Принцип работы нейрона в нейронных сетях и анализ алгоритмов нейронных сетей для автоматизации процессов в кибербезопасности

Abstract

В данной статье рассматривается принцип работы нейрона в искусственных нейронных сетях (ИНС) и проводится анализ основных алгоритмов их функционирования. Описывается математическая модель нейрона, включая входные сигналы, синаптические веса и функции активации. Исследуются свойства нейронных сетей, такие как адаптивность, обобщение и способность к идентификации нелинейных систем. Анализируются различные архитектуры ИНС, включая нейронные сети прямого распространения (LFNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) Рассматриваются их преимущества, недостатки и области применения. В заключении предлагается гибридный подход, объединяющий методы контролируемого, неконтролируемого и подкрепленного обучения для оптимизации автоматизированного принятия решений в системах кибербезопасности.