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.