1. Fogalom magyarul: neurális hálózat

2. Fogalom angolul: neural network

3. Meghatározás:

A mesterséges neurális hálózatok története egészen 1940-es évekre nyúlik vissza, 1949-ben Donald Hebb a „The Organization of Behavior” írásában szerepelt az a tény, hogy minden használat után a neuronok közötti útvonal erősödik, amely az emberi tanulás szempontjából alapvető fontosságú koncepció. A számítástechnikában az első kísérletek a neurális hálózat szimulálására az 1950-es években kezdődtek. Az első működő neurális hálózat Rosenblatt nevéhez fűződik, aki 1957-ben kidolgozta a perceptront. Neurális hálózatnak nevezzük azt a hardver vagy szoftver megvalósítású párhuzamos, elosztott működésre képes információfeldolgozó eszközt, amely (i) azonos vagy hasonló típusú – általában nagyszámú – lokális feldolgozást végző műveleti elem, neuron többnyire rendezett topológiájú, nagymértékben összekapcsolt rendszeréből áll, (ii) rendelkezik tanulási algoritmussal (learning algorithm), mely általában minta alapján való tanulást jelent, és amely az információfeldolgozás módját határozza meg, (iii) rendelkezik a megtanult információ felhasználását lehetővé tevő információ előhívási algoritmussal (recall algorithm). A meghatározásból egyértelműen látszik a párhuzam az emberi idegrendszer és az informatikában megfogalmazott neurális hálózat között: a mesterséges esetben is a neuronok adják a rendszer alapját, folyamatos tanulással az architektúra javítható, és a már elsajátított ismereteket későbbiekben fel tudja használni új esetekhez is. A neurális hálózatok legkisebb alkotóegysége az elemi neuron vagy más néven perceptron. A szakirodalomban e két nevet gyakran szinonimaként használják, precízebb leírásokból viszont kiderül, hogy a neuronnak a hálózat, mint gráf egy csomópontját tekintik, perceptronnál viszont hozzáveszik a csomópontba beérkező éleket is. A gráfban a neuronokat rétegekben szokták felépíteni, ahol a rétegen belül a neuronok nincsenek összekötve egymással, de a rétegek közt már vannak összekötések. Több réteg használatával jutunk el a mély neurális hálózatokig.

4. Hivatkozások:

Hebb, D. O. (1949). The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. New York: Wiley and Sons.

Rosenblatt, Frank (1957). The Perceptron—a perceiving and recognizing automaton. Report 85-460-1. Cornell Aeronautical Laboratory

Altrichter Márta, Horváth Gábor, Pataki Béla, Strausz György, Takács Gábor, Valyon József (2006) Neurális hálózatok. Panem Könyvkiadó

5. Megjegyzések:​​​​​​​

6. Kulcsszavak:

mesterséges intelligencia, gépi tanulás, mély neurális hálózat