В статье раскрывается понятие термина «нейронные сети», дается краткая историческая справка об их развитии, описываются принципы работы и устройства, присущие всем нейронным сетям, а также некоторые из наиболее популярных типов, в частности сверточные, рекуррентные, хопфилдовские. Кроме того, выделены различные области применения и использования искусственных нейронных сетей и рассмотрены основные проблемы искусственных нейронных сетей, возникающие при их создании и использовании. Выбранная тема актуальна сегодня, так как в последние несколько лет мы наблюдали взрыв интереса к нейронным сетям. В связи с этим необходимо иметь представление о том, как работают эти сети и как они устроены, чтобы эффективно использовать такую ??технологию, зная ее возможности. Современные нейронные сети успешно используются во многих областях – информационные технологии, бизнес, технологии, медицина, геология и другие. В настоящее время нейронные сети вошли в практику везде, где это необходимо для решения задач прогнозирования, распознавания образов, классификации или контроля. В результате этой работы подтверждена эффективность и доступность использования нейросетевых технологий в различных областях человеческой деятельности.
The article reveals the concept of the term «neural networks», provides a brief historical background of their development, describes the principles of operation and devices inherent in all neural networks, and some of the most popular types in particular (convolutional, recurrent, Hopfield neural network). In addition, various areas of application and use of artificial neural networks are highlighted, and the main problems of artificial neural networks that arise during their creation and use are considered. The chosen topic is relevant today, as in the past few years we have seen a widespread explosion of interest in neural networks. In this regard, it is necessary to have an idea of ??how these networks work and how they are arranged in order to effectively use such technology, knowing its capabilities. Modern neural networks are successfully used in many areas – information technology, business, technology, medicine, geology and others. At present, neural networks have entered practice wherever it is necessary to solve problems of forecasting, pattern recognition, classification or control. As a result of this work, the effectiveness and availability of the use of neural network technologies in various areas of human activity is confirmed.
1. Чайка П. Нейронные сети: их применение, работа // Научно-популярный журнал Познавайка. 2018 [Электронный ресурс]. URL: http://www.poznavayka.org/nauka-i-tehnika/neyronnyie-seti-ih-primenenie-rabota/ (дата обращения: 31.01.2009).
2. Зенин А.В. Исследование использования нейронных сетей // Молодой ученый. 2017. № 16. С. 130–140. [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/archive/150/42394/ (дата обращения: 31.01.2009).
3. Колесников П. Искусственные нейронные сети (ИНС) – что такое нейронные сети, как они работают, преимущества и недостатки искусственных нейронов с использованием нейронных сетей // Информационно-технологический портал. 2016 [Электронный ресурс]. URL: https://www.stevsky.ru/kompiuteri/iskusstvennie-neyronnie-seti-ins-chto-takoe-neyroseti-kak-oni-rabotaiut-preimuschestva-i-nedostatki-iskusstvennich-neyronov-gde-ispolzuiutsya-irose # № 5 (дата обращения: 31.01.2009).
4. Дроздов Г.Д., Чужинов А.А. Направление развития нейросетевых технологий в страховом бизнесе // Теория и практика обслуживания: экономика, социальная сфера, технологии. 2009. № 1. С.83–89.
5. Скобцов Ю.А. Нейронные сети в вычислительной технике // Файловый архив для студентов. 2016 [Электронный ресурс]. URL: https://studfiles.net/preview/5683134/ (дата обращения: 31.01.2009).
6. Режепа В. Простые слова о комплексе: что такое нейронные сети? // Новостной портал о технологиях. 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://gagadget.com/another/27575-prostyimi-slovami-o-slozhnom-chto-takoe-nejronnyie-seti/ (дата доступа: 01.01.2019).
7. Дударов С.П. История нейронных сетей // Портал об искусственном интеллекте. 2013 [Электронный ресурс]. URL: https://neuronus.com/history/5-istoriya-nejronnykh-setej.html (дата обращения: 31.01.2009).
8. Абрагин А.В. Перспективы развития и применения нейронных сетей // Проблемы современной науки и образования. 2015. № 12 [Электронный ресурс]. URL: https://ipi1.ru/images/PDF/2015/42/perspektivy-razvitiya.pdf (дата обращения: 31.01.2009).
9. Шайбаков Р.А. Использование нейросетевого аппарата для определения границ геологических объектов // Технические науки: традиции и инновации: материалы Международной научной конференции (Челябинск, январь 2012 г.). Челябинск: Два комсомольца, 2012. С. 8–11. URL: https://moluch.ru/conf/tech/archive/6/1491/ (дата обращения: 31.01.2009).
10. Омаров Т.З. Концепция искусственной нейронной сети // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/05/66203 (дата обращения: 31.01.2009).
11. Альборова А. Как обучать машины: зачем искусственному интеллекту нужны нейронные сети // Футуристический научно-популярный портал. 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://futurist.ru/articles/1092-kak-uchatsya-mashini-zachem-iskusstvennomu-intellektu-nuzhni-neyronnie-seti (дата обращения: 31.01.2009).
12. Маслов А.С., Пальцев В.Ю. Нейронные сети // Международный студенческий научный вестник. 2018. № 3. URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=18219 (дата обращения: 31.01.2009).
13. Степанов П.П. Искусственные нейронные сети // Молодой ученый. 2017. № 4. С. 185–187. URL: https://moluch.ru/archive/138/38781 (дата обращения: 31.01.2009).
14. Михайлов А.С., Староверов Б.А. Проблемы и перспективы использования искусственных нейронных сетей для идентификации и диагностики технических объектов. Вестник ИГЭУ. 2013. № 3. [Электронный ресурс]. URL: http://vestnik.ispu.ru/sites/vestnik.ispu.ru/files/publications/str._64-68.pdf (дата обращения: 31.01.2009).
15. Золотин И.А. Использование нейронной сети Хопфилда для формирования ассоциативной памяти // Евразийский научный журнал. 2016. № 6. [Электронный ресурс]. URL: http://journalpro.ru/articles/primenenie-neyronnoy-seti-khopfilda-dlya-formirovaniya-assotsiativnoy-pamyati/ (дата обращения: 31.01.2009).
16. Соколова Н. Нейронная сеть Хопфилда // Блог об электронике, микроконтроллерах и программировании MicroTechnics. 2015 [Электронный ресурс]. URL: https://microtechnics.ru/nejronnaya-set-xopfilda/ (дата обращения: 31.01.2009).
17. Маркова С.В., Жигалов К.Ю. Использование нейронной сети для создания системы распознавания изображений // Фундаментальные исследования. 2017. № 8. С. 60–64.
18. Малыгина Ю.П. Нейронные сети: особенности, тенденции, перспективы развития // Молодой исследователь Дон. 2018. № 5. С. 79–82.
19. Тимофеев Н. Где искусственные нейронные сети уже используются в России? // Блог «Современные технологии». 2018 [Электронный ресурс]. URL: http://www.voipclub.ru/2018/03/gde-uzhe-primenyayut-iskusstvennye-neyronnye-seti-v-rossii.html (дата обращения: 31.01.2009).
20. Никитенко Ф. Б. Нейронные сети // Образовательный портал по логистике. 2018 [Электронный ресурс]. URL: http://letopisi.org/images/archive/e/e1/20180205035931?%21?%D0?%A0?%D0?%9D?%D0?%B8?%D0?%BA?%D0B8?% D1?% 82?% D0BB D0?% BD?% D0?% BA?% D0?% BE.pdf (дата обращения: 31.01.2009).
21. Кузичкин А.А. Нейронные сети в промышленности и информационных технологиях // Инновационный центр развития образования и науки. 2015 [Электронный ресурс]. URL: http://izron.ru/articles/razvitie-tekhnicheskikh-nauk-v-sovremennom-mire-sbornik-nauchnykh-trudov-po-itogam-mezhdunarodnoy-na/sektsiya-2-informatika -вычислительная-техника-и-управление-специализация-05-13-00 / нейронные-сети-в-промышленности-и-информационных технологиях / (дата обращения: 30.01.2009).
22. Кузнецов В. Нейронная сеть ставит диагнозы не хуже врачей // Научно-популярный портал о высоких технологиях. 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://hi-news.ru/medicina/nejronnaya-set-stavit-diagnozy-ne-xuzhe-vrachej.html (дата обращения: 27.01.2009).
23. Зарубин О.А. Использование нейронных сетей с целью анализа данных дистанционного зондирования Земли // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 8. [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/08/70887 (дата обращения: 31.01.2009).
24. Крылов А. Анализ медицинских изображений // Интернет-журнал о пост-науке. 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://postnauka.ru/faq/80995 (дата обращения: 31.01.2009).
25. Чучуева И. Модели прогнозирования: нейронные сети // Математическое бюро. 2012 [Электронный ресурс]. URL: http://www.mbureau.ru/blog/modeli-prognozirovaniya-neyronnye-seti (дата обращения: 31.01.2009).