Нейронные сети - это тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный тем, как человеческий мозг обрабатывает информацию. Они состоят из слоев взаимосвязанных узлов, или нейронов, которые обрабатывают и передают информацию.

На самом базовом уровне каждый нейрон в нейронной сети принимает входные данные, выполняет математические вычисления на этих входных данных, а затем передает результат другим нейронам в сети. Выход каждого нейрона определяется его входами и силой связей между нейронами, которые представлены весами.

В процессе обучения нейронная сеть настраивает свои веса, чтобы минимизировать функцию потерь, которая измеряет разницу между ее предсказанными выходами и фактическими выходами для данного набора входов. Этот процесс обычно осуществляется с помощью метода, называемого обратным распространением, который предполагает вычисление градиента функции потерь относительно каждого веса в сети, а затем обновление весов таким образом, чтобы минимизировать потери.

Нейронные сети могут использоваться для решения широкого спектра сложных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и игры. Они отлично справляются с задачами, связанными с распознаванием образов и классификацией, а также с задачами, требующими обработки больших объемов данных.

Например, нейронная сеть, обученная на большом наборе изображений, может научиться распознавать объекты на новых изображениях, определяя закономерности в пикселях этих изображений. Аналогично, нейронная сеть, обученная на большом массиве текста, может научиться генерировать человекоподобный язык или классифицировать текст по категориям, например, спам или не спам.

В целом, нейронные сети являются мощным инструментом для решения сложных задач в широком диапазоне областей, и они продолжают оставаться активной областью исследований и разработок в области искусственного интеллекта.
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีที่สมองของมนุษย์ประมวลผลข้อมูล ประกอบด้วยชั้นของโหนดหรือเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งประมวลผลและส่งข้อมูล ในระดับพื้นฐานที่สุด เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ในโครงข่ายประสาทเทียมจะรับอินพุต ทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์กับอินพุตนั้น จากนั้นส่งผลลัพธ์ไปยังเซลล์ประสาทอื่นๆ ในเครือข่าย ผลลัพธ์ของเซลล์ประสาทแต่ละอันจะถูกกำหนดโดยอินพุตและความแรงของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท ซึ่งแสดงด้วยน้ำหนัก ในระหว่างการฝึก โครงข่ายประสาทเทียมจะปรับน้ำหนักเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสียที่จะวัดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้กับเอาต์พุตจริงสำหรับชุดอินพุตที่กำหนด โดยทั่วไปกระบวนการนี้จะดำเนินการโดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า backpropagation ซึ่งเกี่ยวข้องกับการคำนวณความชันของฟังก์ชันการสูญเสียโดยสัมพันธ์กับน้ำหนักแต่ละอย่างในเครือข่าย จากนั้นอัปเดตน้ำหนักในลักษณะที่จะลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด โครงข่ายประสาทเทียมสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้หลากหลาย เช่น การจดจำรูปแบบ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเกม พวกเขาเก่งในงานที่เกี่ยวข้องกับการจดจำและจำแนกรูปแบบ รวมถึงงานที่ต้องใช้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกกับชุดรูปภาพขนาดใหญ่สามารถเรียนรู้ที่จะจดจำวัตถุในภาพใหม่ได้โดยการระบุรูปแบบในพิกเซลของรูปภาพเหล่านั้น ในทำนองเดียวกัน โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อความจำนวนมากสามารถเรียนรู้ที่จะสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์หรือจัดประเภทข้อความเป็นหมวดหมู่ เช่น สแปมหรือไม่ใช่สแปม โดยรวมแล้ว โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในขอบเขตที่หลากหลาย และยังคงเป็นพื้นที่วิจัยและพัฒนาด้านปัญญาประดิษฐ์ที่กระตือรือร้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence