Чем интересны искусственные нейронные сети

Искусственными нейронными сетями – сокращённо ИНС — называют как математические модели, так и их реализации, программные или аппаратные. Они в своей основе используют принципы организации и функционирования нейронных сетей, которые образуют нервные клетки живых организмов. Само понятие советник на нейронных сетях возникло при изучении тех сложных процессов, которые происходят в головном мозге. Первые нейронные сети были получены Маккалоком и Питтсом. После того как были разработаны алгоритмы обучения, модели получили широкое применение на практике в прогнозировании, решении управленческих задач, при распознавании образов и др.

Искусственные нейроны ИНС образуют систему простых процессоров. Они намного проще, если сравнивать их с процессорами, которые используются в компьютерной технике. Действие каждого процессора ограничено сигналами, которые он периодически посылает и получает от других процессоров. Однако довольно большая сеть, объединяющая простые процессоры, с управляемым взаимодействием способна выполнять непростые задачи. Нейронные сети имеют то преимущество перед традиционными алгоритмами, что они имеют возможность обучаться. Этот процесс представляет собой нахождение сложных зависимостей, которые существуют между входными и выходными данными, результатом чего является обобщение.