# Jak zbudowane są sieci neuronowe?
## Wprowadzenie
Sieci neuronowe są jednym z najważniejszych narzędzi w dziedzinie sztucznej inteligencji. Są one inspirowane działaniem ludzkiego mózgu i mają zdolność do uczenia się i rozwiązywania skomplikowanych problemów. W tym artykule dowiesz się, jak zbudowane są sieci neuronowe i jak działają.
## 1. Neurony
### 1.1 Budowa neuronu
Neuron jest podstawową jednostką budulcową sieci neuronowej. Składa się z trzech głównych części: dendrytów, ciała komórki i aksonu. Dendryty odbierają sygnały od innych neuronów, ciało komórki przetwarza te sygnały, a akson przesyła je do innych neuronów.
### 1.2 Funkcje neuronu
Neurony mają zdolność do przetwarzania informacji i przekazywania jej dalej w sieci. Każdy neuron ma swoje wagi, które określają, jak ważne są sygnały otrzymane od innych neuronów. Te wagi są modyfikowane w procesie uczenia się sieci neuronowej.
## 2. Warstwy
### 2.1 Jednowarstwowe sieci neuronowe
Jednowarstwowe sieci neuronowe składają się z jednej warstwy neuronów. Są one stosowane do prostych zadań, takich jak rozpoznawanie wzorców. Każdy neuron w tej warstwie jest połączony z każdym neuronem w kolejnej warstwie.
### 2.2 Wielowarstwowe sieci neuronowe
Wielowarstwowe sieci neuronowe składają się z co najmniej dwóch warstw neuronów: warstwy wejściowej, warstw ukrytych i warstwy wyjściowej. Warstwy ukryte przetwarzają informacje i przekazują je do warstwy wyjściowej. Te sieci są bardziej zaawansowane i mogą rozwiązywać bardziej skomplikowane problemy.
## 3. Uczenie się
### 3.1 Nadzorowane uczenie się
Nadzorowane uczenie się polega na dostarczaniu sieci neuronowej zestawu danych treningowych, w którym znane są oczekiwane wyniki. Sieć jest uczona, aby dopasować swoje wagi tak, aby osiągnąć jak najlepsze dopasowanie do tych wyników.
### 3.2 Nienadzorowane uczenie się
Nienadzorowane uczenie się polega na dostarczaniu sieci neuronowej zestawu danych treningowych, w którym nie ma znanych oczekiwanych wyników. Sieć jest uczona, aby sama znalazła wzorce i struktury w danych.
## 4. Funkcje aktywacji
### 4.1 Sigmoidalna funkcja aktywacji
Sigmoidalna funkcja aktywacji jest jedną z najczęściej stosowanych funkcji aktywacji w sieciach neuronowych. Przekształca ona sumę ważonych sygnałów wejściowych na wartość z zakresu od 0 do 1. Ta funkcja jest szczególnie przydatna w problemach klasyfikacji.
### 4.2 ReLU (Rectified Linear Unit)
ReLU jest inną popularną funkcją aktywacji, która przekształca wartości ujemne na zero, a wartości dodatnie pozostawia bez zmian. Ta funkcja jest prostsza obliczeniowo i często daje lepsze wyniki w niektórych problemach.
## 5. Propagacja wsteczna
Propagacja wsteczna jest algorytmem używanym do uczenia sieci neuronowych. Polega on na obliczeniu błędu predykcji sieci i propagowaniu go wstecz przez sieć, aby dostosować wagi. Ten proces jest powtarzany wielokrotnie, aż sieć osiągnie zadowalające wyniki.
## 6. Zastosowania sieci neuronowych
Sieci neuronowe mają wiele zastosowań w różnych dziedzinach. Są wykorzystywane do rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego, predykcji rynkowych i wielu innych. Ich zdolność do uczenia się i adaptacji czyni je niezwykle wszechstronnymi narzędziami.
## Podsumowanie
Sieci neuronowe są złożonymi strukturami, które naśladują działanie ludzkiego mózgu. Składają się z neuronów, warstw, funkcji aktywacji i procesu uczenia się. Mają szerokie zastosowanie i są niezwykle potężnym narzędziem w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Zapoznaj się z artykułem na temat budowy sieci neuronowych, klikając tutaj: https://www.dolcan.pl/.
