i izračunava izlazne vrijednosti putem određene funkcije. Funkcije se također nazivaju aktivacijske funkcije, a koriste se za ograničavanje vrijednosti izlaza čvora.

Neuronski čvorovi

Neuronski čvorovi su jedna od osnovnih komponenti neuronske mreže, a igraju ključnu ulogu u obradi podataka i stvaranju modela.

Svaki neuronski čvor prima ulazne podatke i izračunava izlaznu vrijednost putem određene funkcije. Težine su korištene za određivanje važnosti ulaznih podataka u izračunu izlaza. Funkcije se također nazivaju aktivacijske funkcije, a koriste se za ograničavanje vrijednosti izlaza čvora.

Neuronski čvorovi se kombiniraju u slojeve kako bi se stvorila neuronska mreža. Ulazi u svaki čvor u jednom sloju dolaze iz čvorova u prethodnom sloju, a izlazi se šalju na čvorove u sljedećem sloju. Na taj način, neuronska mreža stvara kompleksne modele na temelju jednostavnih ulaznih podataka.

Vrste neuronskih čvorova uključuju linearne, sigmoidalne, ReLU i druge. Odabir odgovarajućeg tipa čvora i funkcije aktivacije može imati značajan utjecaj na performanse neuronske mreže.

Učenje neuronske mreže podrazumijeva optimiziranje težina i funkcija čvorova kako bi se postigli željeni rezultati. Učenje se može obaviti pomoću algoritama poput backpropagation i stochastic gradient descent.

Ukratko, neuronski čvorovi igraju ključnu ulogu u obradi podataka i stvaranju modela u neuronskim mrežama, a njihova kvaliteta i optimizacija utječu na performanse mreže u cjelini.

Neuronske mreže se koriste u različite svrhe, uključujući klasifikaciju, regresiju, kompresiju podataka, sintezu glasa i slike, itd.

Učenje neuronske mreže podrazumijeva proces optimiziranja težina i pravila za izračunavanje izlaza, tako da se postigne željeni rezultat. Učenje se može obaviti pomoću različitih algoritama za učenje, uključujući backpropagation i stochastic gradient descent.

Neuronska mreža

neuronska mreža je moćan alat za obradu podataka i stvaranje modela, te se koristi u mnogim različitim aplikacijama

Vue

Vue.js je moderna JavaScript biblioteka za izgradnju korisničkih sučelja za web aplikacije.

Php

PHP je skriptni jezik koji se može koristiti za izgradnju dinamičkih web stranica i aplikacija.

Baze

Koriste u kombinaciji s programskim jezicima poput SQL-a i sistemima za upravljanje bazama podataka kako bi se omogućilo brzo i sigurno upravljanje podacima.

fetch

Kako čitati podatke sa API-a iz javascript-a pomoću ugrađene feach funkcije

GraphQL

GraphQL je jezik upita za API-je koji je nastao kao alternativa tradicionalnim REST API-jima.

c++ i java

C++ i Java su jedne od najpopularnijih programskih jezika današnjice, oba su objektno orijentirana i koriste se za različite svrhe.

OOP i FF

iako postoji nekoliko razlika između FP-a i OOP-a, oba pristupa imaju svoje prednosti i nedostatke te se često koriste u kombinaciji jedni s drugima kako bi se postigao najbolji mogući rezultat u različitim programskim situacijama.