В ИНС, как правило, используются модели простых нейронов, бистабильные или реализующие элементарные нелинейные функции (например, функцию знака, сигмоидальные функции и т. д.).
Второе направление связано с физической реализацией нейросетей – с нейрокомпьютерами (НК), их разработкой и использованием. В НК так же находят применение модели простых нейронов, нейросетей и элементы, реализующие некоторые конструкции из вычислительной техники. Обращает на себя внимание, что главным в этом направлении является то, как реализовать работу нейросетей, возможность расширения состава решаемых интеллектуальных задач не за счёт поиска новых алгоритмов работы мозга и совершенствования конструкции нейросетей, а за счёт применения известных алгоритмов лингвистики, математической статистики, вычислительной техники.
Третье направление связано с разработкой моделей Высшей нервной системы человека, использующих достижения специалистов медицинского и биологического профиля, основанных на результатах биохимических исследований, активном исследовании сенсорных, внутренних (чувство равновесия), эффекторных (управление мышцами, внутренними органами, сосудами) нейронных структур человека. Среди них наиболее важными являются исследования, направленные на моделирование неизвестных алгоритмов мыслительной деятельности, таких, как интуиция, возникновение ассоциаций, особенностей протекания креативного мышления, образного мышления и реализации алгоритмов обработки образов, а так же – характерного для мышления динамического преобразования образов в рекуррентных, и особенно – в рекурсивных нейросетях.
Накопленный опыт показал, что Учебно-методический комплекс (УМК) «Нейросетевые технологии» должен состоять из четырёх частей:
1) Основы теории искусственных нейронных сетей
2) Нейросетевые исследования хозяйственных процессов (решение задач кластеризации, классификации, прогнозирования, узнавания, предсказания).
3) Конструирование искусственных нейронов и нейронных ансамблей для работы со смысловой частью информации
4) Нейросетевое программирование (от искусственных нейронных сетей до моделирования высшей нервной деятельности человека).
При изучении нейрокибернетики в первой части учащихся знакомят с устройством нейронных сетей и их возможностями. На практических занятиях изучается устройство и работа с нейропакетами Sharky, нейропакетом Пермской школы искусственного интеллекта, универсальным нейропакетом MemBrain.
Вторая часть даёт возможность познакомиться с другими нейропакетами (например, freeware нейропакетом Deductor Academic) и научиться решать практически возникающие задачи узнавания, классификации, прогнозирования, предсказания, сжатия, кластеризации объектов (образов). Для решения таких задач необходимы в основном простые нейросети типа перцептронов, сетей Кохонена, сетей Хопфилда, и др., которые можно отнести к нейроконструкциям первого уровня сложности.
