Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN) - это компьютерные модели, которые направлены на имитацию работы человеческого мозга и его нейронной сети. Они состоят из множества искусственных нейронов, которые объединены в слои и связаны между собой.
Основные элементы искусственной нейронной сети включают:

• Нейроны: Базовые вычислительные единицы, которые принимают входные сигналы, проводят вычисления и передают выходные сигналы другим нейронам.
• Слои: Нейроны организованы в слои, причем каждый слой обрабатывает определенные аспекты входных данных. Обычно искусственные нейронные сети состоят из трех типов слоев: входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя.
• Веса и связи: Каждая связь между нейронами имеет вес, который определяет важность входных сигналов. Эти веса настраиваются в процессе обучения сети.

Процесс обучения искусственной нейронной сети обычно включает в себя следующие этапы:

• Инициализация: Начальная установка весов и параметров нейронной сети.
• Прямое распространение: Передача входных данных через сеть от входного слоя к выходному слою с вычислением выходных значений.
• Обратное распространение ошибки: Оценка ошибки предсказания сети и обновление весов с целью минимизации ошибки.

Искусственные нейронные сети используются в широком спектре областей, таких как машинное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи, управление роботами, прогнозирование и т.д. В зависимости от архитектуры и конфигурации, нейронные сети могут выполнять различные задачи, от классификации изображений до принятия решений в реальном времени.