Нейросети. Иван Сергеевич Камаев

взаимосвязанных нейронов, обрабатывающих информацию. Однако между этими двумя типами сетей есть существенные различия:

      Структура: Биологические нейронные сети – это очень сложные и взаимосвязанные структуры, состоящие из миллионов или миллиардов нейронов, в то время как искусственные нейронные сети – это относительно простые структуры, которые обычно состоят всего из нескольких тысяч нейронов.

      Функция: Биологические нейронные сети обладают высокой адаптивностью и могут учиться на опыте, в то время как искусственные нейронные сети предназначены для обучения на основе данных и составления прогнозов или классификаций на основе этих данных.

      Скорость обработки: Биологические нейронные сети могут обрабатывать информацию с очень высокой скоростью, в то время как искусственные нейронные сети обычно работают медленнее и требуют значительной вычислительной мощности.

      Устойчивость к шуму: Биологические нейронные сети очень надежны и могут хорошо функционировать даже в шумных или неоднозначных ситуациях, в то время как искусственные нейронные сети более чувствительны к шуму и требуют большого количества высококачественных данных.

      Энергоэффективность: Биологические нейронные сети отличаются высокой энергоэффективностью, в то время как искусственные нейронные сети требуют значительного количества энергии для работы, особенно по мере увеличения их сложности.

      Несмотря на эти различия, искусственные нейронные сети доказали свою высокую эффективность во многих приложениях и имеют потенциал стать еще более мощными по мере дальнейшего развития исследований. Понимание различий между биологическими и искусственными нейронными сетями важно для разработки более эффективных и действенных систем машинного обучения.

      Глава 2: Типы нейронных сетей

      Фидфорвардные нейронные сети

      Нейронная сеть с прямой передачей – это тип искусственной нейронной сети, в которой информация течет в одном направлении, от входного слоя к выходному, без обратной связи или контуров. Архитектура нейронной сети с прямолинейным движением обычно состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой содержит несколько нейронов, которые соединены с нейронами в соседних слоях серией взвешенных связей.

      Входной слой получает входные данные, которые затем обрабатываются нейронами первого скрытого слоя. Выход каждого нейрона в скрытом слое затем проходит через нелинейную функцию активации и поступает на следующий слой. Этот процесс повторяется для каждого последующего скрытого слоя, пока не будет достигнут выходной слой. Выходной слой выдает конечный результат, который может быть предсказанием, классификацией или решением.

      Нейронные сети с прямолинейным движением обучаются с помощью методов контролируемого обучения, при котором сети предъявляется набор пар вход-выход, а веса связей (В машинном обучении, нейронные сети используют