Veštačke neuronske mreže^[1] (engl. artificial neural networks - ANN) ili konektivni sistemi su računarski sistemi koji su donekle inspirisani biološkim neuronskim mrežama od kojih su sačinjeni životinjski mozgovi.^[2] Takvi sistemi „uče” (i.e. progresivno popravljaju performansu) zadatke razmatrajući primere, generalno bez specifičnog programiranja za datu primenu. Na primer, u računarskom vidu, oni mogu da nauče da identifikuju slike koje sadrže mačke putem analiziranja primera slika koje su bile manuelno obeležene kao „mačka” ili „nije mačka” i da zatim koriste te rezultate za identifikaciju mačaka na drugim slikama. Oni to čine bez bilo kakvog ranijeg znanja o mačkama, e.g., da one imaju krzno, repove, brkove i mačija lica. Umesto toga, oni evoluiraju svoj sopstveni set relevantnih karakteristika iz materijala za učenje koji oni obrade.

Jedan ANN je baziran na kolekciji povezanih jedinica ili čvorova zvanih veštački neuroni (pojednostavljene verzije bioloških neurona u životinjskom mozgu). Svaka veza (pojednostavljena verzija sinapse) između veštačkih neurona može da transmituje signal od jednog do drugog. Veštački neuron koji primi signal može da ga obradi i zatim preda ishod veštačkim neuronima sa kojima je povezan.

U običajenim ANN implementacijama, signal na vezi između veštačkih neurona je realni broj, i izlas svakog veštačkog neurona se izračunava koristeći nelinearnu funkciju sume ulaza. Veštački neuroni i veze tipično imaju težine koje se podešavaju tokom učenja. Težina pojačava ili umanjuje jačinu signala na vezama. Veštački neuroni mogu da imaju prag jačine tako da samo ako agregatni signal premaši taj prag signal biva poslat. Tipično, veštački neuroni su organizovani u slojeve. Različiti slojevi mogu da izvode različite vrste transformacija na svojim ulazima. Signali putuju od prvog (ulaznog), do zadnjeg (izlaznog) sloja, u nekim slučajevim prolazeći kroz slojeve više puta.

Originalni cilj ANN pristupa je bilo rešavanje problema na isti način na koji bi ljudski mozak to činio. Međutim, tokom vremena, pažnja je usredsređena na specifične zadatke, što je dovelo do devijacija od biologije. ANN sistemi su korišteni na raznim zadacima, uključujući računarski vid, prepoznavanje govora, mašinsko prevođenje, filtriranje društvenih mreža, igranje igara na tabli i video igara i medicinsku dijagnostiku.

• A brief introduction to Neural Networks (PDF), illustrated 250p textbook covering the common kinds of neural networks (CC license).
• An Introduction to Deep Neural Networks.
• A Tutorial of Neural Network in Excel.
• MIT course on Neural Networks на сајту YouTube
• A Concise Introduction to Machine Learning with Artificial Neural Networks
• Neural Networks for Machine Learning - a course by Geoffrey Hinton
• Deep Learning