Искусственная нейронная сеть

Материал из MachineLearning.

Иску́сственные нейро́нные се́ти (artificial neural networks, ANN), или просто нейронные сети — это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные 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 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

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.