Neurala nätverk är en väsentlig teknologi för utvecklingen inom djupinlärning. Man brukar säga att neurala nätverk “simulerar den mänskliga hjärnan” och behandlar data på ett liknande sätt. Det är såklart inte möjligt att bokstavligt talat simulera hjärnan, men rent arkitekturellt liknar teknologin den fysiska representationen vi idag har av hjärnan. Det är ett nätverk av noder där varje nod ges en viss vikt och kopplas på ett speciellt sätt, precis som att hjärnan rent fysiskt är ett nätverk av neuroner som kräver vissa elektriska impulser för att skapa reaktioner.
Vad är ett Neuralt Nätverk,
Definition av ett neuralt nätverk:
Neurala nätverk, eller neuronnät, är ett samlingsnamn för metoder inom artificiell intelligens som genom behandling av data har förmågan att lära sig av erfarenhet. Nätverken består av självlärande algoritmer som bearbetar information i samarbetande noder. Trots den komplexa behandlingsprocessen är resultaten inte bara sammanhängande, utan också värdefulla inom en rad olika områden – till exempel bildigenkänning, språkbehandling och taligenkänning.
Neurala nätverk används i en process inom maskininlärning som kallas för djupinlärning. Sammankopplade noder används som om de vore neuroner i den mänskliga hjärnan för att återskapa förhållanden som möjliggör inlärning. Det lägger grunden för ett dynamiskt och självreglerande system som datorer kan använda för att kontinuerligt rätta sina misstag och lära sig av dem.
Hur fungerar neurala nätverk?
Neurala nätverk hämtar sin konceptuella inspiration från den mänskliga hjärnan. Det är alltså människan själv och följaktligen sätten vi lär oss på, som lägger grunden för nätverksarkitekturen. På samma sätt som när våra neuroner i samspel genererar vår inlärningsförmåga genom elektriska signaler, samarbetar noder inom ett neuralt nätverk för att lösa ett problem.
Självklart finns det väsentliga skillnader – vi vet ju inte ens hur hjärnan faktiskt fungerar – men processen kan åtminstone beskrivas som likartad. I grund och botten handlar neurala nätverk om att lösa matematiska beräkningar, vilket däremot inte kan sägas om hjärnan. Som sagt, det är egentligen bara en ungefärligt korrekt jämförelse, men ändå viktig att poängtera eftersom den ofta används utan förklaring.
Hur ett simpelt neuralt nätverk är uppbyggt
Ett simpelt neuralt nätverk består av minst tre lager. Ett input-lager, ett dolt lager och ett output-lager. Input-lagret är helt enkelt det lager som tar emot information och matar in det i det neurala nätverket. Input-lagret behandlar och analyserar även datan enligt förbestämda algoritmer. Den resulterande kategoriseringen lägger grunden för hela den resterande processen.
När input-lagret är klart skickas datan över till det dolda lagret. Till skillnad från input-lagret kan det finnas flera dolda lager. Det dolda lagret analyserar datan från föregående lager och genomför ytterligare operationer innan datan skickas vidare.
Output-lagret utför den slutgiltiga databehandlingen i ett neuralt nätverk och kan, precis som det dolda lagret, bestå av en eller flera noder. Om klassificeringen av databehandlingen som sker i output-lagret är simpel krävs det bara en. Till exempel om den behöver svara ja eller nej enligt någon parameter. Om problemet däremot är mer komplext krävs det fler.
