Совокупность нейронов соединённых тем или иным способом называется искусственной нейронной сетью или просто нейронной сетью.
Закон по которому нейроны соединены в сеть носит название структуры или топологией сети.

Множество нейронов не соединённых между собой, но соедененные с другими нейронами носит название слоя нейрона.
Сети бывают 2х видов: однослойные, многослойные.

Простой перцептрон

Простой перцептрон состоит из 1го нейрона (один слой) с n входами и пороговой функции активации

Поскольку выходами сети является +1 или -1. То перцептрон эффективен для решение задачи классификации 2х классов.

Доброго времени вам суток, уважаемое Хабрасообщество.

Хочу вначале сделать маленький дисклеймер. Предыдущим постом в этом сообществе были рассмотрены основы искусственной нейронной сети. Я данной темой занималась для написания своей магистерской работы и соответственно прочитала в свое время достаточно литературы, поэтому мне бы хотелось немного дополнить и в дальнейшем продолжить вам рассказывать о том, что такое нейронная сеть, какое представление она имеет изнутри, как с ее помощью решают задачи и так далее…
Сразу оговорюсь, что я не гуру в данном вопросе, я его знаю (ну или знала, так как времени прошло уже достаточно) настолько глубоко, насколько мне было это необходимо для написания работающей нейронной сети для распознавания цифр, ее обучения и дальнейшего использования. Предметом исследования была структура нейронной сети для распознавания символов, а конкретно, зависимость между количеством нейронов в скрытом слое и сложностью выборки для входных данных (количеством символов для распознавания).

UPD: данный текст в основном является обобщением из прочитанной литературы. Он не написан мною лично. По крайней мере эта часть.
UPD2: Скорей всего продолжения данной темы не будет, так как хабрапользователь stepan_ovchinnikov, который является смотрителем данного блога, считает, что нет смысла писать здесь то, что можно прочитать из многочисленной литературы, которая есть по нейронным сетям. Так что извините.

Возможно первая часть будет в чем-то похожа на предыдущий пост хабрапользователя Kallisto, но я считаю, что стоит более детально рассмотреть строение искусственного нейрона, у меня есть, что добавить, ну и, плюс ко всему, я хочу написать полноценную и законченную серию постов про нейросети, не опираясь на уже написанное. Надеюсь вам будет полезен данный материал.

Здравствуйте, хабраобщество.

У меня в универе начался курс по нейронным сетям и хочу поделиться информацией с вами, заодно и сам буду лучше воспринимать информацию, а значит выигравшими будут все. Поехали.

Литература

1. Ben Krose, Valter van de Smagt: Introduction to neural networks.
2. Р. Каллан, Введение в нейронные сети.
3. Саймон Хайкин, Нейронные сети полный курс.
4. Gupta Jin Homma, Statical and Dynamical neural networks.

Первые 2 книги хороши для вступления, первая лучше всего, но она на английском, вторая также, чуть хуже изложена, но на русском.

Биологические основания нейронных сетей

.
// тема отдана на самостоятельную обработку.
Теория искусств нейронных сетей появилась, как попытка смоделировать ЦНС (ЦНС — центральная нервная система) высших млекопитающих в 50х годах прошлого столетия.

Выяснилось, что модели искусственных нейронных сетей (Далее ИНС, НС) слишком просты и современные модели нейрофизиологии по сложности на порядок превышает модели НС. Вместе с тем выяснилось, что теория ИНС является прекрасным инструментом для решения сугубо математических задач особенно к класам трудноформализируемых задач.

Под не формализуемыми задачами мы будем понимать задачи, для которых задачу сформулировать невозможно.
К числу таких задач относятся (пример):

• классификация
• кластеризации
• прогнозирования

Под трудно формализуемыми задачами мы будем подразумевать такие задачи для которых формулировка существует, но детерминированный алгоритм нахождения точного решения либо неизвестен, либо слишком затратный по ресурсам.

Чем выше размерность задачи, тем лучше работает нейронные сети и тем хуже классическая математика.

Концепции

Это ответ на пост http://habrahabr.ru/blog/artificial_intelligence/46316.html, почему-то не поместившийся в комментарии.

Логика «рассуждений» автора мало чем отличается от «логики», которая заставляла древних верить, что Солнце вращается вокруг Земли. Апелляцией к субъективным эмоциям («ну как железо может чувствовать?») невозможно строго доказать объективные явления, что уж говорить о попытках доказать или опровергнуть чужую субъективность. С такими рассуждениями можно дойти и до выяснений типа «есть ли душа у протестантов и можно ли их жечь на костре?». Вдобавок, эксперимент с тетрадкой или «китайской комнатой» предполагает наличие агента, соответственно и разумом в данном случае («знанием китайского») обладает не тупой агент, и не тетрадка сама по себе, а система из них обоих. Система — это всегда больше, чем сумма ее составляющих!

Когда я рассказываю о нашей работе над искусственным интеллектом, меня иногда спрашивают, что я думаю о моральных проблемах создания искусственного интеллекта и переноса человеческого разума на электронный носитель.

Как будет осознавать себя искусственный разум? Не будет ли у человеческого разума, перенесенного на электронный носитель, болеть «ампутированное тело»? Гуманно ли ставить негуманные опыты над искусственным интеллектом или электронными копиями реальных людей?

Так вот, я считаю, что страдания искусственного разума — полная чушь.

Ответ на вынесенный в заголовок вопрос мы получим уже через пару дней, когда пройдут все игры очередного этапа Мировой серии покера в Лас-Вегасе. Дело в том, что в этот раз в рамках состязания пройдет игра между канадской программой Polaris и тремя карточными профессионалами Ником Грундзиным (Nick Grundzien), Айджеем Полански (Ijay Palansky) и Мэттом Гавриленко (Matt Hawrilenko). Детище разработчиков из Университет Альберты уже «садилось» за стол с серьезными противниками в прошлом году, однако тот раз оказался для нее неудачным.

Впрочем, удача — это лишь один из факторов, влияющих на исход игры в покер. Выяснить насколько она важна по сравнению с умением всегда делать самые вероятностно-оправданные решения и задумали организаторы турнира.

Турнир будет состоять из нескольких матчей по 500 раздач каждый. Белковые и электронный джентельмены будут играть в семикарточный лимитированный Техас-холдем. Преимущество Polaris, кроме гигафлопсов вычислительной мощи — полное спокойствие и собранность. Впрочем, анализировать поведение оппонента программа не умеет, так что психологический фактор в такой игре сводится на нет.

В общем итоге хочется сказать, что такой покер нам не нужен.

Пролог

Прошло уже около четырех месяцев с тех пор, как я серьезно увлекся проблемой Искусственного Интеллекта. Сначала желание не было таким явным — я просто хотел написать небольшую программку с естественно-языковым взаимодействием в качестве тренировки. Но чем больше я думал об этой цели, тем больше она усложнялась и, в конце концов, изменилась до неузнаваемости, стала похожей уже скорее на Искусственный Интеллект, чем на то, что было вначале. Покопавшись в сети, я не нашел ничего путного на эту тему и решил продолжить развивать свою первоначальную идею.

На данный момент результатом многочисленных применений анализа и синтеза является некоторое количество информации в виде концепций, частичных моделей архитектуры, идей реализации и прогнозов. Вот и захотелось поделиться с общественностью.

На написание этого топика меня подтолкнула волна прогнозов, сделанных на будущее хабраюзерами, в частности — <a href=«ivanhoe.habrahabr.ru/blog/42161.html» title="«Про будущее — технологии»">этот. В большинстве так или иначе упоминался ИИ, как один из критериев наступления этого самого будущего. Причём под ИИ, как я понял, подразумевается не умная система, построенная на нейронном принципе и занимающаяся, например, распознаванием голоса (такие уже есть), а ИИ, приближенный или равный человеческому разуму.

Я вполне допускаю возможность появления такого разума. Даже уверен, что он будет создан. Но у меня есть вопрос. Зачем нам всё это?

Я считаю, что целесообразно создавать в меру умные системы для решения конкретных задач. Тех задач, которые не интересны, но в данный могут выполняться только человеком. И все будут довольны.

Киборгизация и перенос разума на иные носители позволит человеку получить самое главное на сегодняшний день преимущество ИИ — высокую скорость вычислений. Зачем же создавать полноценный ИИ, порождая при этом целый ворох моральных, этических и юридических проблем?

Что нам даст ИР — сказать трудно. Лучше и не загадывать. Но войны с роботами не будет — это глупые сказки.

Да, войны не будет. Но проблемы будут. А внятной мотивации для того, чтобы эти проблемы взять на себя, ещё нет. Тоесть, мы создаём нечто, говоря при этом: «Мы не знаем, зачем это нужно, сделаем — узнаем». Может быть, кто нибудь знает эти причины? Тогда поделитесь, пожалуйста.

ЗЫ. Пожалуйста, будьте снисходительны, это мой первый хабратопик.

Когда я еще только задумывал писать эту статью, я знал о нейросетях только то, что они вроде как копируют процесс мышления нашего мозга. Я и не подозревал, как я тогда ошибался.
В то время, когда кибернетики еще только начинали играть в свои игрушки, другие более серьезные ученые, работали над более серьезной проблемой. На основании нейрофизиологических данных о строении нейронов, клеток нашего мозга, они пытались воссоздать их структуру. Это было за несколько лет, до того самого семинара, где впервые заговорили об ИИ.

Интерес к этой области появился у меня спонтанно. После этого стали появляться все больше и больше идей на эту тему, так что пришлось все это упорядочить. Начать я решил с истории развития Искусственного Интеллекта. Статья получилась довольно-таки большой, так что я разделил ее на две части. Вот первая ее часть, посвященная кибернетике.

Официальное открытие проекта Accoona состоялось в декабре 2004 г. Компания заключила соглашение с китайским правительством, а одним из инвесторов выступил фонд Билла Клинтона. Сам бывший президент присутствовал на церемонии торжественного открытия.