Нейронні мережі
нейронні мережі
Шту́чні нейро́нні мере́жі (ШНМ, англ. artificial neural networks, ANN), або конективістські системи (англ. connectionist systems) — це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин. Такі системи навчаються задач (поступально покращують свою продуктивність на них), розглядаючи приклади, загалом без спеціального програмування під задачу. Наприклад, у розпізнаванні зображень вони можуть навчатися ідентифікувати зображення, які містять котів, аналізуючи приклади зображень, мічені як «кіт» і «не кіт», і використовуючи результати для ідентифікування котів в інших зображеннях. Вони роблять це без жодного апріорного знання про котів, наприклад, що вони мають хутро, хвости, вуса та котоподібні писки. Натомість, вони розвивають свій власний набір доречних характеристик з навчального матеріалу, який вони оброблюють.
ШНМ ґрунтується на сукупності з'єднаних вузлів, що називають штучними нейронами (аналогічно до біологічних нейронів у головному мозку тварин). Кожне з'єднання (аналогічне синапсові) між штучними нейронами може передавати сигнал від одного до іншого. Штучний нейрон, що отримує сигнал, може обробляти його, й потім сигналізувати штучним нейронам, приєднаним до нього.
Історія
Воррен Маккалох та Уолтер Піттс (1943) створили обчислювальну модель для нейронних мереж на основі математики та алгоритмів, названою пороговою логікою. Ця модель проклала шлях до поділу досліджень нейронних мереж на два підходи. Один підхід зосереджується на біологічних процесах у мозку, тоді як інший зосереджується на застосуванні нейронних мереж до штучного інтелекту. Ця праця привела до роботи над мережами нервів та їхнього зв'язку зі скінченними автоматами.
This site was made on Tilda — a website builder that helps to create a website without any code
Create a website