Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
:
Искусственный нейрон - это основной элемент искусственных нейронных сетей, имитирующий работу биологических нейронов мозга.
Искусственный нейрон имеет синапсы - связи с другими нейронами. Каждому синапсу соответствует вес - числовой коэффициент, определяющий силу связи. Сигналы от других нейронов умножаются на соответствующие веса и суммируются в теле нейрона.
Затем полученная сумма преобразуется с помощью активационной функции, задающей правило перехода от взвешенной суммы сигналов к выходному сигналу нейрона. В качестве активационных функций часто используются пороговая, сигмоидальная, гиперболический тангенс и др.
В процессе обучения нейронной сети веса синапсов подстраиваются таким образом, чтобы минимизировать ошибку на обучающих данных. Это позволяет нейрону выделять нужные зависимости из входных сигналов.
Благодаря искусственным нейронам как базовым элементам строятся различные архитектуры нейросетей: многослойный персептрон, сверточные сети, рекуррентные сети и др. Это дает возможность решать сложные задачи распознавания образов, обработки сигналов, прогнозирования и многие другие, недоступные обычным алгоритмам.