 דערקלערן ווי נעוראַל נעטוואָרקס זענען געניצט אין אַי.
נעוראַל נעטוואָרקס זענען די באַקבאָון פון פילע קינסטלעך סייכל (AI) סיסטעמען, ווייַל זיי זענען דיזיינד צו סימולירן די וועג די מענטשלעך מאַרך אַנאַליזעס און פּראַסעסאַז אינפֿאָרמאַציע. זיי זענען געניצט צו מאָדעל קאָמפּלעקס באציונגען צווישן ינפּוץ און אַוטפּוץ, ידענטיפיצירן פּאַטערנז אין דאַטן און מאַכן פֿאָרויסזאָגן און דיסיזשאַנז. אין אַי, נעוראַל נעטוואָרקס זענען געניצט פֿאַר אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז, אַרייַנגערעכנט בילד און רייד דערקענונג, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, אָטאַנאַמאַס מאשינען, און פילע אנדערע. טראַדישאַנאַלי נעוראַל נעטוואָרקס זענען געניצט אין "סופּערווייזד לערנען", ווו די נעץ איז טריינד אויף אַ גרויס גאַנג פון לייבאַלד דאַטן, און איז ביכולת צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע ינפּוץ. אָבער, אַ טיפּ פון נעוראַל נעץ גערופן אַ טיף גלויבן נעץ קענען זיין געוויינט אין "אַנסערווייזד לערנען," ווו די סיסטעם לערנט צו דערקענען פֿעיִקייטן פון די אַרייַנשרייַב דאַטן אָן זיין בפירוש געזאָגט וואָס יעדער שטריך רעפּראַזענץ. א נעוראַל נעץ באשטייט פון לייַערס פון ינטערקאַנעקטיד נאָודז אָדער נוראַנז וואָס יבערשיקן אינפֿאָרמאַציע צווישן יעדער אנדערער. דער ערשטער שיכטע איז די אַרייַנשרייַב שיכטע, וואָס נעמט די דאַטן, און די לעצטע שיכטע איז די רעזולטאַט שיכטע, וואָס טראגט די לעצט רעזולטאַט. אין צווישן, עס קענען זיין עטלעכע פאַרבאָרגן לייַערס, ווו די פאַקטיש פּראַסעסינג אַקערז. יעדער נעוראָן באקומט ינפּוץ פון אנדערע נוראַנז, פּראַסעסט די אינפֿאָרמאַציע, און פּראָדוצירן אַ רעזולטאַט וואָס קענען זיין דורכגעקאָכט צו אנדערע נוראַנז. די קאַנעקשאַנז צווישן נוראַנז זענען ווייטיד, און די ווייץ באַשטימען ווי פיל השפּעה אַ געגעבן אַרייַנשרייַב האט אויף די רעזולטאַט פון די נעוראָן. בעשאַס טריינינג, די נעץ אַדזשאַסטיד די ווייץ צו בעסער גלייַכן די געוואלט רעזולטאַט. נעוראַל נעטוואָרקס זענען שטאַרק מכשירים אין אַי ווייַל זיי קענען לערנען און אַדאַפּט זיך צו נייַע סיטואַטיאָנס, ימפּרוווינג זייער פאָרשטעלונג איבער צייַט. זיי קענען שעפּן קאָמפּלעקס ניט-לינעאַר באציונגען און מאַכן פֿאָרויסזאָגן אפילו ווען דאַטן זענען דערענדיקט אָדער טומלדיק. און כאָטש זיי נעמען צייט און קאַמפּיוטיישאַנאַל מאַכט צו באַן, זיי קענען זיין גאָר שנעל צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן.