Остання редакція: 2026-06-17
Анотація
У роботі розглянуто нейронні мережі як сучасний інструмент математичного моделювання складних процесів і явищ. Досліджено математичні основи побудови штучних нейронних мереж, принципи їх функціонування та навчання. Проаналізовано роль методів лінійної алгебри, математичного аналізу та оптимізації у формуванні моделей на основі нейронних мереж. Висвітлено можливості застосування нейронних мереж для апроксимації функцій, аналізу даних, прогнозування та розв'язування прикладних задач. Показано, що нейронні мережі є ефективним засобом моделювання складних нелінійних залежностей і знаходять широке застосування в сучасних інформаційних технологіях.
Ключові слова
Посилання
Artificial Intelligence: A Modern Approach / Russell S., Norvig P. 4th ed. Pearson, 2021. 1136 p.
Neural Networks and Deep Learning. Determination Press, 2015. 225 p.
Deep Learning / Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. MIT Press, 2016. 775 p.
Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006. 738 p.
Machine Learning. McGraw-Hill, 1997. 414 p.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 3rd ed. O'Reilly Media, 2022. 851 p.