Определение нейронных сетей
Нейронные сети – это тип вычислительной модели, основанный на структуре и функции человеческого мозга. Они представляют собой подмножество алгоритмов машинного обучения, предназначенных для распознавания сложных закономерностей и взаимосвязей в данных. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов или нейронов, которые организованы в слои. Каждый нейрон способен обрабатывать информацию и принимать простые решения на основе этой информации. Выходные данные с одного слоя нейронов передаются на следующий слой, где они подвергаются дальнейшей обработке и анализу.
Выходные данные с одного слоя нейронов передаются на следующий слой, где они подвергаются дальнейшей обработке и анализу. Нейронные сети можно обучать на больших массивах данных, чтобы научиться распознавать закономерности, классифицировать объекты или делать прогнозы относительно будущих событий. Они находят многочисленные применения в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, робототехника и финансы.
Краткая история нейронных сетей
История нейронных сетей берет свое начало в начале 1940-х годов, когда нейрофизиолог Уоррен Маккаллох нервной(Нейрофизиолог Уоррен Маккалох
Одним из наиболее известных достижений Маккалоха является его работа в области описания механизмов зрительного восприятия, которая помогла установить, как мозг обрабатывает и анализирует информацию, полученную от глаз.
