Kretov Nikolai Nikolaevich：ニューラルネットワークインテリジェンスは神話ですか、それとも現実ですか？
現在、さまざまな生産活動において、状況を評価し、時には人にとって非常に複雑な決定を下すことができる人間の手の交換が必要な場合、何らかの形で能力のあるハイテクのメーカー間で市場での闘争があります知的タスクを実行します。
すでに欧米やその他の先進国では、ニューラルネットワークなどの技術が使用されています。多くの科学者によると、ニューラルネットワークはコンピューティングの未来です。では、ニューラルネットワークとは何ですか？
ニューラルネットワークは、相互接続されたシミュレートされたニューロン（人間の脳にあるニューロンのモデル）です。この構造により、入力データを分析し、計算結果を出力することができます。ネットワーク入力の数は、処理する必要のあるデータの量と同じであり、出力の数は、問題の解決策を得るのに必要な形式によって異なります。ニューラルネットワークの助けを借りて、ほとんどすべての問題を解決できます。
ニューラルネットワークの問題でよく言及される例は、パターン認識の問題です。写真（白黒としましょう）は文字を示しています。私たちの仕事はこの手紙を認識することです。これはニューラルネットワークの典型的なタスクであり、他のテクノロジーを使用して解決することは非常に困難です。そして、このタスクをニューラルネットワーク言語に変換するのは非常に簡単です.30 * 30ピクセルの白黒画像があると仮定すると、ニューラルネットワークには900の入力があり、それぞれが0またはのいずれかに等しいビット信号を受信します1（指定されたピクセルの色によって異なります）計算の結果、33の出力（1つの出力-文字）があり、図に示されている文字を示す信号が出力に表示されます（アナログ信号を使用してください）。
しかし、ニューラルネットワーク自体は問題を正しく解決できないため、初心者にとってはトレーニングが必要です。つまり、このタスクに合わせて調整します（重みを調整します）。ニューラルネットワークを学ぶことは、子供に教えることに似ています。1つの文字を表示し、ネットワークの出力を確認します。出力が正しくない場合は、ニューラルネットワークが多くの正解を出すまで、必要な重みなどを修正します。ニューラルネットワークがトレーニングされると、状況に慣れていない場合でも（文字がわずかに歪んでいる場合でも）、正しい決定を下すことができます。
最も単純なニューラルネットワークのトポロジーを検討しました。
これは計算科学の非常に有望な分野であり、将来的には彼の活動の多くで人に取って代わる可能性があります。
文学への言及。