Нейронную

Иногда одного классификатора недостаточно 
49

---

Следовательно, нам необходимо найти какой-то выход из этой си­
туации.
К счастью, такой выход существует: совместное использование 
нескольких классификаторов. Его иллюстрирует приведенная ниже 
диаграмма с двумя разделительными линиями. Эта идея занимает 
центральное место в теории нейронных сетей. Теперь вам должно 
быть ясно, что с помощью множества прямых линий можно разде­
лить желаемым образом любую сколь угодно сложную конфигура­
цию областей, подлежащих классификации.
Прежде чем мы займемся созданием нейронных сетей, которые 
предполагают существование нескольких классификаторов, работа­
ющих совместно, снова обратимся к природе и рассмотрим работу 
мозга животных, аналогии с которым послужили толчком к разра­
ботке подходов на основе нейронных сетей.
50 
Глава 1. Как работают нейронные сети

---

Резюме
• Простой линейный классификатор не в состоянии разделить нужным образом 
области данных, если данные не управляются простым линейным процессом. 
Это было продемонстрировано на примере данных, управляемых логической 
функцией исключающего ИЛИ.
• Однако эта проблема решается очень просто: для разграничения данных, кото­
рые не удается разделить одной прямой линей, следует использовать множес­
тво линейных классификаторов.
Нейроны — вычислительные 
машины, созданные природой
Ранее говорилось о том, что мозг животных ставил ученых в тупик, 
поскольку даже у столь малых представителей живой природы, как 
попугаи, он демонстрирует несравненно большие способности, чем 
цифровые компьютеры с огромным количеством электронных вычис­
лительных элементов и памятью невероятных объемов, работающих 
на частотах, недостижимых для живого мозга из плоти и крови.
Тогда внимание сосредоточили на архитектурных различиях. В тра­
диционных компьютерах данные обрабатываются последовательно, 
по четко у станов ленным правилам. В их холодных запрограммирован­
ных расчетах нет места неоднозначности и неясности. С другой сторо­
ны, постепенно становилось понятно, что мозг животных, несмотря 
на кажущуюся замедленность его рабочих ритмов по сравнению с ком­
пьютерами, обрабатывает сигналы параллельно и что неопределенность 
является существенной отличительной чертой его деятельности.
Рассмотрим строение базовой структурно-функциональной едини­
цы биологического мозга — нейрона.