Нейронные сети

Ответ

• Понятие нейронной сети возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.
• С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации.
• Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются.
• Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами.
• Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.
• В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.
• Известные применения: распознавание образов и классификация, принятие решений и управление, кластеризация, прогнозирование, сжатие данных и ассоциативная память, анализ данных.

Определения

Искусственная нейронная сеть

математическая модель, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей.

Машинное обучение

класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.

Перцептрон

(англ. perceptron от лат. perceptio — восприятие; нем. Perzeptron) — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году.