В лекции [https://zen.yandex.ru/media/id/603a418d1684900aa2499416/neironnye-seti-iskusstvennyi-neiron-623e9acf698597138509bd2f] дано краткое введение в теорию искусственных нейронных сетей, а также было сформулировано понятие искусственного нейрона. В этой лекции кратко рассмотрим историю искусственных нейронных сетей и сформулируем преимущества и недостатки нейронных сетей.
В период с 1998 г. по 2010 г. теория нейронных сетей находилась в некотором "состоянии инкубации".
По истории свёрточных нейронных сетей можно посмотреть отдельное видео, находящееся по ссылке:
В качестве Упражнения предлагается в комментарии под видео указать дату из истории нейронных сетей и какое событие произошло (в идеале укажите также, к каким важным результатам это привело).
Отметим достоинства нейронных сетей: они устойчивы к шумам входных данных, могут адаптироваться к изменениям окружающей среды, отказоустойчивы, а также очень быстры.
Однако нейронные сети обладают также и существенными недостатками:
1. Программа нейронной сети определена её строением. Чтобы перепрограммировать НС на решение новой задачи, необходимо фактически заново создать её внутреннюю архитектуру.
2.У нейронных сетей практически невозможно получить однозначно точный ответ. Правда некоторые исследователи считают, что "редко встречаются задачи, в которых целесообразно применять нейронные сети и при этом получать точные ответы".
Недостатки нейронных сетей, как правило, нивелируются их способностью к обучению – основному преимуществу нейронных сетей. При соответствующем обучении НС приобретает способность выполнять практически любые преобразования информации.