# Z czego składa się sieć neuronowa?
## Wprowadzenie
Sieć neuronowa to potężne narzędzie wykorzystywane w dziedzinie sztucznej inteligencji. Składa się z wielu elementów, które współpracują, aby przetwarzać informacje i podejmować decyzje. W tym artykule przyjrzymy się składnikom sieci neuronowej i jak one działają razem.
## 1. Neurony
### 1.1 Budowa neuronu
Neurony są podstawowymi jednostkami składowymi sieci neuronowej. Składają 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 neuronów
Neurony przetwarzają informacje, wykonując różne funkcje. Mogą działać jako sensory, odbierając informacje ze środowiska, lub jako neurony ruchowe, kontrolujące ruch mięśni. Neurony również przesyłają sygnały do innych neuronów, tworząc sieć komunikacyjną.
## 2. Warstwy
### 2.1 Warstwy wejściowe
Warstwy wejściowe są pierwszym elementem sieci neuronowej. Przyjmują dane wejściowe i przekazują je do kolejnych warstw. Każda warstwa wejściowa składa się z neuronów, które przetwarzają i przekazują informacje dalej.
### 2.2 Warstwy ukryte
Warstwy ukryte są pośrednimi warstwami między warstwą wejściową a warstwą wyjściową. Składają się z wielu neuronów, które przetwarzają informacje i przekazują je do kolejnych warstw. Warstwy ukryte są kluczowe dla zdolności sieci neuronowej do uczenia się i rozpoznawania wzorców.
### 2.3 Warstwy wyjściowe
Warstwy wyjściowe są ostatnim elementem sieci neuronowej. Przetwarzają informacje otrzymane od warstw ukrytych i generują wynik końcowy. Wynik ten może być w postaci klasyfikacji, prognozy lub innego rodzaju odpowiedzi na zadane pytanie.
## 3. Połączenia
### 3.1 Synapsy
Połączenia między neuronami nazywane są synapsami. To miejsca, w których sygnały są przekazywane z jednego neuronu do drugiego. Synapsy mogą być pobudzające lub hamujące, co wpływa na przepływ informacji w sieci neuronowej.
### 3.2 Wagi
Wagi są parametrami, które kontrolują siłę sygnału przekazywanego przez synapsy. Każda synapsa ma przypisaną wagę, która określa, jak bardzo sygnał jest ważny dla danego neuronu. Wagi są dostosowywane podczas procesu uczenia się sieci neuronowej.
## 4. Funkcje aktywacji
Funkcje aktywacji są stosowane w neuronach, aby określić, czy neuron powinien zostać aktywowany i przekazać sygnał dalej. Istnieje wiele różnych funkcji aktywacji, takich jak funkcja sigmoidalna, funkcja ReLU i wiele innych. Wybór funkcji aktywacji zależy od konkretnego problemu, który sieć neuronowa ma rozwiązać.
## 5. Uczenie się
Sieci neuronowe uczą się poprzez dostosowywanie wag i parametrów na podstawie dostarczonych danych treningowych. Istnieje wiele różnych algorytmów uczenia się, takich jak propagacja wsteczna, które pomagają sieci neuronowej dostosować się do nowych informacji i poprawić swoje wyniki.
## 6. Zastosowania sieci neuronowych
Sieci neuronowe mają wiele zastosowań w różnych dziedzinach. Są wykorzystywane w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego, analizie danych, prognozowaniu i wielu innych obszarach. Ich zdolność do uczenia się i adaptacji czyni je niezwykle wszechstronnymi narzędziami.
## Podsumowanie
Sieć neuronowa składa się z wielu elementów, takich jak neurony, warstwy, połączenia, funkcje aktywacji i proces uczenia się. Te składniki współpracują, aby sieć mogła przetwarzać informacje i podejmować decyzje. Sieci neuronowe mają szerokie zastosowanie i są niezwykle potężnym narzędziem w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Sieć neuronowa składa się z wielu połączonych ze sobą neuronów, które przekazują sygnały między sobą.
Link do strony: https://www.fundacja-steczkowskiego.pl/
