什么是神经网络及其功能
什么是神经网络？
人工神经网络是一种受人脑功能启发的模型。它由一组称为人工神经元的节点组成，这些节点相互连接并传输信号。这些信号从输入传输以产生输出。
神经网络的目的是什么？
该模型的主要目标是通过自动修改自身来学习，以便它可以执行通过经典的基于规则的编程无法完成的复杂任务。通过这种方式，您可以自动化最初只能由人执行的功能。
神经网络是如何工作的？
如前所述，网络的功能类似于人脑。网络接收一系列输入值，这些输入中的每一个都到达一个称为神经元的节点。网络的神经元依次分组为形成神经网络的层。网络中的每个神经元都有一个权重，一个数值，它修改接收到的输入。获得的新值离开神经元并继续通过网络。可以在下图中示意性地看到此操作。
一旦到达网络的末端，就会获得一个输出，该输出将是网络计算的预测。网络的层数越多，网络越复杂，它们可以执行的功能也就越复杂。
神经网络的训练。反向传播或反向传播
为了让神经网络执行所需的功能，有必要对其进行训练。神经网络的训练是通过修改其神经元的权重来进行的，以便它可以提取所需的结果。为此，所做的是在网络中输入训练数据，根据获得的结果，根据获得的误差以及每个神经元对所述结果的贡献程度来修改神经元的权重。这种方法称为反向传播或反向传播。使用这种方法，网络可以学习，获得一个能够获得非常成功的结果的模型，即使数据与您在训练期间使用的数据非常不同。
尽管目前它的使用已经变得流行，但神经网络自 1950 年代就存在。然而，当时设备的低功耗以及缺乏允许网络以某种方式有效学习的算法导致它们停止使用。随后，由于创建了反向传播算法，使用了允许对此类计算进行大规模优化的 GPU，以及更多可用于训练的数据，当神经网络重新出现并在各个领域中获得突出地位时，感谢对这些改进，深度学习的出现已经成为可能，它是基于使用深度神经网络，即由大量层组成的网络，用于复杂的任务。
神经网络的功能
神经网络的功能范围非常广泛，由于它们的操作，它们能够通过足够的训练来逼近任何现有的功能。主要是神经网络是对预测和分类任务的修改。它们的作用范围广泛且在今天非常有用，它们不仅将用于工业 4.0 应用（例如识别以前未介绍过的零件和缺陷），如果它们不用于其他领域，例如经济学，他们可以帮助预测多年来价格会发生多少变化，甚至在医学领域也有助于诊断各种健康问题。
神经网络已经成为人工智能发展的关键部分，它是主要的研究领域之一，并且随着时间的推移不断发展，每次都有更复杂和有效的解决方案。
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