Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети - это математическая модель биологических нейронных сетей, - тех, что управляют нашим поведением и позволяют думать.

*биологическая нейронная сеть (где-то в недрах мозга)

Поэтому вполне логичным является подход к построению искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. Правда, здесь есть одна проблема: количество нейронов (нервных клеток) в мозге человека составляет порядка 100 000 000 000 (!). Это не мало, скажем прямо. Но хуже еще то, что каждый из этих нейронов может иметь около 10 тыс связей с другими нейронами (посредством отростков дендритов). Итого в общей сумме имеем около 1 000 000 000 000 000 межнейронных связей, которые нужно уметь смоделировать, если мы хотим сымитировать работу человеческого мозга. Современным компьютером это не по силу и станет посильным еще не скоро. Возможно, что квантовые компьютеры помогут решить эту проблему, если только они будут изобретены когда-нибудь.

Но даже небольшого количество нейронов уже достаточно для решения относительно несложных задач в области распознавания изображений, скажем отсканированного текста или лиц людей.

*модель нейрона

*нейроны соединяются между собой, образуя нейронную сеть

Если совсем кратко, то суть обучения нейронной сети сводится к подгонке её параметров (весов синапсов нейронов) таким образом, чтобы ошибка угадывания сетью правильного ответа была минимальной. Тем самым задача обучения сети сводится к стандартной задаче из матана по поиску минимума функции ошибки. Для этого, как правило, используется градиентный метод спуска. Когда слоев в сети несколько, то подгонка весов синапсов производится послойно, начиная с выходного слоя - такой способо называется методом обратного распространения ошибки.

В общем не буду сейчас забивать вам голову всякими математическими формулами, а отправляю к соответствующей литературе, где теория нейронных сетей изложена достаточно детально. Из наиболее современной литературы на эту тему могу посоветовать книгу Хайкина.

Основная литература по нейронным сетям:

- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2006.