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.

fetch

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

Blazor-json

Blazor je dio .NET platforme otvorenog koda koja ima snažnu online zajednicu

Kalkulator

Izrada jednostavnog kalkulatora u javascript-u

Programiranje

Programiranje je vještina koja omogućava stvaranje računalnih programa i alata za automatizaciju zadataka.

Konzole

igraće konzole su uređaji koji omogućuju igranje video igara i pružaju interaktivno iskustvo

Kvantno računalstvo

Za razliku od klasičnih računala, koja koriste binarne znamenke (bitove) za predstavljanje informacija, kvantna računala koriste kvantne bitove ili qubitove

GraphQL

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

C #

C# je moderan, objektno orijentirani programski jezik