Neural networks for ecology: introduction
Andrey Victorovich Korosov · Principles of the Ecology · 2023
Аннотация: Рассмотрен вариант объяснения состава и структуры нейронной сети, отталкиваясь от понятия «уравнение регрессии».Ориентируясь на метод, более привычный экологам (регрессионный анализ), показаны структурные и функциональные особенности «нейрона» и искусственной нейронной сети.Поэтапно углубляются и расширяются представления о линейной и криволинейной регрессии, логите, нейроне, нейросетевом моделировании, об алгоритмах настройки структурных и количественных параметров моделей.Определены ключевые термины рассматриваемой технологии (ковариат, смещение, нейрон, слой, функция активации, обучение, переобучение).На конкретных примерах показаны некоторые области применения этого метода в экологии животных.С помощью нейронной сети рассмотрено решение типичных для экологии животных задач диагностики статуса (пола) животных по количественным признакам, оценка пригодности тех или иных биотопов для обитания животных.Дан список литературы с примерами использования сетей для решения экологических задач.Приведены листинги расчетов, выполненных в среде программы R с использованием функций из пакета neuralnet.Прикреплены файлы с данными для выполнения тренига по представленным кодам.