Компьютерные книги
Главное меню
Главная О нас Добавить материал Поиск по сайту Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Web-программирование -> Заенцев И.В. -> "Нейронные сети: основные модели"

Нейронные сети: основные модели - Заенцев И.В.

Нейронные сети: основные модели

Автор: Заенцев И.В.
Издательство: Воронеж
Год издания: 1999
Страницы: 76
Читать: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
Скачать: neyronnieseti1999.pdf

Нейронные сети
основные модели
Воронеж
1999
УДК 612.8: 681.5 И. В. Заенцев
Нейронные сети: основные модели
Учебное пособие к курсу "Нейронные сети” для студентов 5 курса магистратуры к. электроники физического ф-та
Воронежского Государственного университета © Все права защищены.
Разрешается воспроизведение любой части данного пособия с обязательным уведомлением автора. Иван Витальевич Заенцев, 2:5025/2000@fidonet, e-mail: ivz@ivz.vrn.ru 394000, г. Воронеж, ул. Фр. Энгельса, д. 24, кв. 48. Тел. (0732) 52-71-37.
Если Вы заметили ошибки или опечатки, пожалуйста, сообщите автору и они будут исправлены.
- 3 -
Введение
Теория нейронных сетей включают широкий круг вопросов из разных областей науки: биофизики, математики, информатики, схемотехники и технологии. Поэтому понятие "нейронные сети" детально определить сложно.
Искусственные нейронные сети (НС) — совокупность моделей биологических нейронных сетей. Представляют собой сеть элементов — искусственных нейронов — связанных между собой синаптическими соединениями. Сеть обрабатывает входную информацию и в процессе изменения своего состояния во времени формирует совокупность выходных сигналов.
Работа сети состоит в преобразовании входных сигналов во времени, в результате чего меняется внутреннее состояние сети и формируются выходные воздействия. Обычно НС оперирует цифровыми, а не символьными величинами.
Большинство моделей НС требуют обучения. В общем случае, обучение — такой выбор параметров сети, при котором сеть лучше всего справляется с поставленной проблемой. Обучение — это задача многомерной оптимизации, и для ее решения существует множество алгоритмов.
Искусственные нейронные сети — набор математических и алгоритмических методов для решения широкого круга задач. Выделим характерные черты искусственных нейросетей как универсального инструмента для решения задач:
1. НС дают возможность лучше понять организацию нервной системы человека и животных на средних уровнях: память, обработка сенсорной информации, моторика.
2. НС — средство обработки информации:
а) гибкая модель для нелинейной аппроксимации многомерных функций;
б) средство прогнозирования во времени для процессов, зависящих от многих переменных;
в) классификатор по многим признакам, дающий разбиение входного пространства на области;
г) средство распознавания образов;
д) инструмент для поиска по ассоциациям;
г) модель для поиска закономерностей в массивах данных.
3. НС свободны от ограничений обычных компьютеров благодаря параллельной обработке и сильной связанности нейронов.
4. В перспективе НС должны помочь понять принципы, на которых построены высшие функции нервной системы: сознание, эмоции, мышление.
Существенную часть в теории нейронных сетей занимают биофизические проблемы. Для построения адекватной математической модели необходимо детально изучить работу биологических нервных клеток и сетей с точки зрения химии, физики, теории информации и синергетики. Должны быть известны ответы на основные вопросы, касающиеся
1. Как работает нервная клетка — биологический нейрон? Необходимо иметь математическую модель, адекватно описывающую информационные процессы в нейроне. Какие свойства нейрона важны при моделировании, а какие — нет?
2. Как передается информация через соединения между нейронами - синапсы? Как меняется проводимость синапса в зависимости от проходящих по нему сигналов?
3. По каким законам нейроны связаны друг с другом в сеть? Откуда нервная клетка знает, с какими соседями должно быть установлено соединение?
- 4 -
4. Как биологические нейронные сети обучаются решать задачи? Как выбираются параметры сети, чтобы давать правильные выходные сигналы? Какой выходной сигнал считается "правильным", а какой — ошибочным?
Важнейшие свойства биологических нейросетей:
1. Параллельность обработки информации. Каждый нейрон формирует свой выход только на основе своих входов и собственного внутреннего состояния под воздействием общих механизмов регуляции нервной системы.
2. Способность к полной обработке информации. Все известные человеку задачи решаются нейронными сетями. К этой группе свойств относятся ассоциативность (сеть может восстанавливать полный образ по его части), способность к классификации, обобщению, абстрагированию и множество других. Они до конца не систематизированы.
3. Самоорганизация. В процессе работы биологические НС самостоятельно, под воздействием внешней среды, обучаются решению разнообразных задач. Неизвестно никаких принципиальных ограничений на сложность задач, решаемых биологическими нейронными сетями. Нервная система сама формирует алгоритмы своей деятельности, уточняя и усложняя их в течение жизни. Человек пока не сумел создать систем, обладающих самоорганизацией и самоусложне-нием. Это свойство НС рождает множество вопросов. Ведь каждая замкнутая система в процессе развития упрощается, деградирует. Следовательно, подвод энергии к нейронной сети имеет принципиальное значение. Почему же среди всех диссипативных (рассеивающих энергию) нелинейных динамических систем только у живых существ, и, в частности, биологических нейросетей проявляется способность к усложнению? Какое принципиальное условие упущено человеком в попытках создать самоусложняющиеся системы?
< 1 > 2 3 4 5 6 7 .. 38 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Завалишин Д. "Интернетско-русский разговорник" (Web-программирование)

Заенцев И.В. "Нейронные сети: основные модели" (Web-программирование)

Владимиров А.А. "Wi-фу: «боевые» приемы взлома и защиты беспроводных сетей" (Web-программирование)

Вьейра Р. "SQL Server 2000. Программирование в 2 ч." (Web-программирование)

Веллинг Л.Т. "Разработка web приложений с помощью php и mysql" (Web-программирование)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed