Yapay zeka teknolojilerine olan merakını gidermek isteyen bir geliştirici, sinir ağlarının temel çalışma prensiplerini görsel bir yaklaşımla açıklamayı hedefliyor. Sürekli güncellenen yapay zeka haberleri arasında kaybolmak yerine, temelden başlamanın önemini vurgulayan yazar, bu görselleştirmenin yapay zekayı öğrenmek isteyenler için faydalı olmasını umuyor. Makale, sinir ağlarının biyolojik sinir ağlarından esinlenerek tasarlandığını ve veriyi nöronlar aracılığıyla işlediğini belirtiyor. Her nöronun, belirli bir kurala (aktivasyon fonksiyonu) göre etkinleşip etkinleşmeyeceğine karar verdiğini ve bu etkinleşmenin, nöronun veride öğrendiği bir deseni tanıdığı anlamına geldiğini açıklıyor. Veri, ağın katmanları arasında ilerledikçe bu süreç tekrarlanır ve son katmandaki etkinleşme deseni, görevin çıktısını temsil eder.
Sinir ağlarının çalışma mantığını somutlaştırmak için el yazısı rakam tanıma örneği kullanılıyor. Bu senaryoda, bir rakamın görüntüsü girdi olarak alınır ve sinir ağının hangi rakam olduğunu tahmin etmesi beklenir. Çıktı, son katmandaki en yüksek etkinleşmeye sahip nöron tarafından belirlenir; her nöron bir rakama karşılık gelir. Görüntüyü sinir ağının anlayabileceği verilere dönüştürmek için, her pikselin parlaklık değeri kullanılır. Görüntünün karanlık kısımları (yazının olduğu yerler) nöronlara daha yüksek değerler verir. Bu girdi değerleri, bir sonraki nöron katmanına geçmeden önce belirli ağırlıklarla çarpılır. Her bağlantı için farklı olabilen bu ağırlıklar pozitif, negatif veya 1'den büyük/küçük olabilir. Alıcı nöron, tüm ağırlıklı değerleri toplar ve ardından bir aktivasyon fonksiyonu uygular. Örneğin, toplam değer belirli bir eşiği aşarsa nöron etkinleşir; bu da bir çizgi, eğri veya bir sayının parçası gibi bir desenin tanındığı anlamına gelir.
Sinir ağlarının karmaşık yapısını görsel ve etkileşimli bir yaklaşımla basitleştirerek, yapay zeka öğrenimine yeni başlayanlar için erişilebilir bir kaynak sunuyor.