Глубокие нейронные сети (ГС) - это тип искусственных нейронных сетей, обладающих множеством слоев нейронов. Они являются моделью машинного обучения, которая позволяет компьютеру самостоятельно извлекать и анализировать данные, распознавать образы, делать прогнозы и принимать решения.
Основное отличие между ГС и другими нейронными сетями заключается в их глубокой структуре. Обычные нейронные сети имеют один или два скрытых слоя, в то время как ГС могут иметь десятки и даже сотни слоев. Это обеспечивает им способность эффективно изучать сложные шаблоны и взаимосвязи в данных, что делает их очень мощным инструментом для решения разнообразных задач в области распознавания образов, обработки естественного языка, голосового управления и многих других.
С помощью обучения с учителем ГС могут быть обучены на больших объемах данных, чтобы находить закономерности и лучше понимать мир вокруг нас. Они могут использоваться для создания автономных транспортных средств, улучшения медицинской диагностики, оптимизации производства и многих других областях, где требуется анализ сложных данных и принятие решений на основе этого анализа.
Таким образом, глубокие нейронные сети представляют собой мощный инструмент искусственного интеллекта, способный решать сложные задачи и повышать эффективность различных отраслей экономики и науки.