na mrežu ljudskih moždanih ćelija.Neuronske mreže su oblast vještačke inteligencije – AI –
Artificial Intelligence, strukturirane da radi na način kao što radi ljudski mozak.

Ključni element ove vrste vještačke inteligencije je specifična struktura obrade informacija
sastavljena od velikog broja međusobno povezanih elemenata obrade (neurona) koji
zajednički rade na rješavanju problema. Te jedinice su povezane komunikacionim kanalima
(vezama). Neuronska mreža u računarskim naukama predstavlja veoma povezanu mrežu
elemenata koji obrađuju podatke. Podaci koji se ovim kanalima razmijenjuju su obično
numerički. Neuroni obrađuju samo svoje lokalne podatke i ulaze koje primaju preko
konekcije.

Važna osobina neuronskih mreža je njihova sposobnost da uče na ograničenom skupu
primjera te su zbog toga sposobne da izađu na kraj sa problemima koji se tradicionalnim
pristupom teško rješavaju. sposobne bolje da prepoznaju govor i oblike. Jedna od važnijih
osobina neuronskih mreža je njihova sposobnost da uče na ograničenom skupu primjera.

Vrste neuronskih mreža

Postoje 2 vrste neuronskih mreža:

1. Biološka neuronska mreža je građena od stvarnih bioloških neurona koji su fizički ili

funkcionalno povezani u periferni živčani sustav ili središnji živčani sustav. U
području neuroznanosti, često se identificiraju kao grupe neurona koje izvode
specifičnu fiziološku funkciju.

2. Umjetna neuronska mreža je građena od međusobno povezanih umjetnih neurona.

Umjetne neuronske mreže se mogu koristiti ili za razumijevanje bioloških neuronskih
mreža ili za rješavanje problema na području umjetne inteligencije.

Usporedba biološke i umjetne neuronske mreže

S obzirom da je ishodište neuronskog računalstva u ljudskom mozgu, vrijedi usporediti način
funkcioniranja biološkog i umjetnog neurona. Mozak se sastoji od nekoliko desetaka milijardi
neurona povezanih u mrežu koji mogu paralelno obrađivati informacije. Biološki neuron
funkcionira na sljedeći način: dendriti primaju signale drugih neurona, akson prenosi impulse
do sinaptičkih terminala i oni zatim prenose signale na dendrite drugih neurona Učenje se
odvija promjenom jačine sinaptičkih veza. Milijuni neurona u mreži mogu paralelno
obrađivati informacije.

Kod umjetnog neuron jedinica za obradu podataka (varijabli) koja prima ponderirane ulazne
vrijednosti od drugih varijabli, prema nekoj formuli transformira primljenu vrijednost, te šalje
izlaz drugim varijablama. Učenje se odvija promjenom vrijednosti „težina“ među varijablama.
Analogija: signali su numeričke vrijednosti (xn), jakost sinapse opisuje težinski faktor (wn),
tijelo neurona je zbrajalo (∑), a akson aktivacijska funkcija (φ).