Предметом изучения данной статьи являются вопросы практического применения информационных нейронных сетей. Нейронная сеть – это алгоритм машинного обучения, основанный на модели человеческого нейрона. Эти нейроны связаны со специальной структурой, известной как синапсы. Синапсы позволяют нейронам передавать сигналы. Из большого количества моделируемых нейронов формируется нейронная сеть. Данная технология быстрыми темпами развивается в настоящее время. Информационные нейронные сети способны на анализ полученных данных, распознавание образов, классификацию информации и самообучение. Данная технология получила широкое распространение в программировании беспилотного транспорта, машинного обучения, создании медиа и аудиоинформации на основе полученных данных и многих других сфер информационных технологий. В статье исследуются, сферы применения нейронных сетей, их слоевая структура, модель каждого «нейрона», их совместная работа и базовые алгоритмы работы этой технологии. Приведен простейший пример работы ИНС, его поэтапный анализ. Также исследуются нейронные сети, которые функционируют в нынешнее время и очень полезны обществу и развитию многих передовых технологий. Результатами данной статьи являются: описание работы информационных нейронных сетей, их структура и механизм работы и рассмотрение примеров уже существующих ИНС.
The subject of this article is the practical application of information neural networks. A neural network is a machine learning algorithm based on a model of a human neuron. These neurons are associated with a special structure known as synapses. Synapses allow neurons to transmit signals. A neural network is formed from a large number of simulated neurons. This technology is developing rapidly at the present time. Information neural networks are capable of analyzing the obtained data, pattern recognition, information classification and self-learning. This technology is widely used in programming of unmanned vehicles, machine learning, creation of media and audio information based on the data and many other areas of information technology. The article explores the spheres of application of neural networks, their layer structure, the model of each «neuron», their joint work and the basic algorithms of this technology. The simplest example of the work of the INS, its step-by-step analysis is given. Neural networks that function at the present time and are very useful to society and the development of many advanced technologies are also being investigated. The results of this article are the description of the work of information neural networks, their structure and mechanism of work and consideration of examples of already existing ANNs.
1. Рашид Тарик. Создаем нейронную сеть: Пер. с англ. Гузикевич А.Г., 2017. 272 с.
2. Нейронные сети для начинающих. Часть 1 [Электронный ресурс]. URL: https://m.habr.com/ru/post/312450/ (дата обращения: 15.06.2019).
3. Нейронные сети для начинающих. Часть 2 [Электронный ресурс]. URL: https://m.habr.com/ru/post/313216/ (дата обращения: 15.06.2019).
4. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс, 2-e изд. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2016. 1104 с.
5. Горбачевская Е.Н. классификация нейронных сетей // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева 2012. № 2 С. 23–24.
6. Горбачевская Е.Н. Обучение искусственной нейронной сети для задач прогнозирования // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева 2012. № 2. С. 19–20.
7. Объясняем нейронные сети без математики [Электронный ресурс]. URL: https://zen.yandex.ru/media/reedr.ru/obiasniaem-neironnye-seti-bez-matematiki-596c4dade86a9e0873b24532 (дата обращения: 12.05.2019).
8. Искусственная нейронная сеть [Электронный ресурс]. URL: https://ru.m.wikipedia.org/wiki/?%D0?%98?%D1?%81?%D0?%BA?%D1?%83?%D1?%81?%D1?%81?%D1?%82?%D0?%B2?%D0?%B5?%D0?%BD?%D0?%BD?%D0?%B0?%D1?%8F_?%D0?%BD?%D0?%B5?%D0?%B9?%D1?%80?%D0?%BE?%D0?%BD?%D0?%BD?%D0?%B0?%D1?%8F_?%D1?%81?%D0?%B5?%D1?%82?%D1?%8C/ (дата обращения: 15.06.2019).
9. Фаустова К.И. Нейронные сети: применение сегодня и перспективы развития // Территория науки 2017. № 4. С. 83–87.
10. Ivanko A.F., Ivanko M.A., Kulikova E.V. Moscow Polytechnic University, Moscow, Security of information data. European journal of natural history. 2018. № 4. Р. 118–120.
11. Иванько А.Ф., Иванько М.А., Сизова Ю.А. Нейронные сети: общие технологические характеристики // Научное обозрение. Технические науки. 2019. № 2. С. 17–23.
12. Нейронные сети [Электронный ресурс]. URL: https://hi-news.ru/tag/nejronnye-seti (дата обращения: 15.06.2019).
13. Нейросеть [Электронный ресурс]. URL: https://indicator.ru/tags/nejroset/ (дата обращения: 15.06.2019).
14. Николенко С.И., Кадурин А., Архангельская Е.В. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб., 2018. 480 с.
15. Гусеев С.С. искусственный интеллект как отражение действительности в XXI веке // Интерактивная наука 2016. № 8 С. 59–61.
16. Создаём простую нейросеть. Блог компании NIX Solutions [Электронный ресурс]. URL: https://m.habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/423647/ (дата обращения: 15.06.2019).
17. Нейронные сети: на пороге будущего [Электронный ресурс]. URL: https://compress.ru/article.aspx?id=9663 (дата обращения: 15.06.2019).
18. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. М.: Горячая линия – Телеком, 2010. 496 с.
19. Искусственный нейрон [Электронный ресурс]. URL: https://ru.m.wikipedia.org/wiki/?%D0?%98?%D1?%81?%D0?%BA?%D1?%83?%D1?%81?%D1?%81?%D1?%82?%D0?%B2?%D0?%B5?%D0?%BD?%D0?%BD?%D1?%8B?%D0?%B9_?%D0?%BD?%D0?%B5?%D0?%B9?%D1?%80?%D0?%BE?%D0?%BD/ (дата обращения: 15.06.2019).
20. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия – Телеком, 2002. 382 с.
21. DeepMind [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/DeepMind (дата обращения: 12.05.2019).
22. NVIDIA показала нейросеть для создания фотореалистичных пейзажей по наброскам [Электронный ресурс]. URL: https://tproger.ru/news/nvidia-gaugan/ (дата обращения: 12.05.2019).
23. Бодянский Е.В., Руденко О.Г. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения. Харьков: Телетех, 2004. 369 с.
24. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение: Пер. с англ. А.А. Слинкин ДМК Пресс, 2017. 652 с.
25. Кулянин Е.М. Нейронные сети: история развития и перспективы применения // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2015. № 13 С. 2646–2650. [Электронный ресурс]. URL: http://e-koncept.ru/2015/85530.htm (дата обращения: 15.06.2019).