Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Hoe een kunstmatig neuron werkt
Elke input heeft een gewicht, dat aangeeft hoe belangrijk die informatie is. Het neuron telt de gewogen input bij elkaar op en stuurt het resultaat door naar een activatiefunctie. Die functie bepaalt of het signaal wordt doorgelaten, verminderd of geblokkeerd. Zo kan een neuraal netwerk alleen reageren op patronen die echt relevant zijn.
Kort samengevat:
Input → vermenigvuldigen met gewichten → optellen → activatiefunctie → output
Dat proces gebeurt voor elk neuron en bij elke stap in het netwerk, waardoor het model steeds complexere patronen kan herkennen.
Waarom gewichten en activatiefuncties belangrijk zijn
Gewichten bepalen hoe sterk een neuron reageert op een bepaald kenmerk in de data. Tijdens training worden die gewichten aangepast zodat het model betere voorspellingen leert maken.
De activatiefunctie maakt het netwerk flexibel. Daardoor kan een AI bijvoorbeeld katten herkennen, taal analyseren of geluid omzetten in tekst.
Voorbeelden van gebruik
- In beeldherkenning: neuronen activeren op randen, vormen en objecten
- In taalmodellen: neuronen herkennen woorden, relaties en zinsstructuur
- In spraaksystemen: neuronen reageren op toonhoogte en klankpatronen
Neuronen versterken elkaar, omdat wat de ene laag ontdekt, door de volgende laag verder wordt uitgewerkt. Zo ontstaat deep learning.
Verder leren
Je hebt nu gezien wat een kunstmatig neuron doet en waarom dit de bouwsteen is van moderne AI. Wil je verder leren, stap voor stap en op een begrijpelijke manier? Ga dan door naar mijn gratis Basiscursus AI, waarin je de complete basis van kunstmatige intelligentie ontdekt.
DE WERELD VAN AI 
