Искусственные нейронные сети (ANN) или системы подключений — это вычислительные системы, основанные на биологических нейронных сетях, которые составляют мозг животных.
Такие системы изучают (постепенно улучшают производительность) задачи, рассматривая примеры, как правило, без специального программирования. Например, при распознавании изображений они могут научиться идентифицировать изображения, содержащие кошек, путем анализа изображений примеров, которые были вручную помечены как «cat» или «no cat», и используя результаты для идентификации кошек на других изображениях. Они делают это без каких-либо априорных знаний о кошках, например, что у них есть меха, хвосты, бакенбарды и кошачьи лица. Вместо этого они развивают свой собственный набор соответствующих характеристик из учебного материала, который они обрабатывают. На сегодня возможности нейронных сетей просто колоссальные, они могут исполнять множество задач по принципу работы головного мозга, именно по этому они стали самыми популярными программными комплексами 2017 года.
ANN основан на наборе связанных единиц или узлов, называемых искусственными нейронами (аналогичными биологическим нейронам в мозге животных). Каждое соединение (аналогичное синапсу) между искусственными нейронами может передавать сигнал от одного к другому. Искусственный нейрон, который получает сигнал, может его обработать, а затем подключить к нему искусственные нейроны.
В обычных реализациях ANN сигнал при соединении между искусственными нейронами является реальным числом, а выход каждого искусственного нейрона вычисляется нелинейной функцией суммы его входов. Искусственные нейроны и соединения обычно имеют вес, который регулируется по мере продолжения обучения. Вес увеличивает или уменьшает силу сигнала при соединении. Искусственные нейроны могут иметь такой порог, что только если совокупный сигнал пересекает этот порог, это посылаемый сигнал. Как правило, искусственные нейроны организованы в слои. Различные слои могут выполнять различные виды преобразований на своих входах. Сигналы перемещаются от первого (входного) сигнала к последнему (выходному) слою, возможно, после пересечения слоев несколько раз.
Первоначальной целью подхода ANN было решение проблем так же, как и мозг человека. Со временем внимание было сосредоточено на сопоставлении конкретных умственных способностей, приводящих к отклонениям от биологии. ANN использовались по целому ряду задач, включая компьютерное зрение, распознавание речи, машинный перевод, фильтрацию в социальных сетях, игровые доски и видеоигры и медицинскую диагностику.
