Neironu tīkli ir mašīnmācīšanās modeļi, kas tiek izmantoti, lai atdarinātu cilvēka smadzeņu darbību, lai risinātu dažādus uzdevumus, piemēram, attēlu atpazīšanu, valodas apstrādi, prognozēšanu un daudz ko citu. Šie tīkli sastāv no savienotiem "neironiem" jeb vienībām, kas līdzīgi smadzeņu šūnām. Katrs neirons var saņemt ievadi, veikt aprēķinu un nosūtīt rezultātu tālāk. Neironu tīkli tiek izmantoti daudzās jomās, tostarp mākslīgajā intelektā, datorredzē, valodas apstrādē, robotikā un daudzās citās.
Kā darbojas neironu tīkli?
Neironu tīkli ir veidoti no vairākām slāņu vienībām (neironiem), un katrs slānis veic noteiktu funkciju. Tīklos ir trīs galvenie slāņi:
1. Ievades slānis: Šeit tiek ievadīti dati, piemēram, attēli vai teksts.
2. Slēptie slāņi: Tie atrodas starp ievades un izejas slāņiem. Katrs slēptais slānis var veikt dažādus aprēķinus, pamatojoties uz ievadi, kas tiek nodota no iepriekšējā slāņa.
3. Izejas slānis: Šeit tiek saņemti rezultāti, piemēram, atpazīstamais objekts vai prognozētais skaitlis.
Katrs neirons ir savienots ar citiem neironiem, un šie savienojumi tiek aprakstīti ar svariem. Šie svari nosaka, cik liela ietekme katram ievades signālam būs uz neirona iznākumu. Mācīšanās procesā neironu tīklam tiek piedāvāti dati, un tīkls, izmantojot algoritmus, piemēram, atpakaļgaitas izplatīšanu (backpropagation), pielāgo savus svarus, lai uzlabotu precizitāti.
…
