Глюки нейросетей: Искусственный интеллект и человеческий мозг - страница 5

Шрифт
Интервал



Входной слой: принимает входные данные


Скрытый слой: состоит из одного слоя нейронов


Выходной слой: производит выходные данные


2.2.2. Многослойный персептрон


Многослойный персептрон – это более сложный тип нейросети, который состоит из нескольких слоев нейронов. Каждый слой получает входные данные от предыдущего слоя и производит выходные данные, которые передаются следующему слою. используется для решения сложных задач, таких как распознавание речи изображений.


Архитектура многослойного персептрона включает в себя следующие компоненты:


Входной слой: принимает входные данные


Скрытые слои: состоят из нескольких слоев нейронов


Выходной слой: производит выходные данные


2.2.3. Рекуррентная нейросеть


Рекуррентная нейросеть – это тип нейросети, который использует рекуррентные связи для обработки последовательных данных. Рекуррентные позволяют нейросети запоминать предыдущие входные данные и использовать их текущих входных используются решения задач, таких как распознавание речи прогнозирование временных рядов.


Архитектура рекуррентной нейросети включает в себя следующие компоненты:


Входной слой: принимает входные данные


Скрытый слой: состоит из рекуррентных нейронов


Выходной слой: производит выходные данные


2.2.4. Свёрточная нейросеть


Свёрточная нейросеть – это тип нейросети, который использует свёрточные связи для обработки данных с пространственной структурой. Свёрточные позволяют нейросети обнаруживать локальные закономерности в данных. используются решения задач, таких как распознавание изображений и видео.


Архитектура свёрточной нейросети включает в себя следующие компоненты:


Входной слой: принимает входные данные


Свёрточный слой: состоит из свёрточных нейронов


Пуллинговый слой: уменьшает размерность данных


Выходной слой: производит выходные данные


В заключении, различные типы нейросетей и их архитектура позволяют решать широкий спектр задач в области искусственного интеллекта. Понимание этих типов архитектуры является важным шагом на пути к созданию более совершенных решению сложных задач. следующей главе мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных приложений различных областях.


2.3. Сходства и различия между нейросетями человеческим мозгом


Когда мы погружаемся в мир нейросетей, становится все более очевидным, что они имеют много общего с человеческим мозгом. И это не удивительно, поскольку нейросети были созданы на основе нашего понимания того, как работает мозг. Однако, несмотря сходства, между ними также существуют значительные различия.