Когда в середине 20 века была разработана простейшая однослойная нейросеть – персептрон – на неё возлагали больше надежды. Однако в скором времени оказалось, что она эти надежды оправдывает далеко не в полной мере.
Нейросети стали привлекать к себе внимание учёных ещё с середины 20 века. Правда, на тот момент наука ещё не предоставляла такого широкого арсенала средств для изучения этой области, как сегодня, поэтому большинство разработок того времени оказались весьма скромными.
Обучение – одно из важнейших для пользователя свойств нейросети. Именно возможностью обучаться она отличается от большинства других систем, которые постоянно требуют помощи, вмешательства и настройки со стороны пользователя или службы поддержки
При попытке создать искусственный аналог биологической нейросети приходится сталкиваться с неизбежностью упрощений. Например, процесс передачи электрического сигнала на выход нейрона, а затем с выхода нейрона на вход следующего – очень сложен, он задействует электрохимические связи.
Проектирование нейронных сетей требует в значительной мере подражания свойствам нейросетей естественных, то есть нейросетей головного мозга. При этом важно понимать, что искусственная нейросеть всё равно сильно отличается от естественной.
Прежде чем запустить нейросеть в работу, важно разобраться с тем, по каким принципам она будет работать и в каком формате хранить информацию. Также крайне полезно провести «специализацию» сети, чтобы она как можно более качественно выполняла конкретные задачи.
Когда нужно решить какую-то сложную задачу, сегодня есть возможность использовать разные технологии, в том числе нейронные сети и экспертные системы.
Оптимальное соотношение между доходностью и риском
