На хабре — уже есть несколько статей про искусственные нейронные сети. Но чаще говорят о т.н. многослойном перцептроне и алгоритме обратного распространения ошибки. А знаете те ли Вы что эта вариация ничем не лучше элементарного перцептрона Розенблатта?
Например, вот в этом переводе Что такое искусственные нейронные сети? мы можем увидеть, что о перцептроне Розенблатта пишут такое:
Демонстрация персептона Розенблатта показала, что простые сети из таких нейронов могут обучаться на примерах, известных в определенных областях. Позже, Минский и Паперт доказали, что простые пресептоны могут решать только очень узкий класс линейно сепарабельных задач, после чего активность изучения ИНС уменьшилась. Тем не менее, метод обратного распространения ошибки обучения, который может облегчить задачу обучения сложных нейронных сетей на примерах, показал, что эти проблемы могут быть и не сепарабельными.
Причем это встречается на разный лад в различных статьях, книгах и даже учебниках.
Но это, наверно, самая великая реклама в области ИИ. А в науке это называется фальсификация.
![Программирование / [Из песочницы] Наиболее часто встречающаяся структура предложений в русском языке по версии библиотеки Флибуста](https://www.pvsm.ru/images/575f08e275d6252ae8a1cd7fb19223ec.jpg "Программирование / [Из песочницы] Наиболее часто встречающаяся структура предложений в русском языке по версии библиотеки Флибуста")