Искусственная нейронная сеть

Материал из MachineLearning.

Иску́сственные нейро́нная се́ть (artificial neural network, ANN), или просто нейронная сеть — это математическая модель, а также ее программные или аппаратные реализации, построенная в некотором смысле по образу и подобию сетей нервных клеток живого организма. Само понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

Нейронные сети — один из наиболее известных и старых методов машинного обучения, однако последнее время его использование перестало быть повсеместным из-за очевидных минусов.

Содержание 1 История метода 1.1 Хронология 2 Математическое описание 2.1 Персептрон 2.2 Однослойные сети 2.3 Многослойные сети 2.4 Сети Кохонена 3 Проблемы метода 4 Пример 5 Литература 6 Ссылки 7 См. также

История метода

Идея метода сформировалась в процессе изучения работы мозга живых существ. Но нужно помнить, что ИНС гораздо проще своих прототипов, биологических нейронных сетей, до конца не изученных до сих пор.

Хронология

Математическое описание

Персептрон

Основная статья: Персептрон

Однослойные сети

Многослойные сети

Сети Кохонена

Основная статья: Нейронная сеть Кохонена

Проблемы метода

Пример

Литература

1. Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)
2. C. Минский, М. Пейперт — Персептроны, Москва, "Мир", 1971.

Ссылки

• Линейный классификатор
• Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

См. также

• Персептрон
• Перcептрон Розенблатта
• Адаптивный линейный элемент

Данная статья является непроверенным учебным заданием. Студент: Участник:Tikhonov_Andrey Преподаватель: Участник:Константин Воронцов Срок: 7 января 2009 До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.