מלאכותי - הן אלה אשר מורכבים של אלמנטים ייחודיים - נוירונים.הם מודלים מתמטיים של הנוירונים ביולוגיים, כלומר תאים המרכיבים את מערכת העצבים.
הראשון התחיל לדבר על רשתות עצביות בשנת 1943, אך לאחר המצאת perceptron רוזנבלט הגיע תור הזהב, ורשתות הפכו פופולריות מאוד.עם זאת, לאחר פרסום מינסק בשנת 1969, שבו מדען הוכיח את חוסר היעילות של perceptron, בתנאים מסוימים, העניין בענף זה ירד בחדות.אבל הסיפור אינו מסתיים ברשתות מלאכותיות.. בשינה 1985, ג'ורג 'הופפילד הציג את לימודיהם והוכיח שהרשת העצבית - כלי נהדר ללמידת מכונה.
הושאל מכמה מושגי ביולוגיה ועקרונות.Neuron - סוג של מתג שמקבל ומעביר דחפים (אותות).אם נוירון מקבל מומנטום מספיק חזק, הוא האמין כי הוא מופעל ומעביר פולסים נותרו הנוירונים הקשורים אליו.Neuron אותו שלא הופעל, נשאר במצב של מנוחה, הדופק לא עובר.Neuron מורכב מכמה מרכיבים עיקריים: סינפסות שמתחברות לנוירונים לזה ולקבל קטניות, האקסון, שתפקידם הוא להעביר קטניות ודנדריט, שמקבל אותות ממקורות שונים.כאשר תא עצב מקבל דחף מעל סף מסוים, הוא שולח מייד אות לתאי העצב הבא.
מודל מתמטי הוא קצת שונה.התחבר מודל מתמטי של תא עצב - וקטור שמורכב ממספר רב של רכיבים.כל אחד מהמרכיבים - הוא אחד מהקטניות אשר התקבלו על ידי תא העצב.הפלט של המודל הוא מספר אחת.כלומר, בוקטור קלט המודל הופך לסקלר, מאוחר יותר הועבר לנוירונים אחרים.ניתן לאמן רשתות
עצביות בשתי דרכים: עם וללא מורה.תהליך הלמידה מורכב מכמה שלבים.אנא מלא את הרשת שירתה גירוי מבחוץ.לאחר מכן, בהתאם לכללים של שינוי הפרמטרים החופשי של הרשת העצבית, אז הרשת מגיבה לגירויי קלט יש בצורה שונה.התהליך צריך להיות חוזר ונשנה, כל עוד הרשת אינה פותרת את הבעיה.אלגוריתם למידה מפוקח הוא כי במהלך אימון הרשת כבר יש את התשובה הנכונה.שיטה זו שמשה בהצלחה ליישומים רבים, אבל זה לעתים קרובות ביקורת על העובדה שהוא בלתי סביר מבחינה ביולוגית.רשתות עצביות מאומנות ללא מורה במקרה שבו אותות קלט היחיד הידועים.על בסיס זה, הרשת לומדת בהדרגה לתת תפוקות התמורה הטובות ביותר.
היישום של רשתות עצביות הוא באמת מגוון.לעתים קרובות הם משמשים לאוטומציה של הכרה, חיזוי, יצירת מערכות מומחית שונות קירוב פונקציונלי.עם רשת כזו יכולה לבצע אינדיקטורים זיהוי או אותות אופטיים אודיו לחזות חליפין, כדי ליצור מערכת מסוגלת למידה עצמית, אשר יכול, למשל, לסנתז דיבור מטקסט נתון או חניון.רשתות עצביות המשמשות במערב יותר ויותר, למרבה הצער, חברות מקומיות עדיין לא אימצו טכניקה זו.
למרות היתרונות של ANN על חישובים מקובלים באזורים מסוימים, רשתות עצביות הקיימות - לא פתרון מושלם.מאז הם יכולים ללמוד, הם יכולים להיות לא בסדר.בנוסף, זה בלתי אפשרי באופן מדויק על מנת להבטיח שהרשת העצבית נועדה להיות אופטימלי.היזם נדרש להבין את מהות הבעיה שנפתרה, יש לי הרבה מידע שמתאר את הבעיה, כדי לקבל נתונים לרשת בדיקות ואימונים, לבחור את השיטה הנכונה של אימונים, פונקצית ההעברה ואת הפונקציה של האפעה.
