НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ПРИНЦИПЫ ИХ ПОСТРОЕНИЯ
NEURAL NETWORKS AND THEIR CONSTRUCTION PRINCIPLES
Авторы: Кульмамиров Серик Алгожаевич, Сайынов Диас Ерланович
Степень (должность): Академик МАИН, к.т.н.; бакалавр
Место учебы/работы: Казахский национальный университет имени аль-Фараби
Аннотация на русском языке: В связи с недавней тенденцией развития интеллектуальных систем и их способностью адаптироваться к изменяющимся условиям, глубокое обучение становится очень привлекательным для многих исследователей. В общем случае нейронная сеть используется для реализации различных этапов обработки систем на основе алгоритмов обучения путем управления их весами и смещениями. В этой главе вводятся понятия нейронной сети, с описанием основных элементов, состоящих из сети.

The summary in English:
Due to the recent trend in the development of intelligent systems and their ability to adapt to changing conditions, deep learning is becoming very attractive for many researchers. In General, a neural network is used to implement various stages of processing systems based on learning algorithms by controlling their weights and offsets. This Chapter introduces the concepts of a neural network, with a description of the main elements that make up the network.

Ключевые слова: нейронная сеть, нейрон, цифровая обработка сигналов, обучение, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, классификация.
Key words: neural network, neuron, digital signal processing, learning, supervised learning, unsupervised learning, classification.

Следующей может быть Ваша статья!

Контактная информация
E-mail: info@synergy-journal.ru
Группа Вконтакте: vk.com/synergy_journal

© 2016 Электронный журнал "Синергия Наук".
Любое использование размещённых на сайте журнала статей и материалов возможно только с обязательной ссылкой на сайт журнала
«synergy-journal.ru» и автора статьи.
Made on
Tilda