Невронна мрежа (Neural Network)

Изкуствената невронна мрежа (ANN) е изчислителен модел, вдъхновен от структурата и функцията на биологичния мозък. Тя се състои от взаимосвързани „неврони“ (възли), които обработват информация чрез математически функции.

Структура

• Неврони: Всеки неврон получава входен сигнал, обработва го и предава изходния сигнал към следващия слой.
• Връзки: Всяка връзка има тегло, което определя нейната важност.
• Активираща функция: Математически „филтър“, който решава дали сигналът от неврона е достатъчно силен, за да бъде предаден нататък.

Процес на обучение

Невронните мрежи се учат чрез коригиране на своите тегла въз основа на грешката в техните предсказания. Когато мрежата направи грешка, тя изпраща сигнал обратно през слоевете (обратно разпространение), за да промени леко теглата в посока, която намалява грешката следващия път.

Еволюция

Въпреки че основните невронни мрежи съществуват от десетилетия, появата на огромна изчислителна мощ (GPU) и „Големи данни“ (Big Data) позволи създаването на дълбоки невронни мрежи, което доведе до настоящия бум на ИИ. През 2026 г. виждаме специализирани архитектури като Transformers (за текст) и CNN (за изображения), които се обединяват в мултимодални „мрежи за всичко“.