USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN RECOGNITION PROBLEMS

Umjetne neuronske mreže su zanimljivo područje suvremene umjetne inteligencije i danas su predmet brojnih znanstvenih istraživanja. Rade na principu oponašanja obrade podataka koja se odvija u biološkom neuronu. Svaki umjetni neuron prima ulazne podatke, obrađuje ih matematičkim funkcijama i daje rezultirajuće izlazne podatke. Izlaz neuronske mreže uspoređuje se s traženim izlazom i na temelju odstupanja rezultata (greške) podešavaju se određeni parametri neuronske mreže kako bi se greška smanjila. Neuronske mreže imaju visok potencijal za rješavanje problema prepoznavanja. U ovom radu istražio se okvir Neuroph Framework za oblikovanje umjetnih neuronskih mreža i mogućnost primjene neuronskih mreža oblikovanih u programu Neuroph Studio u rješavanju problema prepoznavanja.Artificial neural networks are an interesting domain of modern artificial intelligence and they are often found as subjects of scientific research of today. They operate by imitating data processing as it occurs in a biological neuron. Every artificial neuron receives input data, processes it via mathematical functions and outputs output data. Neural network output is compared to the desired output and based on the deviation of results (error), certain network parameters are adjusted in order to lower the error. Neural networks possess high potential for solving issues in recognition. This paper presents an investigative look into a framework for creating artificial neural networks called Neuroph Framework and the possibility of use of neural networks created in Neuroph Studio for solving issues in recognition