Umělá neuronová síť je to, co se nejčastěji rozumí neuronovou sítí. Jde o komplikovanou sérii propojených umělých neuronů modelovaných podle neuronů v lidském mozku a používaných v umělé inteligenci ke zpracování informací, učení a předpovědi.
Jak fungují neuronové sítě?
Neuron je nejzákladnější buňkou lidského mozku. Lidský mozek má mnoho miliard neuronů, které se vzájemně ovlivňují a komunikují a vytvářejí neuronové sítě.
Tyto neurony přijímají mnoho vstupů, od toho, co vidíme a slyšíme, až po to, jak se cítíme, až po vše mezi tím, a poté posílají zprávy dalším neuronům, které reagují postupně. Funkční neuronové sítě umožňují lidem myslet, a co je důležitější, učit se.
Nervové sítě lidského mozku jsou jako metoda přijímání velkého množství dat, jejich zpracování a předpovídání a rozhodování na základě dat zdaleka nejvýkonnější výpočetní silou, kterou člověk zná.
PASIEKA / Getty Images
Typy neuronových sítí
neuronová síť je technicky biologický termín, zatímco umělá neuronová síť je druh neuronové sítě, na kterou se spoléhá umělá inteligence. Ačkoli se toto slovo samo o sobě nejčastěji používá k označení umělé neuronové sítě, často uvidíte, že lidé označují umělé neuronové sítě jednoduše jako neuronové sítě.
Uronová síť v lidském mozku je přirozeně velmi odlišná od uměle vytvořené neuronové sítě. Základní způsob, jakým pracují při zpracování informací a vytváření předpovědí, však zůstává stejný.
Umělá neuronová síť sice nebude dokonalou obnovou biologické neuronové sítě, ale umělé neuronové sítě jsou založeny na neuronových sítích mozku a jsou podle nich modelovány, právě kvůli výpočetní síle těchto sítí.
K čemu se používají neuronové sítě?
Lidé používají biologické neuronové sítě ke zpracování informací, učení a předpovědi, např. k myšlení. Umělé neuronové sítě fungují v podstatě stejným způsobem, ale v menší míře, protože umělé neuronové sítě se zatím nemohou rovnat složitosti a síle sítí nalezených v lidském mozku.
Umělé neuronové sítě umožňují komplikovanější, reálnější a výkonnější umělou inteligenci prostřednictvím hlubokého učení, což je proces umělé neuronové sítě, která se nezávisle učí a činí vlastní rozhodnutí.
Umělá inteligence podobná lidské je možná s pokročilou neuronovou sítí a dostatkem dat pro trénování (nebo výuku) neuronové sítě. AI, jak se objevuje ve filmech, dnes ještě neexistuje, ale pokud někdy bude, tuto inteligenci posílí hluboké učení prostřednictvím neuronových sítí.
FAQ
Co je hluboká neuronová síť?
Známé také jako hluboké učení, je to podobor strojového učení v A. I. zabývající se algoritmy modelovanými na struktuře 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?
Jde o třídu hlubokých nervových algoritmů často používaných k analýze vizuálních snímků. Konvoluční neuronová síť přijímá obraz a extrahuje prvky pomocí filtrů a používá se hlavně pro zpracování, klasifikaci a segmentaci obrazu.
Co je to rekurentní neuronová síť?
Jedná se o typ umělé neuronové sítě obvykle používané pro rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka. Rekurentní neuronová síť používá sekvenční data nebo data časových řad k řešení běžných časových problémů při překladu jazyka a rozpoznávání řeči.
