Нейро́нная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Иску́сственный нейро́н — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона. Математически искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов. Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети — соединяют выходы одних нейронов с входами других. Искусственные нейроны и сети являются основными элементами идеального нейрокомпьютера.
Нейро́нная сеть Хо́пфилда — полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. В процессе работы динамика таких сетей сходится (конвергирует) к одному из положений равновесия. Эти положения равновесия определяются заранее в процессе обучения, они являются локальными минимумами функционала, называемого энергией сети. Такая сеть может быть использована как автоассоциативная память, как фильтр, а также для решения некоторых задач оптимизации. В отличие от многих нейронных сетей, работающих до получения ответа через определённое количество тактов, сети Хопфилда работают до достижения равновесия, когда следующее состояние сети в точности равно предыдущему: начальное состояние является входным образом, а при равновесии получают выходной образ.
Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика же нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.
Перцептро́н — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и впервые воплощённая в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.
Де́льта-пра́вило — метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Дельта-правило развилось из первого и второго правил Хебба. Его дальнейшее развитие привело к созданию метода обратного распространения ошибки.
Человеческая память ассоциативна, то есть некоторое воспоминание может порождать большую связанную с ним область. Один предмет напоминает нам о другом, а этот другой о третьем. Если позволить нашим мыслям, они будут перемещаться от предмета к предмету по цепочке умственных ассоциаций. Например, несколько музыкальных тактов могут вызвать целую гамму чувственных воспоминаний, включая пейзажи, звуки и запахи. Напротив, обычная компьютерная память является локально адресуемой, предъявляется адрес и извлекается информация по этому адресу.
Нейронная сеть Элмана — один из видов рекуррентной сети, которая так же как и сеть Джордана получается из многослойного перцептрона введением обратных связей, только связи идут не от выхода сети, а от выходов внутренних нейронов. Это позволяет учесть предысторию наблюдаемых процессов и накопить информацию для выработки правильной стратегии управления. Эти сети могут применяться в системах управления движущимися объектами, так как их главной особенностью является запоминание последовательностей.
Рекуррентные нейронные сети — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. Благодаря этому появляется возможность обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки. В отличие от многослойных перцептронов, рекуррентные сети могут использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины. Поэтому сети RNN применимы в таких задачах, где нечто целостное разбито на части, например: распознавание рукописного текста или распознавание речи. Было предложено много различных архитектурных решений для рекуррентных сетей от простых до сложных. В последнее время наибольшее распространение получили сеть с долговременной и кратковременной памятью (LSTM) и управляемый рекуррентный блок (GRU).
Перцептроны с обратной связью — наиболее общий вид перцептронов, некоторые виды которых были описаны Ф. Розенблаттом. Они отличаются от простых перцептронов наличием обратной связи. Благодаря этому слои элементов, находящихся сравнительного далеко от сенсорных входов, могут воздействовать на активность слоёв, расположенных ближе к входу. Согласно современной классификации этот тип нейронной сети относится к рекуррентным нейронным сетям.
Оптические нейронные сети — реализация искусственных нейронных сетей в виде оптических систем. Для обеспечения параллелизма в цифровом компьютере необходима параллельная работа многих элементов. Занимаемое ими пространство, с учётом пространства, необходимого для изоляции одного элемента от другого, может стать настолько большим, что на пластине кремния не останется места для размещения вычислительных цепей. В то же время соединение элементов с помощью световых лучей не требует изоляции между сигнальными путями, световые потоки могут проходить один через другой без взаимного влияния. Более того, сигнальные пути могут быть расположены в трёх измерениях. Плотность путей передачи ограничена только размерами источников света, их дивергенцией и размерами детектора. Кроме того, все сигнальные пути могут работать одновременно, тем самым обеспечивая огромный темп передачи данных. Данное направление позволяет разработать отдельные компоненты необходимые для построения нейрокомпьютера.
Нейроинженерия — это научная дисциплина входящая в состав биомедицинской инженерии, использующая различные инженерные методы для изучения, восстановления, замены или укрепления нервной системы. Нейроинженерия решает различные уникальные задачи для решения проблем совмещения живых нейронных структур и неживых конструкций.
Расширяющийся нейронный газ — «это алгоритм, позволяющий осуществлять адаптивную кластеризацию входных данных, то есть не только разделить пространство на кластеры, но и определить необходимое их количество исходя из особенностей самих данных. Расширяющийся нейронный газ не требует априорной информации о данных, таких как оценка количества кластеров или форма кластеров.» Это новый класс вычислительных механизмов. Количество и расположение искусственных нейронов в пространстве признаков заранее не определено, а является результатом вычисления в процессе обучения моделей на основании данных введенных на входе. В данной модели не фиксировано соседство узлов, а динамически меняется по мере улучшения кластеризации. Переменными являются не только отношения соседства, но и число нейронов-кластеров.
Свёрточная нейронная сеть — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов, входит в состав технологий глубокого обучения. Использует некоторые особенности зрительной коры, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Таким образом, идея свёрточных нейронных сетей заключается в чередовании свёрточных слоёв и субдискретизирующих слоёв. Структура сети — однонаправленная, принципиально многослойная. Для обучения используются стандартные методы, чаще всего метод обратного распространения ошибки. Функция активации нейронов — любая, по выбору исследователя.
Глубокое обучение — совокупность методов машинного обучения, основанных на обучении представлениям, а не специализированных алгоритмах под конкретные задачи. Многие методы глубокого обучения были известны ещё в 1980-е, но результаты не впечатляли, пока продвижения в теории искусственных нейронных сетей и вычислительные мощности середины 2000-х годов не позволили создавать сложные технологические архитектуры нейронных сетей, обладающие достаточной производительностью и позволяющие решать широкий спектр задач, не поддававшихся эффективному решению ранее, например, в компьютерном зрении, машинном переводе, распознавании речи, причём качество решения во многих случаях теперь сопоставимо, а в некоторых превосходит эффективность человека.
Нейро́нная сеть Хэ́мминга (Хемминга) — вид нейронной сети, использующийся для классификации бинарных векторов, основным критерием в которой является расстояние Хэмминга. Является развитием нейронной сети Хопфилда.
Импульсная нейронная сеть или Спайковая нейронная сеть — третье поколение искусственных нейронных сетей (ИНС), которое отличается от бинарных и частотных/скоростных ИНС тем, что в нем нейроны обмениваются короткими импульсами одинаковой амплитуды . Является самой реалистичной, с точки зрения физиологии, моделью ИНС.
Длинная цепь элементов краткосрочной памяти — разновидность архитектуры рекуррентных нейронных сетей, предложенная в 1997 году Зеппом Хохрайтером и Юргеном Шмидхубером. Как и большинство рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть является универсальной в том смысле, что при достаточном числе элементов сети она может выполнить любое вычисление, на которое способен обычный компьютер, для чего необходима соответствующая матрица весов, которая может рассматриваться как программа. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть хорошо приспособлена к обучению на задачах классификации, обработки и прогнозирования временных рядов в случаях, когда важные события разделены временными лагами с неопределённой продолжительностью и границами. Относительная невосприимчивость к длительности временных разрывов даёт LSTM преимущество по отношению к альтернативным рекуррентным нейронным сетям, скрытым марковским моделям и другим методам обучения для последовательностей в различных сферах применения. Из множества достижений LSTM-сетей можно выделить наилучшие результаты в распознавании несегментированного слитного рукописного текста, и победу в 2009 году на соревнованиях по распознаванию рукописного текста (ICDAR). LSTM-сети также используются в задачах распознавания речи, например LSTM-сеть была основным компонентом сети, которая в 2013 году достигла рекордного порога ошибки в 17,7 % в задаче распознавания фонем на классическом корпусе естественной речи TIMIT. По состоянию на 2016 год ведущие технологические компании, включая Google, Apple, Microsoft и Baidu, используют LSTM-сети в качестве фундаментального компонента новых продуктов.
Управляемые рекуррентные блоки — механизм вентилей для рекуррентных нейронных сетей, представленный в 2014 году. Было установлено, что его эффективность при решении задач моделирования музыкальных и речевых сигналов сопоставима с использованием долгой краткосрочной памяти (LSTM). По сравнению с LSTM у данного механизма меньше параметров, т.к. отсутствует выходной вентиль.
Ограниченная машина Больцмана, сокращённо RBM — вид генеративной стохастической нейронной сети, которая определяет распределение вероятности на входных образцах данных.
