Нейросети

ОДНОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Простейшая сеть состоит из группы нейронов, образующих слой:

Рис. 8. Простейшая однослойная нейронная сеть

МНОГОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Образовываются каскадами слоев – выход одного слоя является входом для другого:

Рис. 9. Пример многослойной нейронной сети

ОБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Сеть обучается, чтобы для некоторого множества входов давать требуемое множество выходов. Каждое такое множество рассматривается как вектор.

В процессе обучения веса сети постепенно становятся такими, чтобы каждый входной вектор формировал выходной вектор.

Различают алгоритмы обучения с учителем и без учителя.

Обучения с учителем предполагает, что для каждого входного вектора существует целевой вектор, представляющий собой требуемый выход. Вместе они называются обучающей парой.

Обучение без учителя не нуждается в целевом векторе для выходов и не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами. Таким образом, невозможно предсказать, какой выход будет производиться данным классом входных векторов.