Лабораторная работа №5 по курсу «Информационные технологии» Обучение нейронной сети

СХЕМА НЕЙРОСЕТИ
 используется нейронная сеть, представляющая из себя большое количество (от десятков до тысяч) одинаковых элементов - нейронов, - преобразующих информацию от входа к выходу,
 каждый из элементов (нейронов) обладает своими собственными параметрами настройки и внутренней функцией преобразования,
 группы нейронов объединены в слои так, что каждый нейрон данного слоя соединен по входу со всеми выходами нейронов предыдущего, а, в свою очередь, его выход подается на входы всех нейронов следующего слоя.
 нейроны одного слоя не связаны между собой,
 все слои объединены в целое с общим входом и общим выходом,
 существует способ задания параметров связей между отдельными нейронами, такой что при заданной входной информации можно получить из нейросети заданную выходную.

Использование нейросетей для прогнозирования с заданной величиной ошибки и количества слоев считается приемлемым. Хотя не всегда данные, полученные с помощью нейронной сети полностью или частично совпадают с реальными данными. При больших объемах данных, величина разницы между значениями данных, реальных и полученных с помощью нейронной сети, растет.