Нейронные сети

План
Актуальность
Цель
Представление
Что такое нейросеть
Виды
Нейрон
Функция активации
Пример
Обучение
Суть
Метод обратного распространения ошибки
Вывод

Актуальность
В последнее время информации становится все больше, и обрабатывать её вручную стало невозможно. Сейчас нейросети используются во всех областях информационных технологий, поэтому знания по этой теме востребованы и актуальны.

Цель
Разобраться в работе нейросетей, их видах, методах машинного обучения, узнать о методе обратного распространения ошибки.

Что такое нейросеть
Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Она позволяет компьютерным программам находить закономерности в данных.

Схема компьютерной нейросети

Виды нейросетей
Многослойные
Однослойные
Помимо выходного и входного слоёв, имеются ещё несколько скрытых промежуточных слоёв.​
Сигналы со входного слоя сразу направляются на выходной слой.

Нейрон
Основная составляющая нейронной сети. Принимают сигналы от других нейронов, обрабатывают их и выдают ответ.

Функция активации
Определяет выходное значение нейрона в зависимости от результата взвешенной суммы входов и порогового значения.

Пример

Суть обучения нейросетей
Обучение нейронной сети — это поиск наилучшего набора весов для максимизации точности предсказания.

Метод обратного распространения ошибки
Метод обратного распространения ошибки — метод вычисления градиента, который используется при обновлении весов многослойного перцептрона.

Вывод
Нейронные сети появились около 100 лет назад и получили активное развитие в последние 30 лет. Такой важный механизм на деле имеет не сложное строение, а алгоритмы обучения не требуют углубленных знаний в математике. Нейросеть - простой и мощный инструмент для анализа информации и предсказания возможных выводов из нее.