Прелюдия Нейронные сети строятся по очень упрощенному образу и подобию реального человеческого мозга. Как и почему работает сам биологический прототип конкретно мы мало что знаем. Мы видим только внешние проявления. На входе — сигналы от внешней среды, на выходе — реакция организма. Приемники сигналов — атомы мозга, человеческие нейроны; исполнители — мышцы и другие органы. В основе физического существования нейронных сетей лежат устройства, умеющие пропускать через себя электрический ток. Они объединены в электрические платы, чипы, сети, т...

Как известно, нейронные сети – это некий математический аппарат, который получает на вход значения и преобразует их в соответствии с правилами, которые были заложены в него. Нейронные сети можно представить как набор нейронов, через которые проходит наш входной сигнал. После прохождения входного сигнала через слои нейронов мы получаем выходной сигнал, который можем тем или иным способом интерпретировать. Что же происходит с нашими данными во время их прохождения через слои сети? Ответ очень...

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...

На мой взгляд самое простое с чего нужно начинать изучать нейросети — это аппроксимация таких простых математических функций, как синус, квадратичная функция, экспонента и т.д. Согласно универсальной теореме аппроксимации — нейронная сеть с одним скрытым слоем может аппроксимировать любую непрерывную функцию многих переменных с любой точностью. Главное чтобы в этой сети было достаточное количество нейронов. И еще важно удачно подобрать начальные значения весов нейронов. Чем удачнее будут подобраны веса, тем быстрее нейронная сеть будет сходиться к исходной функции...