Mākslīgais neironu tīkls
Mākslīgais neironu tīkls, MNT (angļu: artificial neural network, ANN) ir datorsistēma, kas veidota, iedvesmojoties no neironu tīkla, kāds ir dzīvnieku smadzenēs. Mākslīgais neironu tīkls pats par sevi nav algoritms, bet gan daudzu dažādu mašīnmācīšanās algoritmu ietvars, kur kopdarbā tiek apstrādāti sarežģīti ievades dati. Šādas sistēmas "iemācās" veikt uzdevumus pēc apmācības piemēriem; parasti netiekot programmētas ar uzdevumam specifiskiem noteikumiem. Piemēram, attēlu atpazīšanā MNT var iemācīties identificēt attēlus, kas satur kaķus, analizējot piemēra attēlus, kas manuāli apzīmēti kā "ir kaķis" vai "nav kaķa", un, izmantojot apmācības rezultātus, spētu identificēt kaķus citos attēlos ar augstu varbūtību. Mākslīgie neironu tīkli to dara bez jebkādām iepriekšējām zināšanām par kaķiem, piemēram, par to, ka tiem ir kažoks, aste, ūsas un kaķiem līdzīgas sejas. Tā vietā tie automātiski ģenerē identificējošās pazīmes no mācību materiāla, ko tie apstrādā. Mākslīgo neironu tīklu pamatā ir savienotu vienību jeb mezglu, sauktu par mākslīgajiem neironiem, kopums, kas vienkāršoti modelē neironus bioloģiskajās smadzenēs. Katrs savienojums, līdzīgi kā dzīvnieku smadzeņu sinapses, var pārraidīt signālu no viena neirona uz citu. Mākslīgais neirons, kas saņem signālu, var to apstrādāt un pēc tam nodot signālu papildu mākslīgajiem neironiem, kas tam pievienoti. MNT vispārējās realizācijās signāls savienojumā starp mākslīgajiem neironiem ir reāls skaitlis, un katra mākslīgā neirona izvade tiek aprēķināta pēc kādas nelineāras funkcijas no tā ievades summas. Savienojumus starp mākslīgajiem neironiem sauc par "šķautnēm" (edges). Mākslīgajiem neironiem un šķautnēm parasti ir svars, kas piemērojas, mācoties. Svars palielina vai samazina signāla stiprumu savienojumā. Mākslīgajiem neironiem var būt tāds slieksnis, ka signāls tiek nosūtīts tikai tad, ja kopsummas signāls šķērso šo slieksni. Parasti mākslīgie neironi tiek sakopoti slāņos. Dažādi slāņi var veikt dažāda veida transformācijas ar to ievadēm. Signāli pārvietojas no pirmā slāņa (ievades slāņa) uz pēdējo slāni (izvades slāni), iespējams, pēc tam caur slāņiem var pārvietoties vairākas reizes. Mākslīgo neironu tīklu pieejas sākotnējais mērķis bija atrisināt problēmas tādā pašā veidā, kā to darītu cilvēka smadzenes. Laika gaitā tomēr uzmanība tika pievērsta konkrētu uzdevumu veikšanai, novirzoties no bioloģijas. Mākslīgie nervu tīkli tiek izmantoti dažādos uzdevumos, tostarp datorredze, runas atpazīšana, mašīntulkošana, sociālo tīklu filtrēšana, galda un datorspēļu spēlēšana un medicīniskā diagnostika.