НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Сущеня Р.В.

студент 2 курса магистратуры кафедры управления и информатики в технических системах Московский государственный технический университет «СТАНКИН»

(г. Москва, Россия)

Кокаев А.Э.

студент 2 курса магистратуры кафедры управления и информатики в технических системах Московский государственный технический университет «СТАНКИН»

(г. Москва, Россия)

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ.

ОСНОВНЫЕ ВИДЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Аннотация: в работе описано определение нейронных сетей, их предназначение, а также классификация по основным их видам.

Ключевые слова: нейронные сети, сверточные нейронные сети, карты Кохонена, рекуррентные нейронные сети.

В последние годы нейронные сети стали одной из самых важных и активно развивающихся областей в искусственном интеллекте. Они являются математическими моделями, созданными для имитации работы мозга человека, и успешно применяются в различных областях, включая компьютерное зрение, распознавание речи, обработку естественного языка, медицинскую диагностику, финансовый анализ и многое другое. Нейронные сети обладают способностью автоматического обучения на основе входных данных и могут выполнять сложные задачи, которые ранее решались только людьми.

Классификация нейронных сетей основана на их архитектуре, функциональности и способе обработки данных. В этой статье рассмотрены основные виды нейронных сетей и их классификация.

Простые нейронные сети - это сети простого персептрона, или однослойные нейронные сети, состоят из одного слоя нейронов, который принимает входные данные и выдает выходные значения. Они являются самыми простыми и базовыми формами нейронных сетей. Простые нейронные сети часто используются для решения задач классификации, обнаружения образов или предсказаний.

Многослойные нейронные сети (МЛП) состоят из нескольких слоев нейронов, включая входной слой, скрытые слои и выходной слой. Слои нейронов взаимодействуют между собой при обработке данных. МЛП используются для решения сложных задач, таких как распознавание речи, анализ текста, предсказание временных рядов и других.

Рекуррентные нейронные сети (РНС) имеют циклическую обратную связь, которая позволяет использовать предыдущие выходы в качестве входной информации для следующих шагов обработки. Это особенно полезно для задач временных рядов, обработки последовательностей, анализа текста и других задач, где контекст имеет большое значение.

Сверточные нейронные сети (СНС) разработаны специально для обработки изображений и видеоданных. Они используют операцию свертки для извлечения важных признаков из входных данных и применяют пулинг для снижения размерности данных. СНС являются основными инструментами в области компьютерного зрения и нашли широкое применение в распознавании объектов, классификации изображений и анализе видео.

Самоорганизующиеся карты Кохонена (СОК) являются нейронными сетями без учителя, которые могут быть использованы для кластеризации и визуализации данных. Они способны обнаруживать скрытые структуры в

больших наборах данных и находить ассоциации между различными признаками.

Глубокие нейронные сети (ГНС) - это многослойные сети, содержащие множество слоев (обычно более трех). Они используются для решения сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, обучение с подкреплением и генерация контента. ГНС имеют большую гибкость и могут автоматически извлекать высокоуровневые признаки из сложных иерархических данных.

Таким образом, классификация нейронных сетей только отражает основные категории, а их комбинация и вариации не ограничены представленными выше видами. Существуют различные модификации каждого типа нейронных сетей, разработанные для решения конкретных задач и улучшения производительности. Кроме того, постоянно разрабатываются новые архитектуры и подходы в области нейронных сетей, что делает эту область одной из наиболее динамично развивающихся в сфере искусственного интеллекта.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс // Вильямс. 2019. - с. 49-50.

2. Чару А. Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс. 2020. - с. 612613.

3. Лекун Я. Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения // Альпина PRO. 2021. - с. 77-79.

Sushchenya R.V.

2nd year master's student of the Department of Management and Computer Science in Technical Systems Moscow State Technical University "STANKIN" (Moscow, Russia)

Kokaev A.E.

2nd year master's student of the Department of Management and Computer Science in Technical Systems Moscow State Technical University "STANKIN" (Moscow, Russia)

NEURAL NETWORKS & THEIR CLASSIFICATION. THE MAIN TYPES OF NEURAL NETWORKS

Abstract: the paper describes the definition of neural networks, their purpose, as well as classification by their main types.

Keywords: neural networks, convolutional neural networks, Kohonen maps, recurrent neural networks.