b'\n_START_ARTICLE_\nNevronska mre\xc5\xbea\n_START_PARAGRAPH_\nNevronska mre\xc5\xbea, tudi umetna nevronska mre\xc5\xbea (angle\xc5\xa1ko neural network, nem\xc5\xa1ko Neuronales Netz) je naprava za obdelavo informacij, ki deluje po vzoru \xc4\x8dlove\xc5\xa1kih oz. \xc5\xbeivalskih mo\xc5\xbeganov. _NEWLINE_Sestavljena je iz mno\xc5\xbeice umetnih nevronov. Nevroni, osnovni gradniki nevronskih mre\xc5\xbe, so t. i. pragovne funkcije, ki imajo ve\xc4\x8d razli\xc4\x8dno ute\xc5\xbeenih vhodov in en izhod ter so med seboj povezani. Najenostavnej\xc5\xa1e nevronske mre\xc5\xbee imajo le en nivo oz. sloj, pri bolj kompliciranih nevronskih mre\xc5\xbeah pa je teh nivojev lahko ve\xc4\x8d. Po povezavah umetni nevroni drug drugemu po\xc5\xa1iljajo elektri\xc4\x8dne dra\xc5\xbeljaje oz. signale. \xc4\x8ce je vsota vhodnih signalov dovolj velika, pride do v\xc5\xbeiga nevrona, kar pomeni, da se na izhodu pojavi signal. Povezave med nevroni lahko imajo poljubno jakost in strukturo. _NEWLINE_Ute\xc5\xbei vhodov posameznih nevronov, povezave med nevroni ter prag, pri katerem nevron na izhodu odda signal, se oblikujejo z u\xc4\x8denjem. To pomeni, da se navedeni parametri nevronske mre\xc5\xbee spreminjajo toliko \xc4\x8dasa, dokler ni nevronska mre\xc5\xbea zmo\xc5\xbena optimalno re\xc5\xa1iti nekega problema._NEWLINE_Bistvo nevronskih mre\xc5\xbe je v tem, da med u\xc4\x8denjem same ugotovijo pravilo, ki povezuje izhodne podatke z vhodnimi. To pomeni, da se lahko nau\xc4\x8dijo tudi ve\xc4\x8d in bolje kot u\xc4\x8ditelj oziroma \xc4\x8dlovek. Ko je nevronska mre\xc5\xbea nau\xc4\x8dena (kar lahko traja dlje \xc4\x8dasa), deluje tudi v situacijah, s katerimi v procesu u\xc4\x8denja ni imela opravka. To pomeni, da lahko re\xc5\xa1uje tudi naloge, kjer ne obstaja re\xc5\xa1itev v obliki zaporedja korakov (kot npr. pri ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kih algoritmih), \xc4\x8deprav pri tem obstaja ve\xc4\x8dja nevarnost nepredvidljivega delovanja.'