Neurális hálózat
A Wikipédiából, a szabad lexikonból.
A neurális hálózat biológiai neuronok összekapcsolt csoportja. Modern használatban a szó alatt a mesterséges neurális hálót értjük, amelyek mesterséges neuronokból állnak. Így a Neurális Háló kifejezés két különböző koncepciót is jelent:
- A biológiai neurális hálózat a gócok csatlakozása, vagy funkcionálisan összefüggő neuronok, a periférikus idegrendszerben, vagy a központi idegrendszerben. A neurális tudományok területén a leggyakrabban az idegrendszer egy csoportjának azonosítják, mely laboratóriumi analizálásra alkalmas.
- A mesterséges neurális hálózat a biológiai neurális háló néhány tulajdonságát modellezi. Az alkalmazások többsége technikai jellegű, és nem kognitív modell. Fontos megjegyezni, hogy a mesterséges neurális hálók nem csak a biológia, hanem más tudományterületek (matematika, fizika, pszichológia) eredményeit is felhasználják.
A neurális hálózatok alapelve, hogy a számolásokat egymással összekapcsolt kis feldolgozóegységek végzik. A számítások során fontos szerepet játszik a feldolgozóegységek közötti kapcsolatrendszer, ezért a neurális hálókat konnekciós hálózatoknak, a velük foglalkozó szakembereket pedig konnekcionistáknak is nevezik.
A neurális hálózat egyszerű egységekből állt, abban az értelemben, hogy belső állapotai leírhatók számokkal, ezek az aktivációs értékek. Mindegyik egység generál egy aktiválási értéktő függő kimeneti értéket. Az egységek csatlakoznak egymáshoz, mindegyik csatlakozás tartalmaz egy egyéni súlyt (szintén számokkal leírva). Minden egység kiküldi a kimeneti értékét az összes többi egységnek, amelyekkel kimenő kapcsolatban vannak. Ezen kapcsolatok miatt az egység kimenete hatással van a másik egység aktivációjára. A kapcsolat bemeneti oldalán álló egység fogadja az értékéket, és azok súlyozásával kiszámolja az aktivációs értékét (összeszorozza a bemeneti jelet a hozzá tartozó bemenet súlyával, és veszi ezek összegét) A kimenetet az aktivációtól függően az aktivációs függvény határozza meg. (pl az egység kimenetet generál –„tüzel”- ha az aktivizáció egy határérték felett van) A hálózat legtöbb esetben a csatlakozások súlyának módosításával tanul. A súlymódosítás során az ún. hibafüggvény eredményét veszi figyelembe. A hibafüggvény értékét sokféle módon lehet kiszámítani, a legegyszerűbb eset, amikor a kimeneti értékből kivonja a helyes kimeneti értéket.


Based on work by