Sieci Neuronowe (Neural Networks)

Sieci neuronowe (ang. Neural Networks) to rodzaj modeli obliczeniowych inspirowanych strukturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu, które są stosowane w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Składają się z szeregu połączonych jednostek, zwanych neuronami, które przetwarzają informacje przez ich wzajemne połączenia i przesyłają sygnały między sobą.

Składowe sieci neuronowych:

• Neurony: Podstawowe jednostki przetwarzające w sieci neuronowej, które odbierają i przetwarzają sygnały wejściowe, a następnie generują sygnał wyjściowy.

• Warstwy: Neurony są zorganizowane w warstwy, które obejmują warstwę wejściową przyjmującą dane zewnętrzne, jedną lub więcej warstw ukrytych przetwarzających dane, oraz warstwę wyjściową produkującą wynik.

• Wagi: Każde połączenie między neuronami ma przypisaną wagę, która determinuje siłę i znaczenie sygnału przesyłanego między neuronami. Proces uczenia sieci neuronowej polega głównie na dostosowywaniu tych wag.

• Funkcja aktywacji: Funkcje te decydują, czy i jak silny sygnał zostanie przekazany dalej przez neuron. Przykłady funkcji aktywacji to funkcja sigmoidalna, ReLU (rectified linear unit) czy tanh.

Jak działają sieci neuronowe:

1. Inicjalizacja: Sieć neuronowa zaczyna z losowo przypisanymi wagami.
2. Przekazywanie w przód (forward propagation): Dane wejściowe są przekazywane przez sieć, od warstwy wejściowej przez warstwy ukryte, aż do warstwy wyjściowej.
3. Funkcja straty: Obliczana jest różnica między wynikiem sieci a rzeczywistymi wartościami, co określa błąd predykcji.
4. Wsteczna propagacja (backpropagation): Błąd jest rozprowadzany z powrotem przez sieć, co pozwala na dostosowanie wag w taki sposób, aby zminimalizować błąd w przyszłości.
5. Optymalizacja: Używa się algorytmów optymalizacyjnych, takich jak gradient descent, do aktualizacji wag w kierunku minimalizacji funkcji straty.

Sieci neuronowe są stosowane w szerokiej gamie zastosowań, takich jak rozpoznawanie wzorców, klasyfikacja danych, prognozowanie szeregów czasowych, przetwarzanie języka naturalnego, generowanie obrazów i dźwięku, robotyka oraz wiele innych. Dzięki swojej zdolności do nauki i adaptacji, sieci neuronowe są jednym z najpotężniejszych narzędzi w obszarze sztucznej inteligencji.