---
status: processing
type: concept
tags:
  - machine-learning
  - neural-networks
created: 2025-12-17
updated: 2026-05-07
title: Нейронные сети
---

# Нейронные сети

Нейронные сети - модели машинного обучения, вдохновлённые принципами работы биологических нейронов. Их основа - набор связанных искусственных нейронов, которые преобразуют входной вектор $X$ в выходной вектор $Y$.

## Два направления в ИИ

В исследованиях искусственного интеллекта можно выделить два направления:

1. **Моделирование результатов естественного мышления**
   - важен результат;
   - внутренние механизмы не обязательны;
   - цель - получить поведение, похожее на поведение естественных интеллектуальных систем.

   Примеры: системы нечёткого вывода, экспертные системы, построенные по принципу баз знаний.

2. **Моделирование механизмов естественного мышления**
   - важны нейрофизиологические и психологические механизмы;
   - цель - воспроизвести эти механизмы техническими средствами.

   Нейронные сети относятся ко второму направлению.

## Биологический нейрон

![[Pasted image 20260410103922.png]]

Входные сигналы дендритного дерева взвешиваются и суммируются на пути к аксону, где генерируется выходной импульс. Выходной сигнал проходит по ветвям аксона и достигает синапсов, соединяющих аксоны с дендритами других нейронов.

Типы нейронов:

1. **Рецепторные** - вводят в мозг сенсорную информацию от органов чувств.
2. **Промежуточные** - трансформируют сигналы от рецепторных нейронов и передают их дальше.
3. **Эффекторные** - формируют необходимое действие.

В 1957 году Фрэнк Розенблатт предложил модель персептрона. С 1970-х годов нейросетевое направление начало активно развиваться.

Одна из классических задач нейронных сетей - распознавание образов: букв, лиц, объектов и т.д.

## Искусственный нейрон

Искусственный нейрон состоит из трёх основных элементов:

- умножители, или синапсы;
- сумматор;
- нелинейный преобразователь, или функция активации.

![[Pasted image 20260410105854.png]]

Функцию активации часто называют блоком нелинейного преобразования.

![[Pasted image 20260410110002.png]]

Взвешенная сумма входов:

$$
S=\sum\limits_{i=1}^{n}\omega_i x_i+b
$$

где:
- $x_i$ - входной сигнал;
- $\omega_i$ - вес входа;
- $b$ - смещение (*bias*).

Смещение можно интерпретировать как порог срабатывания нейрона.

## Функции активации

Функция активации добавляет нелинейность. Без неё многослойная сеть сводилась бы к одному линейному преобразованию, а значит не могла бы эффективно моделировать сложные зависимости.

### Сигмоида

Функцией активации нейрона часто является сигмоида.

![[Pasted image 20260410110555.png]]

Для логистической функции:

$$
f'(x)=a f(x)(1-f(x))
$$

Если $a=1$, то:

$$
y'=y(1-y)
$$

То есть производную можно вычислить через уже полученное значение функции. Это удобно для [[Обратное распространение ошибки|обратного распространения ошибки]].

![[Pasted image 20260413130714.png]]

### Гиперболический тангенс

В качестве функции активации также используется гиперболический тангенс:

$$
\operatorname{th}(x)
=
\frac{\operatorname{sh}(x)}{\operatorname{ch}(x)}
=
\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}
=
\frac{e^{2x}-1}{e^{2x}+1}
$$

Как и логистическая функция, гиперболический тангенс является S-образной функцией, но он симметричен относительно начала координат. В точке $0$ его значение равно $0$.

### Бинарная функция

Для сети Хопфилда может использоваться бинарная функция активации:

$$
y_i =
\begin{cases}
1, \\
-1
\end{cases}
$$

![[Pasted image 20260413131243.png]]

В другом варианте бинарная функция возвращает:

$$
y =
\begin{cases}
1, & S \ge \theta \\
0, & S < \theta
\end{cases}
$$

где $\theta$ - порог.

## Модели нейронных сетей

Любая нейронная сеть выполняет нелинейное преобразование:

$$
Y=F(X)
$$

Сеть преобразует входной вектор:

$$
X=(x_1,x_2,\dots,x_n)
$$

в выходной вектор:

$$
Y=(y_1,y_2,\dots,y_m)
$$

Конкретный вид преобразования зависит от архитектуры сети, весов и функций активации.

Преимущество нейронных сетей - обучаемость. Веса сети можно представить как набор матриц. Суть обучения сводится к настройке этих весов так, чтобы для входного объекта $X$ сеть выдавала выход $Y$, близкий к правильному ответу $D$.

## Обучение с учителем

Процесс обучения с учителем:

$$
X^{(1)} \rightarrow D^{(1)} \approx Y^{(1)}
$$

$$
X^{(2)} \rightarrow D^{(2)} \approx Y^{(2)}
$$

$$
\vdots
$$

$$
X^{(p)} \rightarrow D^{(p)} \approx Y^{(p)}
$$

Нейронные сети применяются для задач классификации, прогнозирования, распознавания образов и других задач приближения сложных функций.

Для многослойных сетей основной алгоритм вычисления градиентов - [[Обратное распространение ошибки]]. Для сети с произвольным числом слоёв схема вынесена в [[Backpropagation для многослойной нейронной сети]].

## Персептрон

**Персептрон**, или **перцептрон**, - математическая модель восприятия информации, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и реализованная в машине «Марк-1» в 1960 году.

Персептрон - один слой искусственных нейронов. Он решает задачу линейной разделимости: разделяет пространство признаков гиперплоскостью.

По смыслу это близко к [[Линейные модели|линейным моделям]], потому что решение строится через линейную комбинацию входных признаков и весов.

## Связанные заметки

- [[Обратное распространение ошибки]]
- [[Backpropagation для многослойной нейронной сети]]
- [[Линейные модели]]
