Het doel van een neuraal netwerk is om de manier te simuleren waarop het menselijk brein werkt om patronen te herkennen, van ervaringen te leren en beslissingen te nemen op basis van invoergegevens. Door grote hoeveelheden complexe informatie te verwerken, kunnen neurale netwerken taken uitvoeren zoals beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en voorspellende analyses.
Het basisdoel van een neuraal netwerk is om van gegevens te leren en het leren ervan te generaliseren om nauwkeurige voorspellingen of beslissingen te maken over nieuwe, onzichtbare gegevens. Dit wordt bereikt door tijdens de training de gewichten en vooroordelen van onderling verbonden neuronen aan te passen op basis van input-output-paren.
Het doel van een diep neuraal netwerk (DNN) is om ingewikkelde patronen en representaties in gegevens te leren door gebruik te maken van meerdere lagen neuronen. DNN’s zijn in staat hiërarchische kenmerken uit onbewerkte gegevens te leren, waardoor ze complexere taken kunnen oplossen in vergelijking met ondiepe neurale netwerken.
Het primaire doel van het trainen van een neuraal netwerk is het minimaliseren van de voorspellingsfout of verliesfunctie door de parameters (gewichten en biases) aan te passen via iteratieve optimalisatiealgoritmen zoals backpropagation. Dit proces verbetert het vermogen van het netwerk om invoergegevens nauwkeurig in kaart te brengen aan uitvoervoorspellingen.
Een belangrijk voordeel van neurale netwerken is hun vermogen om te leren en zich aan te passen aan complexe patronen en relaties in gegevens zonder te vertrouwen op expliciete programmeerregels. Deze flexibiliteit maakt ze geschikt voor een breed scala aan toepassingen, van beeld- en spraakherkenning tot autonoom rijden en financiële prognoses.