Редактирование Нейронная сеть (секция)

Материал из Documentation.

== Входные сигналы == Вероятностная модель окружающего мира является основой нейросетевых технологий. Подобная модель — основа математической статистики. Нейронные сети возникли как раз в то время, когда экспериментаторы, использующие методы математической статистики, задали себе вопрос: «А почему мы обязаны описывать функции распределения входных случайных сигналов в виде конкретных аналитических выражений (нормальное распределение, распределение Пуассона и т. д.)? Если это правильно и на это есть какая-то физическая причина, то задача обработки случайных сигналов становится достаточно простой».<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Специалисты по нейросетевым технологиям сказали: «Мы ничего не знаем о функции распределения входных сигналов, мы отказываемся от необходимости формального описания функции распределения входных сигналов, даже если сузим класс решаемых задач. Мы считаем функции распределения входных сигналов сложными, неизвестными и будем решать частные конкретные задачи в условиях подобной априорной неопределённости (то есть неполноты описания; нет информации и о возможных результатах)». Именно поэтому нейронные сети в начале 1960-х годов эффективно применялись при решении задач распознавания образов. Причём задача распознавания образов трактовалась как задача аппроксимации многомерной случайной функции, принимающей $K$ значений, где $K$ — число классов образов.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Ниже отмечены некоторые режимы работы многослойных нейронных сетей, определяемые характеристиками случайных входных сигналов, для которых ещё в конце 1960-х годов были разработаны алгоритмы настройки коэффициентов.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref>

---

Описание изменений:

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)