Когда нужно решить какую-то сложную задачу, сегодня есть возможность использовать разные технологии, в том числе нейронные сети и экспертные системы.
Когда нужно решить какую-то сложную задачу, сегодня есть возможность использовать разные технологии, в том числе нейронные сети и экспертные системы.
Нейронные сети сегодня используют в самых разных областях, начиная от науки и заканчивая трейдингом. При этом нужно понимать, что нейронные сети бывают очень разные. Мы расскажем о их главных разновидностях – и о том, какие параметры для любой такой сети наиболее важны.
Мозг, как известно, превосходит любой компьютер в миллионы раз. Но значит ли это, что нейросеть всегда превосходит обычную электронную систему, действующую по стандартным принципам ? Опыт показывает, что далеко не всегда.
Учёные до сих пор поражаются тому, что природа смогла создать мозг – устройство, во много миллионов раз превосходящее по своим возможностям любой компьютер. Сегодня наука начинает понемногу копировать принцип работы мозга, но продвинулась пока не слишком далеко.
Мысль использовать принцип работы человеческого мозга для создания искусственной нейросети вдохновляет учёных с 90-х годов 20-го века. Пока на этом пути достигнуты не очень большие успехи, однако перспективы могут быть потрясающими.
Интерес к тому, как устроен и как работает мозг, у человечества наблюдался всегда. Ещё с глубокой древности философы и теологи выдвигали свои теории и концепции работы мозга. Но их усилия были направлены в основном на то, чтобы описать алгоритм его действия, а их наблюдения заслуживают своего места в психологии. Однако устройство мозга так и оставалось загадкой до тех пор, пока наука не шагнула достаточно далеко, а это случилось только в 20 веке.
Сегодня нейронные сети – одно из весьма популярных направлений исследований. Предполагается, что оно может быть весьма перспективным. С уверенностью можно сказать: пока попытки учёных смоделировать сеть, работающую по принципу человеческого мозга, являются лишь первыми робкими шагами в этом направлении.
Оптимальное соотношение между доходностью и риском