1. Нейросети прямого
   распространения.
2. Сверточные нейросети.
3. Рекуррентные
   нейронные сети.
   На сегодняшний
   день основные сферы
   применения нейросетей
   — это прогнозирование,
   принятие
   решений, распознавание
   образов,
   оптимизация и анализ данных.
   Машинное обучение лежит в
   основе большинства систем
   распознавания и синтеза речи,
   а также распознавания и
   обработки изображений.

Поговорим о деревьях решений – простом и популярном методе машинного обучения.

Исследовательская группа под руководством Джеффри Хинтона создала систему воображаемого зрения под названием GLOM, которая позволяет нейронным сетям с фиксированной архитектурой анализировать изображение в иерархию «часть-целое» с различными структурами для каждого изображения.

В работе рассматривается ряд проблемных вопросов в отношении разработки искусственного интеллекта. Системы формирования естественного и искусственного интеллекта. Наличие у компьютера души, являющейся некоторым атрибутом живого существа. Можно ли создать искусственный интеллект с искусственным разумом, создать такие программные средства, которые дадут компьютеру разум, чтобы он мог думать, чувствовать, воспринимать окружающий мир и испытывать эмоции. Также рассмотрены многосвязные многомерные нейроподобные растущие сети как основа создания сильного искусственного интеллекта. Теория сильного искусственного интеллекта предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому. В основе многосвязных многомерных нейроподобных растущих сетей лежит синтез знаний, выработанных классическими теориями – растущих пирамидальных сетей В.П. Гладуна и нейронных сетей. Многосвязные многомерные нейроподобные растущие сети формируют информационные модели, в которых основными элементами служат не числа и вычислительные операции, а имена и логические связи. Так как указанные компоненты сетей являются нейроподобными элементами, а связи приобретают вес, соответствующий значению связываемого компонента, и кроме того прорастают, объединяя связные компоненты, изменяя структуру сети, то получается универсальная многосвязная многомерная растущая нейроподобная сеть. Эта сеть приобретает повышенную семантическую ясность за счет образования не только связей между нейроподобными элементами, но и самих элементов как таковых, то есть здесь имеет место не просто построение сети путем размещения смысловых структур в среде нейроподобных элементов, а, 20 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3 собственно, создание самой этой среды, что вполне соответствует структуре, отражаемой в мозге, где каждое явное понятие представлено определенной структурой и имеет свой обозначающий символ. Показано, что новый тип нейронных сетей позволяет моделировать функции условных и безусловных рефлексов, которые, по И.П. Павлову, являются базой условно рефлекторной деятельности мозга человека, обеспечивающей адекватные и наиболее совершенные отношения организма к внешнему миру, то есть обучению и совершенствованию, что предопределяет возможность создания систем и роботов с сильным ИИ

В работе рассматривается ряд проблемных вопросов разработки искусственного интеллекта. Системы формирования естественного и искусственного интеллекта. Создание сильного искусственного интеллекта с искусственным разумом, таких программных средств, которые дадут компьютеру разум, чтобы он мог думать, чувствовать, воспринимать окружающий мир и испытывать эмоции. Как основа создания сильного искусственного интеллекта рассмотрены многосвязные многомерные рецепторно-эффекторные нейроподобные растущие сети (ммрэн-РС). Ммрэн-РС являются эффективным средством построения электронного мозга для интеллектуальных систем и роботов, так как они в структуре сети формируют модели внешнего мира, в которых основными компонентами служат не числа и вычислительные операции, а имена, понятия, события и логические связи между ними. Структура электронного мозга, созданная на базе ммрэн-РС позволяет роботу воспринимать любую информацию внешнего мира, не требуя перепрограммирования и переобучения, вести диалог, отвечать на заданные вопросы и, за счет формирования условных рефлексов, обладать способностью обучаться, логически мыслить и размышлять в течение всего периода активной «жизни» робота.

ейроподобные растущие сети. В результате синтеза знаний, выработанных различными направлениями Computer science, получены новые знания, имеющие отражение в новой структуре – нейроподобных растущих сетях (н-РС), на основе которых, сохраняя преимущества технологий обработки информации в нейронных сетях, РПС и интеллектуальных системах, осуществляется новая технология обработки информации. В теории нейроподобных сетей основными понятиями являются понятия структуры, раскрывающей схему связей и взаимодействия между элементами сети, а также понятие архитектуры.

В данной работе предложена архитектура рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенная для непосредственного захвата глобального смысла, связывающего слова в документе через скрытые темы. Из-за их последовательного характера RNN хороши при захвате локальной структуры последовательности слов как семантической, так и синтаксической, однако, могут столкнуться с трудностями при запоминании долгосрочных зависимостей. Эти долгосрочные зависимости имеют семантический характер. Напротив, тематические модели способны захватывать глобальную семантическую структуру коллекции в целом, но не учитывают природу естественного языка, в частности игнорируют порядок слов. Предложенная модель объединяет достоинства RNN и тематических моделей.

Разбор популярных алгоритмов машинного обучения, которые активно используются сегодня и могут стать основой для вашего собственного алгоритма