Нейронные сети

Искусственные нейронные сети - назначение и виды.
...

Искусственные нейронные сети, представляют coбой технологию, уходящую корнями во множество дисциплин: нейрофизиологию, математику, статистику, физику, компьютерные науки и технику. Они находят свое применение в таких разнородных областях, как моделирование, анализ временных рядов, распознавание образов, обработка сигналов и управление благодаря способности обучаться на основе данных при участии учителя или без его вмешательства. Нейронная сеть - это распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации-нейронов. Нейронные сети обладают следующими свойствами: нелинейность, отображение входной информации в выходную, адаптивность, очевидность ответа, контекстная информация, отказоустойчивость, масштабируемость, единообразие анализа и проектирования , аналогия с нейробиологией.
Нейронная сеть это направленный граф, состоящий из узлов, соединенных синаптическими и активационными связями, который характеризуется следующими четырьмя свойствами.

Искусственные нейронные сети, представляют coбой технологию, уходящую корнями во множество дисциплин: нейрофизиологию, математику, статистику, физику, компьютерные науки и технику. Они находят свое применение в таких разнородных областях, как моделирование, анализ временных рядов, распознавание образов, обработка сигналов и управление благодаря способности обучаться на основе данных при участии учителя или без его вмешательства. Нейронная сеть - это распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации-нейронов. Нейронные сети обладают следующими свойствами: нелинейность, отображение входной информации в выходную, адаптивность, очевидность ответа, контекстная информация, отказоустойчивость, масштабируемость, единообразие анализа и проектирования , ан алогия с нейробиологией.
Нейронная сеть это направленный граф, состоящий из узлов, соединенных синаптическими и активационными связями, который характеризуется следующими четырьмя свойствами.

Обучение - это процесс, в котором свободные параметры нейронной сети нacтpa
иваются посредством моделирования среды, в которую эта сеть встроена. Тип обучения определяется способом подстройки этих параметров. Особенно выделяют обучение с учителем и без. Нейронные сети, в том числе, могут реализовать ассоциативную память, используются в распозновании образов и аппроксимации функций, управлении, фильтрации, сглаживании, прогнозировании.
На общих схемах нейроны будут обозначаться серыми кругами, а связи между нейронами-стрелками.
Среди нейронных сетей различают: однослойный персептрон, многослойный персептрон:
RBF, ассоциативные машины:
карты самооргонизации-SOM:
Искусственные нейронные сети используют, также, теорию информации, метод максимальной энтропии. Нейронные сети использутся при решении задачи для выделения главных компонент.
Также есть стохастические, рекуррентные искусственные нейронные сети, машина Больцмана: