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.
