Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое Нейронные сети., Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое Нейронные сети. , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Теория принятия решений.
Это большой класс систем, архитектура которых имеет аналогию с построением нервной ткани из нейронов. В одной из наиболее распространенных архитектур — многослойном персептроне с обратным распространением ошибки — имитируется работа нейронов в составе иерархической сети, где каждый нейрон более высокого уровня соединен своими входами с выходами нейронов нижележащего слоя. На нейроны самого нижнего слоя подаются значения входных параметров, на основе которых нужно принимать решения, прогнозировать развитие ситуации и т.д. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Эти значения рассматриваются как сигналы, передающиеся в следующий слой, ослабляясь или усиливаясь в зависимости от числовых значений (весов), приписываемых межнейронным связям. В результате на выходе нейрона самого верхнего слоя вырабатывается некоторое значение, которое рассматривается как ответ — реакция всей сети на введенные значения входных параметров.
Для того чтобы сеть можно было применять, ее прежде надо обучить на полученных ранее данных, для которых известны и значения входных параметров, и правильные ответы на них. Тренировка состоит в подборе весов межнейроииых связей, обеспечивающих наибольшую близость ответов сети к известным правильным ответам.
Основным недостатком нейросетевой парадигмы является необходимость иметь очень большой объем обучающей выборки с правильными ответами, хотя современные хранилища знаний относительно легко позволяют делать эго. Другой существенный недостаток заключается в том, что даже обученная нейронная сеть представляет собой классический черный ящик, получающий на входе начальные условия, каким-то образом их обрабатывающий и выдающий на выходе прогноз. Действительно, знания, зафиксированные как веса нескольких сотен межнейронных связей, практически не поддаются анализу и интерпретации человеком.
Примеры используемых нейросетевых систем — BrainMaker, NeuroShell, OWL.
Исследование, описанное в статье про Нейронные сети., подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое Нейронные сети. и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Теория принятия решений
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про
Комментарии
Оставить комментарий
Теория принятия решений
Термины: Теория принятия решений