Ishwarya M. V. / Narayana K. E. / Prinslin L. L.
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Sieci neuronowe, inspirowane biologicznymi systemami neuronowymi, składają się z połączonych ze sobą warstw sztucznych neuronów, które przetwarzają i przekazują informacje. Każdy neuron odbiera sygnały wejściowe, stosuje transformację i przekazuje wynik do kolejnych warstw. W procesie znanym jako trening, sieci neuronowe dostosowują swoje wewnętrzne parametry, aby zminimalizować błędy i poprawić wydajność w określonych zadaniach. Ta zdolność adaptacji sprawia, że są one bardzo skuteczne w zastosowaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i analiza predykcyjna. Siła sieci neuronowych leży w ich zdolności do uczenia się złożonych wzorców z danych, co czyni je niezbędnymi narzędziami w nowoczesnej sztucznej inteligencji.Integracja obliczeń kwantowych i sieci neuronowych jest motywowana ograniczeniami klasycznych podejść w radzeniu sobie z wysokowymiarowymi danymi i złożonymi problemami optymalizacyjnymi. Klasyczne sieci neuronowe wymagają znacznych zasobów obliczeniowych do uczenia, zwłaszcza w miarę wzrostu rozmiaru sieci i ilości danych.