Üdvözlöm, Ön a
mesterséges neurális hálózat szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
mesterséges neurális hálózat szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
mesterséges neurális hálózat szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
mesterséges neurális hálózat szóról tudni kell, itt található. A
mesterséges neurális hálózat szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
mesterséges neurális hálózat és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Kiejtés
Főnév
mesterséges neurális hálózat
- (informatika) A mesterséges neurális hálózat (artificial neural network, ANN) egy olyan gépi tanulási modell, amely az emberi agy neuronjainak működését próbálja szimulálni. Ezek a hálózatok nagy számú összekapcsolt mesterséges neuront használnak az adatok feldolgozására, és képesek tanulni az adatokból. Az ANN-ek alapvető eszközei a mélytanulásnak, és gyakran alkalmazzák őket olyan feladatokhoz, amelyekhez bonyolult mintafelismerés, osztályozás, előrejelzés vagy döntéshozatal szükséges.
Hogyan működik egy mesterséges neurális hálózat?
A mesterséges neurális hálózatok a következő fő lépésekből állnak:
- Neuronok (csomópontok):
- A hálózat minden egyes rétege tartalmaz neuronokat (más néven csomópontokat), amelyek alapvető egységei az információ feldolgozásának. A neuronok hasonlóan működnek az emberi agy neuronjaihoz: bemeneteket fogadnak, feldolgozzák azokat, és egy újabb kimenetet küldenek tovább a következő réteg felé.
- Rétegek:
- Az ANN-ek több rétegből épülnek fel:
- Bemeneti réteg: Ez a réteg fogadja a nyers adatokat (például képek, szövegek, számadatok).
- Rejtett rétegek: Ezek a rétegek végzik a bonyolult számításokat és mintafelismerést. A hálózat mélysége attól függ, hány rejtett réteg van benne. A több rejtett réteggel rendelkező hálózatokat mély neurális hálózatoknak (deep neural networks, DNN) nevezzük.
- Kimeneti réteg: Ez a réteg adja meg a végső eredményt, például egy osztályozás vagy előrejelzés formájában.
- Súlyok és bemenetek:
- Minden egyes kapcsolat a neuronok között egy súlyt kap. Ezek a súlyok meghatározzák, hogy a bemenetek mennyire befolyásolják az adott neuron kimenetét. A bemenetek értékét megszorozzák a hozzájuk rendelt súlyokkal, majd ezeket összegezik, és ez az összeg az adott neuron aktiválási értéke.
- Aktivációs függvény:
- Miután a neuronok megkapták a bemeneteket, egy aktivációs függvény segítségével döntenek arról, hogy továbbadják-e az információt a következő réteg felé. Az aktivációs függvények például a ReLU (Rectified Linear Unit) vagy a sigmoid függvény lehetnek, amelyek különféle matematikai transzformációkat végeznek.
- Előrehaladás (Forward Propagation):
- A bemeneti adatok a hálózaton keresztül előrehaladnak a rétegeken, a neuronok súlyozott számításokat végeznek rajtuk, míg végül a kimeneti rétegben megkapjuk az eredményt.
- Visszaterjesztés (Backpropagation):
- Miután a hálózat kiszámította a kimeneti eredményt, összehasonlítja azt a valós eredménnyel (például a tanuló adat alapján). A különbséget (azaz a hibát) visszaterjeszti a hálózat korábbi rétegeibe, és módosítja a súlyokat úgy, hogy a következő előrehaladás során a hálózat pontosabb legyen. Ez a tanulási folyamat ismétlődik a hálózat képzése során, amíg a hiba minimalizálódik.
Az ANN tanulási folyamata:
A mesterséges neurális hálózatok felügyelt tanulási módszerrel képezhetők. Ez azt jelenti, hogy a hálózat a bemeneti adatok és a hozzájuk tartozó címkék (célértékek) alapján tanul. A cél az, hogy a hálózat olyan jól alkalmazkodjon a tanító adatokhoz, hogy új, ismeretlen adatokon is képes legyen jó előrejelzéseket készíteni.
- Tanító adathalmaz: Olyan adatok, amelyek tartalmazzák a bemeneteket és a kívánt kimenetet (például képek és hozzájuk tartozó címkék).
- Hiba kiszámítása: A hálózat kimenete és a valós érték közötti különbséget a veszteségfüggvény (loss function) határozza meg, amelynek célja a hiba minimalizálása.
- Hibaterjesztés és súlyfrissítés: A hibát visszaterjesztik a hálózaton, és a súlyokat módosítják annak érdekében, hogy csökkentsék a veszteséget a jövőbeli előrejelzéseknél.
Aktivációs függvények:
Az aktivációs függvények segítenek abban, hogy a hálózat nem-lineáris döntéseket hozzon. Néhány elterjedt aktivációs függvény:
- Sigmoid:
- A sigmoid függvény egy valós számot 0 és 1 közé transzformál. Főleg bináris osztályozási problémáknál használatos.
- ReLU (Rectified Linear Unit):
- Ez egy egyszerű és hatékony aktivációs függvény, amely a negatív bemeneteket nullává, a pozitívakat pedig önmagukban hagyja. Széles körben alkalmazzák mélytanulási modellekben.
- Softmax:
- Főleg a többosztályos osztályozási problémák kimeneti rétegében használják. A softmax függvény a bemeneteket valószínűségszerű értékekké alakítja, amelyek összege 1.
A mesterséges neurális hálózat típusai:
- Feedforward neurális hálózat:
- Az alapvető típus, amelyben az információ egy irányban áramlik, a bemeneti rétegtől a kimeneti rétegig.
- Konvolúciós neurális hálózat (Convolutional Neural Network, CNN):
- Különösen hatékony a képfeldolgozásban. A CNN rétegei képesek automatikusan mintákat felismerni a képeken, például éleket, textúrákat és formákat.
- Rekurzív neurális hálózat (Recurrent Neural Network, RNN):
- Az RNN-ek alkalmasak időfüggő adatok feldolgozására, például idősorok vagy szövegek elemzésére. Ezek a hálózatok “emlékeznek” az előző bemenetekre, és figyelembe veszik azokat a következő lépéseknél is.
- Mély neurális hálózat (Deep Neural Network, DNN):
- Ezek a hálózatok több rejtett réteget tartalmaznak, így képesek összetettebb minták felismerésére. A mélytanulás (deep learning) általában ilyen típusú hálózatokat használ.
Alkalmazások:
- Képfelismerés:
- Az ANN-eket széles körben használják arcfelismerésre, tárgyfelismerésre és orvosi képek elemzésére (például rákos sejtek azonosítása).
- Természetes nyelvfeldolgozás (NLP):
- A neurális hálózatok képesek szövegeket elemezni és feldolgozni, például gépi fordításra, szövegosztályozásra vagy chatbotok fejlesztésére.
- Autonóm járművek:
- A neurális hálózatok alapvető fontosságúak az önvezető autók számára, mivel képesek azonosítani a környezetet, értelmezni a közlekedési jeleket és elkerülni az akadályokat.