Sinirsel algoritmalar, sinir ağlarının kullanıldığı ve genellikle makine öğrenmesi ve yapay zekâ uygulamalarında kullanılan bir dizi algoritmadır. Sinir ağları, insan beyninin sinir hücrelerinin (nöronların) işleyişini modellemeye çalışır ve genellikle bir dizi katman ve düğüm (nöron) içerir.

Sinir ağlarının çeşitli türleri vardır ve çeşitli uygulamalar için farklı şekillerde uyarlanabilirler:

1. Feedforward Neural Networks (İleri Beslemeli Sinir Ağları): Verilerin ağı girişten çıkışa doğru sadece bir yönde ilerlediği en basit türdendir. Bu ağlarda geri döngü yoktur.

2. Convolutional Neural Networks (Konvolüsyonel Sinir Ağları): Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti gibi görsel görevler için özelleştirilmiş sinir ağlarıdır. Konvolüsyonel katmanlar, bir görüntü üzerinde küçük, yerel alanlara (filtrelere) odaklanır ve bu özelliklerin daha yüksek seviyelerini öğrenir.

3. Recurrent Neural Networks (Tekrarlayan Sinir Ağları): Girdilerin sırasına duyarlıdırlar ve bu nedenle zaman serisi verileri, metin, ses gibi sıralı verilerle çalışmak için uygundurlar. Tekrarlayan katmanlar, mevcut adımdan önceki adımların bilgilerini saklar ve sonraki adımlara geçirir.

4. Autoencoders: Verinin yoğun bir temsilini öğrenmek için kullanılan özel bir sinir ağı türüdür. Girişi alır, girişi sıkıştırır (kodlar) ve daha sonra sıkıştırılmış temsili orijinal girişi yeniden oluşturmak için genişletir (kod çözer).

5. Generative Adversarial Networks (GANs): İki sinir ağı, biri verileri oluşturmayı öğrenirken (üreteç), diğeri oluşturulan verilerin gerçek verilerden ayırt edilmesini öğrenir (ayırt edici).

Bu türler, genellikle belirli bir problem türünü çözmek için kullanılan çeşitli sinirsel algoritmaların bir özetidir. Her biri, öğrenme süreci, ağ mimarisi ve öğrenme kuralları gibi bir dizi kavram ve teknikle birlikte gelir. Bu teknikler genellikle bir dizi optimizasyon algoritması kullanır, örneğin stokastik gradyan inişi (SGD), ve genellikle belirli bir kayıp fonksiyonunu minimize etmeye çalışır. Bu sinir ağları, çeşitli görevlerde insan performansını aşabilen güçlü modellemeler oluşturabilme yetenekleri nedeniyle genellikle çok popülerdir.