Sieć neuronowa, znana także jako sztuczna sieć neuronowa (ANN, Artificial Neural Network), to model matematyczny inspirowany działaniem biologicznych neuronów w ludzkim mózgu. Sieci neuronowe są używane w dziedzinie sztucznej inteligencji do rozwiązywania różnych problemów, takich jak klasyfikacja obrazów, rozpoznawanie mowy, analiza tekstu, prognozowanie danych, i wiele innych. Podstawowym elementem sieci neuronowej jest sztuczny neuron, nazywany także perceptronem.
Sieć neuronowa to tak naprawdę model matematyczny mający na celu imitować działanie biologicznego mózgu.
Sieci neuronowe składają się przede wszystkim ze sztucznych neuronów. Neurony te są połączone w warstwy, tworząc strukturę sieci. Najczęściej spotykanymi typami warstw są:
-
Warstwa wejściowa: Neurony w tej warstwie przyjmują dane wejściowe, np. obrazy, tekst, czy dane numeryczne.
-
Warstwy ukryte: To jedna lub więcej warstw, które przetwarzają dane wejściowe i wyodrębniają z nich cechy. Neurony w tych warstwach wykonują obliczenia i przekazują wyniki do kolejnych warstw.
-
Warstwa wyjściowa: Neurony w tej warstwie generują wyniki końcowe lub prognozy na podstawie przetworzonych danych.
Sieć neuronowa to model matematyczny, który jest trenowany w taki sposób, aby dostosować wagi neuronów w taki sposób, aby minimalizować błąd między prognozami a rzeczywistymi wynikami. Proces ten wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, takie jak propagacja wsteczna (backpropagation), w którym algorytm oblicza gradient błędu i dostosowuje wagi, aby minimalizować ten błąd.
Sieci neuronowe są zdolne do modelowania złożonych zależności w danych, dzięki czemu są wykorzystywane w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy, nauka maszynowa i wiele innych. Dzięki rozwojowi technologii i wzrostowi mocy obliczeniowej, sieci neuronowe stały się potężnym narzędziem w dziedzinie sztucznej inteligencji.