Технологии / Физика 18
Искуственный нейрон
Искусственный нейрон — очень сильно упрощенная модель биологического нейрона . Соответственно искусственна нейронная сеть – упрощенная модель биологической нейронной сети , ну или проще говоря , нашего с вами головного мозга .
Условно можно выделить три типа задач : 1-ый тип ( алгоритм и правила решения известны ). К такому типу задач относятся : решение простого уравнения , выведение на экран окна программы , распечатывание документа на принтере . Такие задачи решаются с помощью обыкновенных компьютерных программ . Никаких проблем . 2-ой тип ( алгоритм и правила решения не до конца изучены ). К такому типу задач относятся : простейшее прогнозирование , расчёт погрешностей , приближенное решение уравнений . Такие задачи можно решать при помощи специальных статистических методов . 3-ий тип ( алгоритм и правила решения не известны или их очень сложно описать математически ). К такому типу задач относятся : прогнозирование курса валют , распознавание рисунка , распознавание речи . Вот тут на помощь приходят нейронные сети . Являясь моделью биологических нейросетей , они могут решать подобные задачи .
Нейронные сети применяют для решения задач , алгоритм решения которых неизвестен . Эта способность нейросетей и сделала их такими популярными . Нейросети можно обучить играть в игры , узнавать голос , прогнозировать рост / падение цен . Их можно научить всему , что мы делаем бессознательно !
Структура нейронной сети
Один нейрон сам по себе ничего не умеет , он только принимает сигнал , умножает его на вес , агрегирует и выдает результат . Понятно , что для решения задач этого недостаточно . Таким образом приходим к выводу , что нам нужен не один нейрон , а сеть нейронов , в которой этих искусственных нейронов очень и очень много . Все нейронные сети заключены в очень жёсткие 2-D – рамки . Любая трехмерность приведёт к сложнейшей структуре . Чтобы дополнительно упростить всю концепцию , решили разделить всю нейронную сеть на три слоя .
Может возникнуть логичный вопрос : как же соединяться нейроны друг с другом ?». На самом деле есть определённая система . Самым оптимальным решением , которое пока что