Изкуствени невронни мрежи
Структурата на изкуствената невронна мрежа е математически модел, съставен от набор отделни елементи, които имитират:
- свойства на биологични невронни системи;
- процесите на адаптивно биологично усвояване на нови знания и умeния.
При решаване на задачи като:
- разпознаване на говор,
- разпознаване на образи,
- разпознаване по образец и т.н.,
се счита, че невронните мрежи могат да се прилагат успешно.
Съвременният модел на невронна мрежа е композиция на добре взаимодействащи си елементи (аналог на невроните) и свързващите ги канали (аналог на синапсите).
Основно свойство на невронните мрежи е самообучението (само-модификацията).
Човешкият мозък притежава изчислителни свойства, които се доста уникални. Тези свойства сериозно се различават от свойствата на дигиталния компютър. Началото на ИНМ се поставя с изследване на изчислителните следствия на тези различия.
Това води до разработването на нов подход при обработка на данни в изкуствения интелект, вдъхновен от начина, по който това се извършва в човешкия мозък.
Невронните мрежи изучават и прилагат:
- подробни и правдиви модели за реални мозъчни структури;
- висшите и абстрактни свойства на невронни изчисления.
