Umělá neuronová síť je to, co je neuronovou sítí nejčastěji míněno. Jedná se o komplikovanou řadu vzájemně propojených umělých neuronů modelovaných po těch v lidském mozku a používaných v umělé inteligenci ke zpracování informací, učení a předpovídání.
Jak fungují neurální sítě?
Neuron je nejzákladnější buňka lidského mozku. Lidský mozek má mnoho miliard neuronů, které spolu interagují a komunikují a vytvářejí neurální sítě. Tyto neurony přijímají mnoho vstupů, od toho, co vidíme a slyšíme, až po to, co cítíme, ke všemu mezi nimi, a pak posílají zprávy dalším neuronům, které zase reagují. Pracovní neuronové sítě jsou to, co lidem umožňuje myslet a co je důležitější, učit se. Jako metoda přijímání velkého množství dat, jejich zpracování a předpovídání a rozhodování na základě dat jsou neuronové sítě lidského mozku zdaleka nejmocnější výpočetní silou, jakou člověk zná.
Typy neuronových sítí
Neuronová síť je technicky biologický termín, zatímco umělá neuronová síť je druh neuronové sítě, na kterou se spoléhá umělá inteligence. Ačkoli samotné slovo se nejčastěji používá k označení umělé neuronové sítě, často uvidíte, že lidé označují umělé neuronové sítě jako jednoduše neurální sítě. Neuronová síť v lidském mozku se přirozeně velmi liší od uměle vytvořené neuronové sítě. Základní způsob, jakým pracují na zpracování informací a předpovídání, však zůstává stejný. Zatímco umělá neuronová síť nebude dokonalou rekreací biologické neurální sítě, umělé neuronové sítě jsou založeny na mozkových neuronových sítích a jsou podle nich modelovány právě kvůli výpočetní síle těchto sítí.
K čemu se používají neurální sítě?
Lidé používají biologické neurální sítě ke zpracování informací, učení a předpovídání, např. K přemýšlení. Umělé neuronové sítě fungují téměř stejným způsobem, ale v menší míře, protože umělé neuronové sítě ještě nemohou odpovídat složitosti a síle těch, které se nacházejí v lidském mozku. Umělé neuronové sítě umožňují složitější, realističtější a výkonnější umělou inteligenci prostřednictvím hlubokého učení, což je proces, kdy se umělá neurální síť samostatně učí a rozhoduje. Umělá inteligence podobná člověku je možná s pokročilou neuronovou sítí a dostatkem dat k trénování (nebo výuce) neuronové sítě. AI, jak se objevuje ve filmech, dnes ještě neexistuje, ale pokud ano, bude tuto inteligenci pohánět hluboké učení prostřednictvím neuronových sítí. FAQ
-
Co je hluboká neuronová síť?
Také známý jako hluboké učení, je to dílčí pole strojového učení v AI, které se zabývá algoritmy modelovanými na strukturu a funkci mozku. Hluboké neuronové sítě jsou navrženy tak, aby rozpoznávaly číselné vzorce a převáděly je do reálných dat, jako jsou obrázky, text nebo zvuk.
-
Co je to konvoluční neuronová síť?
Je to třída hlubokých neurálních algoritmů, které se často používají k analýze vizuálních snímků. Konvoluční neurální síť přijímá obraz a extrahuje funkce pomocí filtrů a používá se hlavně pro zpracování obrazu, klasifikaci a segmentaci.
-
Co je to rekurentní neuronová síť?
Je to typ umělé neuronové sítě, která se obvykle používá pro rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka. Rekurentní neurální síť používá sekvenční data nebo data časových řad k řešení běžných dočasných problémů v překladu jazyka a rozpoznávání řeči.