b'\n_START_ARTICLE_\nArtificiellt neuronn\xc3\xa4t\n_START_PARAGRAPH_\nEtt neuronn\xc3\xa4t (rekommenderad term enligt Svenska datatermgruppen) eller artificiellt neuronn\xc3\xa4t (ANN) \xc3\xa4r ett samlingsnamn p\xc3\xa5 ett antal sj\xc3\xa4lvl\xc3\xa4rande algoritmer som f\xc3\xb6rs\xc3\xb6ker efterlikna funktionen i biologiska neuronn\xc3\xa4t (exempelvis hj\xc3\xa4rnan). _NEWLINE_Algoritmer som emulerar neuronn\xc3\xa4t kan ofta klara problem som \xc3\xa4r sv\xc3\xa5ra att l\xc3\xb6sa med konventionella datalogiska metoder. Exempel p\xc3\xa5 till\xc3\xa4mpningar \xc3\xa4r: informationsutvinning (data mining), m\xc3\xb6nsterigenk\xc3\xa4nning, signalbehandling, reglerteknik, datorspel, prognoser, sj\xc3\xa4lvorganisering, icke-linj\xc3\xa4r optimering, optimeringsproblem med m\xc3\xa5nga bivillkor (exempelvis schemal\xc3\xa4ggning) med mera._NEWLINE_Ett neuronn\xc3\xa4t m\xc3\xa5ste tr\xc3\xa4nas innan det kan anv\xc3\xa4ndas. De flesta neuronn\xc3\xa4t arbetar d\xc3\xa4rf\xc3\xb6r i tv\xc3\xa5 faser, f\xc3\xb6rst en inl\xc3\xa4rningsfas d\xc3\xa4r n\xc3\xa4tverket tr\xc3\xa4nas p\xc3\xa5 den uppgift som ska utf\xc3\xb6ras. Sedan f\xc3\xb6ljer en till\xc3\xa4mpningsfas d\xc3\xa4r n\xc3\xa4tverket bara anv\xc3\xa4nder det som det har l\xc3\xa4rt sig. Det g\xc3\xa5r ocks\xc3\xa5 att l\xc3\xa5ta n\xc3\xa4tet forts\xc3\xa4tta att l\xc3\xa4ra sig \xc3\xa4ven n\xc3\xa4r det anv\xc3\xa4nds, men vanligen l\xc3\xa4mnas det som det \xc3\xa4r n\xc3\xa4r det uppn\xc3\xa5tt den precision som efterstr\xc3\xa4vades.\n_START_SECTION_\nGrundelement\n_START_PARAGRAPH_\nAlla neuronn\xc3\xa4t har en grundbyggsten: neuronen (kallas ocks\xc3\xa5 omv\xc3\xa4xlande nod, cell, enhet). I konstgjorda neuronn\xc3\xa4t abstraherar man neuronen till att best\xc3\xa5 av en eller flera ing\xc3\xa5ngar (dendriter), en k\xc3\xa4rna (soma) samt en utg\xc3\xa5ng (axon). _NEWLINE_Varje ing\xc3\xa5ng, v\xe2\xb1\xbc, har en vikt w\xe2\xb1\xbc. Grundid\xc3\xa9n \xc3\xa4r att en m\xc3\xa4ngd neuroner sitter ihopl\xc3\xa4nkade i olika strukturer och vikterna \xc3\xa4ndras vid inl\xc3\xa4rning. Neuronn\xc3\xa4t m\xc3\xa5ste tr\xc3\xa4nas upp till \xc3\xb6nskad funktion.\n_START_SECTION_\nK\xc3\xa4rnan\n_START_PARAGRAPH_\nI ett artificiellt neuronn\xc3\xa4tverk \xc3\xa4r k\xc3\xa4rnan kraftigt f\xc3\xb6renklad modell av soma. K\xc3\xa4rnan best\xc3\xa5r d\xc3\xa5 av tv\xc3\xa5 separata delar, summationsdelen och transferfunktionen. Det finns \xc3\xa4ven en specialing\xc3\xa5ng v\xe2\x82\x80 med vikten w\xe2\x82\x80 som m\xc3\xb6jligg\xc3\xb6r justering av alla ing\xc3\xa5ngsv\xc3\xa4rden (bias). Ing\xc3\xa5ngarna \xc3\xa4r anslutna till summationsdelen och utg\xc3\xa5ngen (Y) \xc3\xa4r ansluten till transferfunktionen.\n_START_SECTION_\nSummation\n_START_PARAGRAPH_\nSummationsdelen summerar de v\xc3\xa4rden som registrerats p\xc3\xa5 alla ing\xc3\xa5ngar. I denna summering multipliceras varje ing\xc3\xa5ngsv\xc3\xa4rde med respektive vikt:_NEWLINE_D\xc3\xa4r  \xc3\xa4r bias-ing\xc3\xa5ngen:\n_START_SECTION_\nN\xc3\xa4tverk\n_START_PARAGRAPH_\nEtt artificiellt neuronn\xc3\xa4t best\xc3\xa5r av sammankopplade modeller av neuroner. Neuronn\xc3\xa4t tr\xc3\xa4nas till \xc3\xb6nskad funktion. Det inneb\xc3\xa4r att n\xc3\xa4tverket matas med tr\xc3\xa4ningsdata och att neuronernas vikter f\xc3\xb6r varje ing\xc3\xa5ng steg f\xc3\xb6r steg justeras tills vikterna konvergerar.\n_START_SECTION_\nTr\xc3\xa4nade n\xc3\xa4tverk\n_START_PARAGRAPH_\nTr\xc3\xa4nade n\xc3\xa4tverk tr\xc3\xa4nas upp genom att de matas med k\xc3\xa4nda m\xc3\xa4tdata och k\xc3\xa4nda svar. Om resultatet skiljer sig fr\xc3\xa5n det k\xc3\xa4nda svaret ber\xc3\xa4knas hur stort felet \xc3\xa4r och vikterna p\xc3\xa5 ing\xc3\xa5ngarna i varje neuron justeras. Detta f\xc3\xb6rfarande itereras och om n\xc3\xa4tet \xc3\xa4r r\xc3\xa4tt designat (d\xc3\xa4r faktorer s\xc3\xa5som val av n\xc3\xa4tverk, antal neuroner, val av tr\xc3\xa4ningsdata spelar en avg\xc3\xb6rande roll) s\xc3\xa5 konvergerar n\xc3\xa4tet i riktning mot att ge de \xc3\xb6nskade svaren.\n_START_SECTION_\nIcke tr\xc3\xa4nade n\xc3\xa4tverk\n_START_PARAGRAPH_\nIcke tr\xc3\xa4nade n\xc3\xa4tverk \xc3\xa4r sj\xc3\xa4lvl\xc3\xa4rande system som anv\xc3\xa4nds till att hitta k\xc3\xa4nda och ok\xc3\xa4nda relationer mellan data. N\xc3\xa4tverket matas med data men presenteras inget facit. Vikterna justeras exempelvis beroende p\xc3\xa5 om anv\xc3\xa4ndarna gillar eller inte gillar resultatet, alternativt baserat p\xc3\xa5 om den process som n\xc3\xa4tverket styr ger ett resultat n\xc3\xa4ra ett b\xc3\xb6rv\xc3\xa4rde (om till\xc3\xa4mpningen \xc3\xa4r reglerteknik), eller om en optimeringssfunktion ger maximalt eller minimalt resultat (om till\xc3\xa4mpningen \xc3\xa4r ett optimeringsproblem). Tr\xc3\xa4ningen avbryts n\xc3\xa4r viktf\xc3\xb6r\xc3\xa4ndringarna f\xc3\xb6r en iteration konvergerat tillr\xc3\xa4ckligt n\xc3\xa4ra noll.\n_START_SECTION_\nPerceptronen\n_START_PARAGRAPH_\nEtt viktigt och mycket enkelt neuronn\xc3\xa4t \xc3\xa4r den s\xc3\xa5 kallade perceptronen. Den beskrevs redan p\xc3\xa5 1950-talet av Frank Rosenblatt._NEWLINE_F\xc3\xb6r att perceptronen skall fungera m\xc3\xa5ste datan vara linj\xc3\xa4rt separabel._NEWLINE_Det uppt\xc3\xa4cktes tidigt att perceptronen har begr\xc3\xa4nsad kapacitet att l\xc3\xb6sa problem. Ett exempel p\xc3\xa5 ett problem som inte kan l\xc3\xb6sas \xc3\xa4r XOR.\n_START_SECTION_\nFlerlagersperceptroner\n_START_PARAGRAPH_\nEtt s\xc3\xa4tt att l\xc3\xb6sa problem som en perceptron inte klarar av, \xc3\xa4r genom att kombinera flera perceptroner. F\xc3\xb6r att exempelvis l\xc3\xb6sa XOR kan man kombinera tv\xc3\xa5 stycken perceptroner, d\xc3\xa4r ena kan l\xc3\xb6sa OR och den andra NAND; sedan kombineras perceptronernas utdata f\xc3\xb6r att f\xc3\xa5 XOR.\n_START_SECTION_\nART\n_START_PARAGRAPH_\nAdaptive resonance theory. Bygger p\xc3\xa5 att ett m\xc3\xb6nster m\xc3\xa5ste resonera med ett tidigare m\xc3\xb6nster f\xc3\xb6r att l\xc3\xa4ras in.'