شبکه عصبی نوعی مدل یادگیری ماشینی است که برای شبیه سازی رفتار مغز انسان طراحی شده است. از لایه هایی از گره های به هم پیوسته به نام نورون ها تشکیل شده است که اطلاعات را پردازش و انتقال می دهند. هر نورون ورودی می گیرد، آن را پردازش می کند و خروجی تولید می کند که به نورون های دیگر شبکه منتقل می شود.
شبکه های عصبی برای یادگیری از داده ها با تنظیم نقاط قوت اتصالات بین نورون ها که وزن نامیده می شوند، طراحی شده اند. در طول تمرین، وزنه ها در پاسخ به خطاهای بین خروجی واقعی و خروجی مورد نظر تنظیم می شوند. این فرآیند به عنوان پس انتشار شناخته می شود و به شبکه عصبی اجازه می دهد تا به تدریج عملکرد خود را در یک کار خاص بهبود بخشد.
انواع مختلفی از شبکه های عصبی وجود دارد که عبارتند از:
شبکه های عصبی پیشخور: این نوع شبکه عصبی دارای ساختار ساده ای است که در آن اطلاعات در یک جهت، از ورودی به خروجی، بدون هیچ گونه حلقه بازخوردی جریان می یابد.
شبکه های عصبی بازگشتی: این نوع شبکه عصبی دارای حلقه های بازخوردی است که اجازه می دهد خروجی مراحل زمانی قبلی به عنوان ورودی برای مرحله زمانی بعدی استفاده شود. شبکه های عصبی مکرر معمولاً در کاربردهایی مانند تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی استفاده می شوند.
شبکه های عصبی کانولوشنال: این نوع شبکه عصبی برای پردازش داده های شبکه مانند مانند تصاویر یا صدا طراحی شده است. از فیلترهایی استفاده می کند که روی داده های ورودی می لغزند تا الگوها و ویژگی ها را شناسایی کنند، که سپس برای پیش بینی ترکیب می شوند.
شبکه های عصبی با موفقیت در بسیاری از کاربردها مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و بازی استفاده شده اند. آنها ابزاری قدرتمند برای حل مشکلات پیچیده هستند و پتانسیل تغییر بسیاری از صنایع و بهبود زندگی روزمره ما را دارند.