Нейросеть, или искусственная нейронная сеть (ИНС), - это математическая модель, основанная на структуре и функциях биологических нейронных сетей. Нейросети предназначены для решения различных задач, связанных с распознаванием образов, обработкой естественных языков, прогнозированием и другими сложными задачами, которые сложно решить с помощью традиционных алгоритмов.
Работа нейросетей основана на принципах, аналогичных тем, что используются в мозге. ИНС состоит из большого количества элементов, называемых искусственными нейронами, которые могут обрабатывать информацию и передавать ее другим нейронам через связи, называемые весами. В процессе обучения нейросети веса между нейронами оптимизируются для того, чтобы сеть могла точно выполнять задачи.
История нейросетей началась в середине 20-го века, когда ученые стали разрабатывать математические модели нейронов и нейронных сетей. В 1943 году Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс представили первую модель искусственного нейрона, называемую "Пороговой логической единицей" (McCulloch-Pitts neuron). В 1958 году Фрэнк Розенблатт разработал модель "Перцептрона", которая стала основой для развития многослойных нейронных сетей.
Однако, первые нейросети имели ограниченные возможности и не могли решать сложные задачи. В 1986 году Джеффри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс представили алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволил обучать многослойные нейронные сети и улучшил их производительность.
С развитием вычислительных мощностей и алгоритмов машинного обучения нейросети стали широко использоваться в различных областях науки, техники и бизнеса. Сегодня нейросети используются для решения множества задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, игра в компьютерные игры и многое другое.
Больше про нейросети на моих каналах: Дзен и в видео роликах на ютуб канале Александр Гурмизов. Незабудьте подписаться и поставить палец вверх.