Základní info
Neuronové sítě jsou souborem matematických modelů navržených pro zpracování informací podobně jako fungují mozkové neurony. Neuronové sítě se skládají z množství neuronů, které jsou vzájemně propojeny pomocí vah a zpracovávají vstupní data, aby vytvořily výstup. Každý neuron přijímá vstup z ostatních neuronů nebo z externích zdrojů, zpracovává vstup pomocí aktivační funkce a výsledek dále posílá do dalších neuronů v síti. Neuronové sítě se používají k řešení mnoha úloh, jako například rozpoznávání obrazů, predikci a klasifikaci. Typicky se trénují na základě velkého množství vstupních dat, která se používají k optimalizaci vah a nastavení parametrů neuronových sítí tak, aby byly schopny řešit určitý úkol. Existuje spousta typů neuronových sítí, včetně jednovrstvých a vícevrstvých perceptronů, konvolučních sítí, rekurentních sítí a dalších. Každý typ neuronové sítě se používá pro různé typy úloh a má své vlastní charakteristiky a výhody. Neuronové sítě se staly klíčovým prvkem strojového učení a umožňují strojům učit se ze zkušeností a zlepšovat své schopnosti v různých oblastech.
