McCulloch-Pitts Nervová síť

McCulloch-Pitts neuronová síť je matematický model neuronové sítě, který navrhl americký neurofyziolog Warren McCulloch a fyzik Warren Pitts v roce 1943. Tento model byl jedním z prvních pokusů o vytvoření umělé inteligence a měl významný dopad na rozvoj informatiky a umělé inteligence.

McCulloch a Pitts vyvinuli svůj model založený na myšlence, že neurony v mozku fungují způsobem zapnuto/vypnuto a lze je popsat pomocí dvou proměnných: akčního potenciálu a latence. Navrhli, že akční potenciál by mohl být reprezentován jako funkce součtu všech vstupních potenciálů a zpoždění by mohlo být reprezentováno jako funkce zpoždění všech vstupů.

Tato myšlenka vytvořila základ matematického modelu McCulloch-Pitz neuronové sítě, která se skládá z mnoha neuronů vzájemně propojených přes synapse. Každý neuron má několik vstupů, z nichž každý přijímá signál od jiného neuronu. Signály jsou přenášeny po síti prostřednictvím synapsí, které mají různé váhy, které určují sílu spojení mezi neurony.

McCulloch-Pittův model je základem pro mnoho moderních neuronových sítí a používá se k řešení problémů ve strojovém učení, rozpoznávání vzorů, zpracování přirozeného jazyka a dalších oblastech. Praktické využití má i v medicíně, například pro diagnostiku onemocnění nebo predikci výsledků léčby.

McCulloch-Pitts neuronová síť McCulloch a Pptts navrhli model neuronu, který je základem pro vývoj umělých neuronových sítí. Tato síť se skládá z několika vrstev neuronové sítě, z nichž každá obsahuje několik neuronů. Každý neuron na vstupu přijímá N různých signálů (lze je chápat jako „střední“ signál) a na výstupu generuje Y různých hodnot – signálů pro další vrstvu neuronů. Neurony v první vrstvě přijímají vstupní signály, což jsou obrazové pixely nebo vstupy zpracované sítí. Vstupní data se zadávají přes projekční neurony. Poskytují vstupní signál na vstup neuronu. Provozuje signální mechanismus pro generování další hodnoty použité v další fázi. Tento proces se opakuje, dokud výsledek nedosáhne požadované přesnosti. Existují dvouvrstvé a vícevrstvé neuronové komunikační sítě. Jedna vrstva může obsahovat od dvou do několika stovek odkazů, což teoreticky znamená schopnost zpracovávat miliony dat.