Neural netværk

Et neural netværk er en type kunstig intelligens, der er inspireret af den måde, menneskets hjerne fungerer på. Det består af mange sammenkoblede enheder kaldet “neuroner”, som arbejder sammen for at behandle information og løse komplekse opgaver.

De vigtigste elementer i et neural netværk inkluderer:

• Inputlag: Det lag, hvor data føres ind i netværket.
• Skjulte lag: Lag mellem input og output, hvor data behandles gennem vægte og aktiveringsfunktioner for at finde mønstre.
• Outputlag: Det lag, der leverer netværkets endelige resultat eller beslutning.

Neural netværk trænes ved hjælp af store mængder data, hvor netværket justerer sine interne parametre (vægte) for at forbedre sine forudsigelser eller klassifikationer. Denne træningsproces kaldes ofte “maskinlæring”.

Neural netværk bruges i mange anvendelser, såsom billedgenkendelse, talegenkendelse, sprogforståelse og generering af tekst eller billeder, hvilket gør dem centrale i udviklingen af generativ AI.