РЖД ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ПАРТНЕР – ОАО «РЖД» Реклама
Рекламодатель: ОАО "РЖД"

erir:Pb3XmBtzsyy7FXa3bppatQWDeVokXqMtNumhsKU

Глоссарий / База знаний Wiki

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.

Вы подписаны!
Ошибка
email
Подписка на новости

РЖД цифровой

Нажимая на кнопку “Подписаться”, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности