Тема: Штучні нейронні мережі.
Особливості нейронних мереж
- Паралельні обчислення
- Можливість навчання на помилках
- Дуже низьке енергоспоживання
Перші математичні розрахування створення штучного нейрона сягають кінця 40-х років. Дослідження тривали близько 10 років, але в зв’язку з недостатнім розвитком ЕОМ в кінці 50-х фінансування припинилось, і нова хвиля досліджень почалась лише в кінці 80-х років.
Штучний нейрон складається з 4 основних частин:
- Приймаючі входи
- Блок перетворення отриманих сигналів
- Блок обробки сигналів
- Виходи
Приймаючі входи зображаються за допомогою вектора вхідних сигналів:

1) Вхід
2) Суматор
3) Реалізація передавальної функції
4) Вихід

Є 2 способи з’єднання нейронів:
- опосередкований

- Безпосередній

При створенні штучної нейронної мережі, як і в простому нейроні є зворотній зв’язок, який буває збуджуючий (+) та від’ємний (-). Ключовою відмінністю штучних нейронних мереж є можливість навчання. Є 3 способи навчання штучних нейронних мереж:
- З вчителем – означає, що ми маємо 2 вектори: Х={Х1,Х2,…,Хn} даних на 
  вході і y={y1,y2,…,y_n} даних на виході.
- Без вчителя – це навчання коли є тільки вхідна вибірка даних, а навчання проходить на основі саморегуляційних функції або карт у прихованому шарі.
- Змішана – частина нейронів у прихованому шарі вчаться з вчителем, частина без нього.