Сочинение на тему РАБОЧИЕ АСПЕКТЫ РАССМОТРЕНИЯ КЛАССА ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Искусственный нейрон, который получает сигнал, может обработать его и затем подать сигнал на искусственные нейроны, связанные с ним. В распространенных реализациях ANN сигнал в соединении между искусственными нейронами является действительным числом, а выход каждого искусственного нейрона вычисляется по нелинейной функции суммы его входов. Искусственные нейроны и связи обычно имеют вес, который корректируется в процессе обучения. Вес увеличивает или уменьшает силу сигнала при соединении. Искусственные нейроны могут иметь пороговое значение, такое, что только если совокупный сигнал пересекает этот порог, это отправленный сигнал. Как правило, искусственные нейроны организованы в слоях. Различные слои могут выполнять различные виды преобразований на своих входах. Сигналы проходят от первого (входного) до последнего (выходного) слоя, возможно, после многократного прохождения слоев.

Первоначальная цель подхода ANN состояла в том, чтобы решать проблемы так же, как это делает человеческий мозг. Со временем внимание сосредоточилось на подборе определенных умственных способностей, что привело к отклонениям от биологии. ИНС использовались для решения различных задач, включая компьютерное зрение, распознавание речи, машинный перевод, фильтрацию в социальных сетях, игру в настольные и видеоигры и медицинскую диагностику.