Слайд 2
![Общие сведения о нейронных сетях Искусственная нейронная сеть (ИНС) –](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-1.jpg)
Общие сведения о нейронных сетях
Искусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая модель,
а так же её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.
ИНС – система, соединённых и взаимодействующих между собой простых искусственных нейронов.
Слайд 3
![Искусственный нейрон](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-2.jpg)
Слайд 4
![Пример простой нейронной сети Зелёный цвет – входные нейроны; голубой](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-3.jpg)
Пример простой нейронной сети
Зелёный цвет – входные нейроны;
голубой – скрытые
нейроны;
желтый – выходные нейроны.
Слайд 5
![Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозга Мозг –](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-4.jpg)
Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозга
Мозг – сложнейшая биологическая
нейронная сеть, которая принимает информацию от органов чувств и состоит из совокупности нейронов.
Биологический нейрон – чрезвычайно сложная система. Нейрон, помимо обработки сигнала, способен выполнять ряд других функций, поддерживающих его жизнь.
Слайд 6
![Схема перехода к модели нейрона](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-5.jpg)
Схема перехода к модели нейрона
Слайд 7
![Искусственные нейронные сети - результат перехода от сложных биологических нейронных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-6.jpg)
Искусственные нейронные сети - результат перехода от сложных биологических нейронных сетей
до простых структурных моделей, которые выполняют функции обмена и обработки сигналов с меньшим количеством нейронов.
Слайд 8
![Схема перехода к модели нейронной сети](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-7.jpg)
Схема перехода к модели нейронной сети
Слайд 9
![Классификация нейронных сетей Персептрон – математическая или компьютерная модель восприятия](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-8.jpg)
Классификация нейронных сетей
Персептрон – математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом.
Персептрон позволяет создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и необходимой реакцией на выходе.
Слайд 10
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-9.jpg)
Слайд 11
![Классификация нейронных сетей Свёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-10.jpg)
Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных нейронных сетей,
нацеленная на эффективное распознавание изображений.
Слайд 12
![Классификация нейронных сетей Свёрточная нейронная сеть](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-11.jpg)
Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть
Слайд 13
![Классификация нейронных сетей Рекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-12.jpg)
Классификация нейронных сетей
Рекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, в которых
связи между элементами образуют направленную последовательность.
Рекуррентные нейронные сети могут использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины.
Развертка рекуррентной нейронной сети:
Слайд 14
![Преимущества нейронных сетей Устойчивость к шумам входных данных; Адаптация к изменениям Отказоустойчивость Сверхвысокое быстродействие](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-13.jpg)
Преимущества нейронных сетей
Устойчивость к шумам входных данных;
Адаптация к изменениям
Отказоустойчивость
Сверхвысокое быстродействие
Слайд 15
![Недостатки нейронных сетей Неточный ответ (всегда приблизительный); Принятие решений в несколько этапов; Вычислительные задачи.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/350047/slide-14.jpg)
Недостатки нейронных сетей
Неточный ответ (всегда приблизительный);
Принятие решений в несколько этапов;
Вычислительные задачи.