neurale netværk i datalogi er en meget sammenhængende netværk af oplysninger forarbejdning elementer, der efterligner tilslutningsmuligheder og funktion af det menneskelige hjerne Salg
Hvordan et neuralt netværk WORKS:. Kunstige neurale netværk er modelleret på strukturen og funktion af biologiske neurale netværk. Biologiske Neuroner har tre hoveddele: en central celle krop, kaldet soma, og to er forskellige typer af forgrenede, træagtige strukturer, der strækker sig fra soma, kaldet dendritter og axoner.
Oplysninger fra andre neuroner, i form af elektriske impulser, træder dendritter ved forbindelsespunkter kaldes synapser. Informationsstrømmene fra dendritter til soma, hvor den forarbejdes. Udgangssignalet, et tog af impulser, sendes derefter ned Axon til synapserne af andre neuroner
Kunstig Neural Network Architecture:. En af de mest almindelige neurale netværk arkitekturer har tre Lag. Det første lag kaldes input lag og er det eneste lag udsættes for eksterne signaler. Inputlaget transmitterer signaler til neuroner i det næste lag, som kaldes et skjult lag.
Den skjulte lag udtrækker relevante træk eller mønstre fra de modtagne signaler. Disse funktioner eller mønstre, der anses for vigtige rettes derefter til udgangen lag, det sidste lag i netværket. Sofistikerede neurale netværk kan have flere skjulte lag, feedback loops og tidsrelæer elementer, som er designet til at gøre nettet så effektiv som muligt