1. Базовые идеи нейронных сетей

Основными идеями, лежащими в основе нейросетей и нейромоделирования, являются следующие:

1. Нейронная сеть имитирует структуру и свойства нервной системы живых организмов: нейронная сеть состоит из большого числа простых вычислительных элементов (нейронов) и обладает более сложным поведением по сравнению с возможностями каждого отдельного нейрона. Нейросеть получает на входе набор входных сигналов и выдает соответствующий им ответ (выходные сигналы), являющийся решением задачи.

2. Искусственная нейросеть, как и естественная биологическая нейросеть, может обучаться решению задач: она содержит внутренние адаптивные параметры нейронов и своей структуры, и меняя их, может менять свое поведение.

3. Место программирования занимает обучение нейронной сети: для решения каждой новой задачи не нужно каждый раз заново программировать алгоритм - нужно просто взять универсальный нейросетевой инструмент и в нём создать и обучить нейросеть.

4. Нейронная сеть обучается решению задачи на некотором "учебнике" − наборе ситуаций, каждая из которых описывает значения входных сигналов нейросети и требуемый при этих входных сигналах ответ. "Учебник" задает набор эталонных ситуаций с известными решениями, а нейронная сеть при обучении сама находит зависимости между входными сигналами и требуемыми ответами. Обученная нейросеть может обобщать (интерполировать и экстраполировать) полученный навык решения и выдавать прогноз для новых значений входных сигналов, не вошедших в "учебник".

5. Нейронная сеть способна обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых или работающих с приемлемой точностью теоретических или эмпирических алгоритмов решения.

6. Структура нейросети может быть адаптирована к задаче. В нейросеть могут быть включены дополнительные нейроны, если исходная нейросеть не способна обеспечить решение задачи с нужной точностью. Из нейросети могут быть исключены лишние нейроны и связи между ними, если исходная нейросеть избыточна для решения задачи. Нейросеть может сама выделить наиболее информативные для задачи входные сигналы, отбросить неинформативные, шумовые сигналы и в итоге повысить надежность решения. Коррекция размеров нейронной сети не приводит к полному забыванию сформированных нейросетью при обучении навыков, что ускоряет процесс дообучения нейросети.