Eind jaren ’90 heb ik een opleiding gevolgd aan de VIK (de Vlaamse Ingenieurs Kamer) omtrent Neurale Netwerken.

In de neurale netwerken heb je twee groepen, namelijk de kunstmatig neurale netwerken en de biologisch neurale netwerken. In de opleiding ging het vooral over de eerste groep.

Een neuraal netwerk is een netwerk van cellen (neuronen), die met elkaar verbonden zijn (verbindingen). Je kan dit vergelijken met onze hersens waar de neuronen zenuwcellen zijn en de verbindingen de synapsen.

In een Neuraal Netwerk sla je niet zomaar data op zoals in een conventionele databank. Bij een Neuraal Netwerk vertel je wat het resultaat (uitvoer) moet zijn aan de hand van de gegevens die je aanlevert (invoer). Hierbij zullen de cellen en de verbindingen tussen deze cellen, waarden aannemen en het netwerk zal deze waarden zelf bijsturen tot het resultaat gelijk is aan de verwachte uitvoer. Dit noemt men dan het ‘leer’ proces. Dit is met een Kunstmatig Neuraal Netwerk zo, maar ook bij een Biologisch Neuraal Netwerk, de mens dus. We ‘leren’ iets door te herhalen en we weten of het goed of slecht is door hiervoor bevestiging te krijgen.

We hebben het verder nog enkel over Kunstmatige Neurale Netwerken.

Achter het ‘leer’ proces schuilt een heleboel van iteratieve berekeningen. Dit kan gaan van eenvudige bewerkingen tot bewerkingen met differentiaal en complexe getallen.

Voor de AND en OR logica heb je genoeg aan 1 neuron en het aantal verbindingen van de invoer. Voor een XOR heb je er enkele meer nodig. De uitwerking hiervan volgt later.

…

Hier wordt momenteel nog aan gewerkt.