Нейросети: от введения до решения сложных задач

О книге

Автор книги - . Произведение относится к жанрам интернет-бизнес, ос и сети, интернет. Оно опубликовано в 2024 году. Книге не присвоен международный стандартный книжный номер.

Аннотация

В этой книге рассматриваются основы работы нейросетей, история их развития, процесс обучения и функции активации. Также описываются глубокое обучение и архитектуры глубоких сетей, такие как CNN, RNN и LSTM. Показаны различные области применения нейросетей, включая обработку изображений, обработку естественного языка, медицинскую диагностику и финансовый анализ. Книга также затрагивает проблемы и вызовы в области нейросетей, такие как переобучение, недостаток данных и этические вопросы. Это исчерпывающее руководство поможет читателям понять основы и применение нейросетей в различных областях

Читать онлайн Geo Brosto - Нейросети: от введения до решения сложных задач


Глава 1: Введение в нейросети


Определение нейросетей:


Нейросети, также известные как искусственные нейронные сети, являются мощным инструментом в области искусственного интеллекта. Они представляют собой математическую модель, вдохновленную биологическими нейронными сетями, которые существуют в нашем мозге. Нейросети способны обрабатывать и анализировать большие объемы данных, обучаться на основе опыта и принимать решения.


История развития нейронных сетей:


Идея создания искусственных нейронных сетей возникла еще в 1940-х годах, когда ученые пытались понять, как работает человеческий мозг и как можно создать искусственный аналог. Однако, на тот момент компьютерная технология была недостаточно развита, чтобы реализовать эту идею.


В 1950-х годах появились первые математические модели искусственных нейронных сетей. Ученые, такие как Фрэнк Розенблатт, работали над созданием перцептрона – простейшей нейронной сети, способной распознавать образы. Однако, они столкнулись с ограничениями вычислительных ресурсов и недостаточным количеством данных для обучения нейросети.


В 1980-х годах появились новые алгоритмы обучения нейронных сетей, такие как алгоритм обратного распространения ошибки. Это позволило значительно улучшить процесс обучения нейросетей и расширить их применение. Однако, даже с улучшенными алгоритмами, нейросети требовали больших вычислительных ресурсов и времени для обучения.


В последние десятилетия нейросети стали все более популярными благодаря развитию компьютерной технологии и доступности больших объемов данных. Современные нейросети способны решать сложные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, анализ данных и многое другое.


Заключение:


Введение в нейросети представляет собой важный шаг в понимании и применении искусственного интеллекта. Они обладают потенциалом для решения сложных задач и сегодня активно применяются в различных областях, таких как медицина, финансы, транспорт и многое другое. В следующих главах мы рассмотрим основные типы нейросетей, принципы их работы и методы обучения.


Глава 2: Основы работы нейросетей


Введение:


Нейросети – это мощный инструмент в области искусственного интеллекта, способный эмулировать работу человеческого мозга. Они состоят из сети взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию. В этой главе мы рассмотрим основы работы нейросетей, включая структуру и функционирование нейронов, а также различные типы нейросетей, такие как персептроны, рекуррентные сети и свёрточные сети.


Рекомендации для вас