В лекции сформулировано понятие нейроподобной системы, а также подробно изложена структура искусственного нейрона, включая примеры активационных функций. Прежде всего отметим, что сами нейронные сети является одним из методов машинного обучения, включённого в структуру методов искусственного интеллекта. Про биологическую модель нейрона имеется много информации, к сожалению, искусственные нейронные сети только предпринимают попытки имитировать биологические модели. Следует отметить, что большая часть терминологии искусственных нейронных сетей взята именно из биологической...

Нейронная сеть — это метод в искусственном интеллекте, который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Это тип процесса машинного обучения, называемый глубоким обучением, который использует взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом, искусственные нейронные сети пытаются решать сложные задачи, такие как резюмирование документов или распознавание лиц, с более высокой точностью...

Нейрон в искусственной нейронной сети представляет собой базовую единицу обработки информации. Он моделирует работу биологических нейронов и выполняет следующие основные функции: Входы (Input): Нейрон принимает входные сигналы от других нейронов или внешних источников. Эти сигналы взвешиваются, чтобы учитывать их важность. Веса (Weights): Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес. Веса представляют собой параметры, которые нейрон должен научиться настраивать в процессе обучения нейронной сети...

Вот более подробное описание элементов нейронной сети: Эти элементы взаимодействуют в нейронной сети, обрабатывая данные, выполняя вычисления и генерируя выходные результаты. В заключение, искусственные нейроны представляют собой базовые строительные блоки нейронной сети, обрабатывая входные сигналы, выполняя вычисления и передавая выходные сигналы другим нейронам. Синапсы, содержащие числовые значения (веса), имитируют связи между нейронами и оптимизируют работу сети. Веса соединений нейронов обновляются в процессе обучения для достижения желаемых результатов...