Нейронные сети PNN (Probabilistic Neural Networks) используются для решения задач классификации, аппроксимации и распознавания образов. Они обладают способностью работать с вероятностными данными, что делает их особенно полезными в задачах, связанных с анализом нечеткой или неопределенной информации.
Основными задачами, для которых предназначены нейронные сети PNN, являются:
1. Классификация данных: PNN могут быть использованы для определения принадлежности объекта к определенному классу на основе имеющихся данных. Например, они могут быть применены в медицине для диагностики заболеваний на основе симптомов пациента.
2. Аппроксимация функций: PNN могут аппроксимировать сложные функции, позволяя проводить анализ данных и прогнозирование результатов.
3. Распознавание образов: Нейронные сети PNN могут использоваться для распознавания образов на изображениях, текстах и других типах данных.
Таким образом, нейронные сети PNN являются мощным инструментом для анализа и обработки информации в различных областях, где необходимо работать с вероятностными данными и решать задачи классификации, аппроксимации и распознавания образов.