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.