neurala nätverk i datavetenskap är en mycket sammanlänkat nätverk av informationsprocesselement som efterliknar konnektivitet och funktionen hos den mänskliga hjärnan
Hur ett neuralt nätverk FUNGERAR. Artificiella neuronnät modelleras på strukturen och fungerande biologiska neuronnät. Biologiska Neuroner har tre huvuddelar: en central cellkroppen, kallas soma, och två skiljer typer av grenade, trädlika strukturer som sträcker sig från soma, som kallas dendriter och axoner.
Information från andra nervceller, i form av elektriska impulser, går dendriterna vid anslutningspunkter som kallas synapser. Informationen flödar från dendriterna till soma, där den bearbetas. Utsignalen, ett tåg av impulser, sänds sedan ner axonet till synapser andra nervceller
Artificiell Neural Network Architecture:. En av de vanligaste neurala nätverksarkitekturer har tre skikt. Det första skiktet kallas inmatningslagret och är den enda skiktet utsätts för externa signaler. Ingångs skiktet sänder signaler till nervceller i nästa skikt, vilket kallas ett dolt lager.
Den dolda lagret extraherar relevanta funktioner eller mönster från de mottagna signalerna. Dessa egenskaper eller mönster som anses vara av betydelse är sedan till utgångsskiktet, det slutliga skiktet av nätverket. Sofistikerade neurala nätverk kan ha flera dolda lager, återkopplingsslingor och tidsfördröjningselement, som är utformade för att göra nätet så effektiv som möjligt Omdömen