Page 49 - 4144

48

електрохімічні сигнали. Нейрон має розгалужену структуру введення

інформації (дендрити ), ядро і вихід, що розгалужується (аксон). При
активації нейрон посилає електрохімічний сигнал по своєму аксону. Через
синапси цей сигнал досягає інших нейронів, що можуть у свою чергу
активуватися. Щоб створити штучний інтелект, потрібно побудувати

систему зі схожою архітектурою.
В останні кілька років спостерігаються підвищений інтерес до
нейронних мереж у різних сферах — бізнесі, медицині, техніці, геології,
фізиці тощо. Нейронні мережі використовуються на практиці скрізь, де
потрібно вирішувати завдання прогнозування, класифікації або керування.
Цей вражаючий успіх визначається такими факторами: великі можливості і
простота у використанні.
Великі можливості. За допомогою нейронної мережі можна
отримати винятково потужний метод моделювання, що дає змогу
відтворювати надзвичайно складні залежності. Зокрема, нейронні мережі
нелінійні за своєю природою. Тоді як протягом багатьох років лінійне
моделювання було основним методом моделювання в більшості сфер,
оскільки для нього були розроблені процедури оптимізації. Для задач, де

лінійна апроксимація незадовільна (а таких досить багато), лінійні моделі
працюють погано.
Простота у використанні. Нейронні мережі можуть навчатися на
прикладах. Для цього користувач нейронної мережі підбирає
представницькі дані, а потім запускає алгоритм навчання, який
автоматично сприймає структуру даних. При цьому користувач повинен
мати певний набір евристичних знань про те, як слід відбирати і готувати
дані, вибирати потрібну архітектуру мережі й інтерпретувати результати.
Проте рівень знань, необхідний для успішного застосування
нейронних мереж, набагато скромніший, ніж, наприклад, у разі
використання традиційних методів статистики.
Нейронні мережі привабливі з інтуїтивної точки зору, оскільки
засновані на примітивній біологічній моделі нервових систем. Розвиток
таких нейробіологічних моделей призводить до створення справді
мислячих комп'ютерів.
Зазвичай нейронні мережі використовуються тоді, коли невідомий
точний вид зв'язків між входами і виходами, адже в іншому разі зв'язок

компонентами нервової системи, яка включає головний та спинний мозок і периферичні ганглії. Існують
різні типи нейронів. Сенсорні нейрони реагують на дотик, звук, світло та багато інших стимулів,
впливаючи на клітини органів чуття, які відтак надсилають сигнали у спинний та головний мозок.
Мотонейрони одержують сигнали від головного та спинного мозку, спричиняють скорочення м'язів та
впливають на роботу залоз. Типовий нейрон складається з тіла клітини (соми), дендритів та аксону

Дендрити − це відростки, що виходять з тіла клітини. Вони можуть тягнутися на сотні мікрон та
багаторазово розгалужуватися, утворюючи складне “дендритне дерево”.

Апроксима́ція (лат. Approximare — наближати) — наближене вираження одних математичних об'єктів
іншими, простішими, наприклад, кривих ліній — ламаними, ірраціональних чисел — раціональними,
неперервних функцій — многочленами.