Kas yra neuroniniai tinklai?

Question

Accepted Answer

**Neuroniniai tinklai** – tai skaičiavimo sistemos, kurios yra laisvai paremtos smegenyse – sudarytos iš tarpusavyje sujungtų **mazgų (neuroninių)** suorganizuotų sluoksniuose, kurie mokosi atpažinti duomenų modelius. Jie yra gilaus mokymosi ir šiuolaikinio AI pagrindas.

## Kas yra neuroniniai tinklai

```text
NEURAL NETWORK → layers of connected NODES (neurons) that process data:
  → INPUT layer (receives data) → HIDDEN layer(s) (process/transform) → OUTPUT layer (result)
  → each connection has a WEIGHT; neurons combine inputs, apply an activation function
  → the network LEARNS by adjusting weights to map inputs to correct outputs
→ loosely inspired by the brain's neurons (but a mathematical model)
```

## Kaip jie mokosi

```text
TRAINING → adjust the weights so the network produces correct outputs:
  1. FORWARD PASS → input flows through, producing an output
  2. compare output to the correct answer → compute the ERROR (loss)
  3. BACKPROPAGATION → adjust weights to reduce the error (gradient descent)
  4. repeat over MANY examples → the network learns the patterns
→ learning = finding the weights that minimize error on the training data
```

## Gilus neuroniniai tinklai

```text
DEEP learning → neural networks with MANY hidden layers (deep):
  → more layers → learn more complex, hierarchical patterns
  → powers modern AI: image recognition (CNNs), language (transformers/LLMs), etc.
  → needs lots of data and compute, but achieves remarkable results
→ depth enables learning complex representations
```

## Kodėl tai svarbu

Supratimas apie neuroninius tinklus yra vertingas, nes jie yra **gilaus mokymosi ir šiuolaikinio AI pagrindas**, todėl jų supratimas suteikia pagrindinį įžvalgą, kaip veikia šiuolaikinė AI.

Neuroniniai tinklai – sluoksniai sujungtų mazgų (neuroninių), kurie mokosi atpažinti duomenų modelius – yra pagrindu giliam mokymui, kuris labiausiai skatina šiuolaikinio AI proveržius.

Supratimas **kas yra neuroniniai tinklai** – sluoksniai sujungtų mazgų (įvestis, paslėpti, išvestis), kur jungtys turi svorį, neuroniniai mazgai sujungia įvestis ir taikiso aktyvinimo funkcijas, ir tinklas mokosi reguliuodamas svorius, kad sumaptyti įvestis į išvestis – suteikia pagrindinį šių sistemų veikimo konceptualinį modelį (matematinis modelis, kuris yra laisvai paremtas smegenyse).

Supratimas **kaip jie mokosi** – mokymas reguliuojant svorius per pirmyn einančias saugydas (gaminamos išvestys), apskaičiuojant klaidą prieš teisingus atsakymus, **backpropagacija** (svorių reguliavimas klaidai sumažinti per gradientą nusileidžiant), ir pakartojimas daugelyje pavyzdžių – paaiškina pagrindinį mokymosi mechanizmą (svorių paieška, kuri sumažina klaidą), demistifikuodama, kaip AI sistemos mokosi iš duomenų.

Supratimas **apie gilus neuroninius tinklus** – tinklai su daugeliu paslėptų sluoksnių (gilus), kur daugiau sluoksnių mokosi sudėtingesnių hierarchinių modelių, varydami šiuolaikinę AI (CNN nuotraukoms, transformatoriai/LLM kalbai), reikalaudami daug duomenų ir skaičiavimų – sujungia neuroninius tinklus su giliu mokymusi, kuris yra paskui šiuolaikinę AI.

Šis pagrindinį supratimas apie neuroninius tinklus (struktūra, mokymas per svorių reguliavimą ir backpropagaciją, giluma, leidžianti sudėtingumą) suteikia įžvalgą, kaip šiuolaikinė AI iš esmės veikia, vertinga, kai AI tampa visur.

Kadangi neuroniniai tinklai yra gilaus mokymosi ir šiuolaikinio AI pagrindas ir jų supratimas (jų struktūra, kaip jie mokosi per svorių reguliavimą ir backpropagaciją, ir kaip giluma leidžia sudėtingo modelio mokymąsi) suteikia pagrindinį įžvalgą apie tai, kaip šiuolaikinė AI veikia, neuroniniu tinklų supratimas yra vertingas, pagrindinis AI žinias – gilaus mokymosi ir šiuolaikinio AI pagrindas, teikiantis pagrindinį supratimą apie tai, kaip AI sistemos mokosi iš duomenų, ir vertingas koncepčnias žinias, kai AI tampa vis svarbiau visoje technologijoje.