neural network

• zamanla pek çok problemin çözümünde ve klasik manada algoritmik çözümü bulunamamış işlerin çözümlenmesinde çok yaygın olarak kullanılacaklarını söyleyenen olgu.en büyük problem karmaşık sorunları çözmek için ya çok büyük, ya da çok katmanlı ve çok nöron içeren sinir ağlarına ihtiyaç olmasıdır.
  yapay sinir ağları (ysa) çeşitli bağlantılarla birbirine bağlı birimlerden oluşmuş sistemlerdir. her birim basitleştirilmiş bir nöronun niteliklerini taşır. sinir ağları sinir sisteminin parçalarının benzetimini yapmakta, faydalı cihazlar yapmakta ve beynin işleyişine ilişkin genel kuramları sınamakta kullanılır. sinirsel ağ içindeki birimler, her birinin belli işlevi olan katmanlar şeklinde örgütlenmiştir, bu yapıya yapay sinir ağı mimarisi denir.
  
  ysa’ların bağlantı, katman ve düğüm sayılarının çokluğu temsil edebilecekleri sistemin karmaşıklığını belirler. ne kadar çok düğüm varsa o kadar karmaşık (gelişmiş) sistemler modellenebilir. bu özellikleri ile ysa’lar klasik algoritmik yöntemlerle çözülemeyen problemleri insan beyninin çalışma sistemine benzer yöntemlerle çözmektedirler. ancak bir ysa’nın kesinlikle (%100) doğru çalışacağı hiçbir zaman söylenemez. çünkü o da insan beyni gibi her zaman için hata yapabilir. -tabii aslında içerden baktığımızda, kendi çalışma mantığı açısından, hata yapmamıştır. sadece dışardan bakan birisi için beklenen sonuçtan farklı bir sonuç üretmiştir.- ysa’lar günümüzde özellikle yapay zeka alanı içerisinde örneğin insan sesi tanıma, görüntü ve örüntü (patern) tanıma, sınıflandırma (classification) gibi uygulama alanlarına sahiptirler.