Реферат нейрокомпьютеры и сети

Posted on by gambterpranlems

Если же характеристическая функция зависит еще от одного или нескольких параметров, значения которых меняются от нейрона к нейрону, то сеть называют неоднородной гетерогенной. Каждый синапс индивидуален, он либо усиливает, либо ослабляет сигнал нейрона, проходящий через него. Важную роль играет также расположение объекта — географический фактор, кодирование которого представляет собой нетривиальную задачу. Нейропроцессор обычно состоит из двух основных блоков: скалярного, выполняющего роль универсального вычислительного устройства, и векторного, ориентированного на выполнение векторно-матричных операций. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев, которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат.

Однако электронный и биологический мозг постоянно сравнивались на протяжении всей истории существования вычислительной техники. Знаменитая книга Н. Первыми нейрокомпьютерами были перцептроны Розенблатта: Марк-1 и Тобермори —а также Адалин, разработанный Уидроу Widrow и Хоффом на основе дельта-правила формулы Уидроу.

Реферат нейрокомпьютеры и сети 454

В настоящее время Адалин адаптивный сумматор, обучающийся по формуле Уидроу является стандартным реферат нейрокомпьютеры и сети многих систем обработки сигналов и связи. Идея нейро-бионики создания технических средств на нейро-принципах стала интенсивно реализовываться в начале х гг.

Другой импульс развитию нейрокомпьютеров дали теоретические разработки х годов по теории нейронных сетей сети Хопфилда, сети Кохонена, метод обратного распространения ошибки. Рисунок 1. Нейронные сети и нейрокомпьютеры. Таким образом, нейрокомпьютеры имеют краткую, но богатую историю.

Рассмотрим теперь применение нейрокомпьютеров.

Переплести диссертацию нижний новгородРецензия на вкр техника технолога общественного питания
Сортировка и поиск рефератДоклад про ленинградскую блокаду
Красная книга реферат историяОтчет по практике строительства
Структуры вооруженных сил рф рефератКазахстан в великой отечественной войны реферат
Реклама в маркетинговых коммуникациях рефератФундаментальная библиотека мгу диссертации

В-третьих — устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.

Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами. На роль центральной проблемы, решаемой всей нейроинформатикой и нейрокомпьютингом, А. Горбань предложил проблему эффективного параллелизма. Давно известно, что производительность компьютера возрастает намного медленнее, чем число процессоров.

Минский сформулировал гипотезу: производительность параллельной системы растёт примерно пропорционально логарифму числа процессоров — это намного медленнее, чем линейная функция Гипотеза Минского [3]. Для преодоления этого ограничения применяется следующий подход: для различных классов задач строятся максимально параллельные алгоритмы решения, использующие какую-либо абстрактную архитектуру парадигму мелкозернистого параллелизма, а для конкретных параллельных компьютеров создаются средства реализации параллельных процессов заданной абстрактной архитектуры.

В результате появляется эффективный аппарат производства параллельных программ. Нейроинформатика поставляет универсальные мелкозернистые параллельные архитектуры для решения различных классов задач. Для конкретных задач строится абстрактная нейросетевая реализация алгоритма решения, которая затем реализуется на конкретных параллельных вычислительных устройствах.

Таким образом, нейросети позволяют эффективно использовать параллелизм. Несмотря на недостатки, нейрокомпьютеры могут быть успешно использованы в различных областях народного хозяйства:. Этот список можно продолжать, но и сказанного достаточно для того, чтобы понять, что нейрокомпьютеры могут занять прогнозирование индивидуального поведения реферат место в современном обществе.

Нейроимитаторы, представляющие собой программы для обычных компьютеров, имитирующие работу нейронов. В основе такой программы заложен алгоритм работы нейрочипа с определенными внутренними связями. На вход такой программы подаются исходные данные и на основании закономерностей, связанных с принципом работы головного мозга, делаются выводы о правомерности полученных результатов.

Прежде чем приступить к классификации реферат нейрокомпьютеры и сети ввести одно уточнение. Каждая сеть имеет первый слой нейронов, который называется входным. Он не выполняет никаких вычислений и преобразований, реферат нейрокомпьютеры и сети задача состоит только в одном: принять и распределить по остальным нейронам входные сигналы. Это единственный слой, который является общим для всех типов нейронных сетей, дальнейшая их структура и является критерием для основного деления.

Однослойная нейронная сеть.

Питтс сформулировали основные положения теории деятельности головного мозга. Она состоит из тела клетки cell body , или сомы soma , и двух типов внешних древоподобных ветвей: аксона axon и дендритов dendrites. Показано, что для однослойной нейронной сети со связями типа "все на всех" характерна сходимость к одной из конечного множества равновесных точек, которые являются локальными минимумами функции энергии, содержащей в себе всю структуру взаимосвязей в сети. Нейронные сети находят свое применение в системах распознавания образов, обработки сигналов, предсказания и диагностики, в робототехнических и бортовых системах. Возможна оценка надежности проекта на основе нейросетевой системы распознавания надежности.

Это структура взаимодействия нейронов, при которой после попадания входных данных в первый входной реферат нейрокомпьютеры и сети сразу передаётся в слой выхода конечного результата. При этом первый входной слой не считается, так как он не выполняет никаких действий, кроме приёма и распределения, об этом уже было сказано выше. А второй слой производит все нужные вычисления и обработки и сразу выдаёт конечный результат. Входные нейроны объединены с основным слоем синапсами, имеющими различный весовой коэффициент, обеспечивающий качество связей.

Многослойная нейронная сеть. Как понятно из определения, этот вид нейронных сетей помимо входного и выходного слоёв имеет ещё и промежуточные слои. Их количество зависит от степени сложности самой сети.

1224924

Она в большей степени напоминает структуру биологической нейронной сети. Такие виды сетей были разработаны совсем недавно, до этого все процессы были реализованы с помощью однослойных сетей.

Нейроинформатика и нейросистемы

Соответственно подобное решение имеет намного больше возможностей, чем её предок. В процессе обработки информации каждый промежуточный слой представляет собой промежуточный этап обработки и распределения информации. В зависимости от направления распределения информации по синапсам от одного нейрона к другому, можно также классифицировать сети на две категории. Сети прямого распространения или однонаправленная, то есть структура, в которой сигнал движется строго от реферат нейрокомпьютеры и сети слоя к выходному.

Движение сигнала в обратном направлении невозможно. Подобные разработки достаточно широко распространены и в настоящий момент с успехом решают такие задачи, как распознавание, прогнозы или кластеризация. Сети с обратными связями или рекуррентная. Подобные сети позволяют сигналу двигаться не только в прямом, но и в обратном направлении.

Что это даёт?

Реферат: "Разработка, применение и перспективы развития нейрокомпьютеров"

В таких сетях результат выхода может возвращаться на вход исходя из этого, выход нейрона определяется весами и сигналами входа, и дополняется предыдущими выходами, которые снова вернулись на вход. Таким сетям свойственна функция кратковременной памяти, на реферат нейрокомпьютеры и сети которой сигналы восстанавливаются и дополняются в процессе обработки.

Их можно разделить на однородные и гибридные опираясь на типы нейронов, составляющих сеть. А также на гетероассоциативные или автоассоциативные, в зависимости от метода обучения сети, с учителем или. Также можно классифицировать сети по их назначению.

Обобщая сказанное можно сделать вывод, что каждая сеть имеет первый слой нейронов, который называется входным. Где используют нейронные сети? Нейронные сети находят широкое применение в следующих областях:. Способности нейросетей делают их очень популярными. Их можно научить многому, например, играть в игры, узнавать определённый голос и так далее.

Исходя из того, что искусственные сети строятся по принципу биологических сетей, их можно обучить всем процессам, которые человек выполняет неосознанно. Оценка рыночной стоимости жилой недвижимости с использованием нейронных сетей.

[TRANSLIT]

Использование нейронных сетей можно продемонстрировать на примере задачи оценки рыночной стоимости жилой недвижимости. Недвижимость в настоящее время является основным объектом вкладов.

Это огромный рынок. Изменение цен важно компаниям-строителям, риэлторам, людям, вкладывающим в недвижимость, и тем, кто желает обеспечить себя постоянным жильём. Прогнозирование средней стоимости квартир строится на оценке стоимости в настоящее время, и анализе основных тенденций и проблем развития рынка недвижимости.

Кроме уже известных методов оценки, исследуются и реферат нейрокомпьютеры и сети методы оценки недвижимости с использованием нейронных сетей. Существуют успешные примеры решения задачи объективной оценки с помощью нейросети.

Реферат нейрокомпьютеры и сети 1871

В частности, фирма Attrasoft приводит пример оценки стоимости домов в Бостоне с учетом 13 параметров. Очевидно, что цена квартиры зависит от многих факторов, например, общей и жилой площади, количества комнат, этажа, территориального расположения дома, его этажности, состояния, наличия коммуникаций и др. Для полносвязной сети входной сумматор нейрона фактически распадается на два: первый реферат нейрокомпьютеры и сети линейную функцию от входных сигналов сети, второй линейную функцию от выходных сигналов других нейронов, полученных на предыдущем шаге.

Нейрокомпьютеры и моделирование импульсных нейронных сетей — Михаил Киселев

Функция активации нейронов характеристическая функция это нелинейный преобразователь выходного сигнала сумматора. Если функция одна для всех нейронов сети, то сеть называют однородной гомогенной.

Если же характеристическая функция зависит еще от одного или нескольких параметров, значения которых меняются от нейрона к нейрону, то сеть называют неоднородной гетерогенной.

  • Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей.
  • Обобщая сказанное можно сделать вывод, что каждая сеть имеет первый слой нейронов, который называется входным.
  • Экспертная система и надежность нейронных сетей.
  • Сети Хопфилда.
  • Так что нейронные сети в каком-то смысле могут все.
  • Целью прогноза является выбор наилучшего времени для покупки и продажи акций.
  • Понимание, что сеть в конце концов обучится, мало утешает, если на это могут уйти годы.

Составлять сеть из нейронов реферат нейрокомпьютеры и сети вида не обязательно. Слоистая или полносвязная архитектуры не налагают существенных ограничений на участвующие в них элементы. Единственное жесткое требование, предъявляемое архитектурой к элементам сети, это соответствие размерности вектора входных сигналов элемента она определяется архитектурой числу его входов.

Если полносвязная сеть функционирует до получения ответа заданное число тактов k, то ее можно представить как частный случай k-слойной сети, все слои которой одинаковы и каждый из них соответствует такту функционирования полносвязной сети.

Существенное различие между полносвязной и слоистой сетями становится очевидным, когда число тактов функционирования заранее не ограничено слоистая сеть так работать не. Доказаны теоремы о полноте: для любой непрерывной функции нескольких переменных можно построить нейронную сеть, которая вычисляет эту функцию с любой заданной точностью.

Так что нейронные сети в каком-то смысле могут. Обучение искусственных нейронных сетей. Способность к обучению является фундаментальным свойством мозга. В контексте ИНС процесс обучения может рассматриваться как настройка архитектуры сети и весов связей для эффективного выполнения специальной задачи.

Обычно нейронная сеть должна настроить веса связей по имеющейся обучающей выборке. Функционирование сети реферат нейрокомпьютеры и сети по мере итеративной настройки весовых коэффициентов. Свойство сети обучаться реферат нейрокомпьютеры и сети примерах делает их более привлекательными по сравнению с системами, которые следуют определенной системе правил функционирования, сформулированной экспертами.

Для конструирования процесса обучения, прежде всего, необходимо иметь модель внешней среды, в которой функционирует нейронная сеть - знать доступную для сети информацию. Эта модель определяет парадигму обучения.

Во-вторых, необходимо понять, как модифицировать весовые параметры сети - какие правила обучения управляют процессом настройки. Алгоритм обучения означает процедуру, в которой используются правила обучения для настройки весов. Существуют три парадигмы обучения: "с учителем", "без учителя" самообучение и смешанная. В первом случае нейронная сеть располагает правильными ответами выходами сети на каждый входной пример.

Веса настраиваются так, чтобы сеть производила ответы как можно более близкие к известным правильным ответам. Усиленный вариант обучения с учителем предполагает, что известна только критическая оценка правильности выхода нейронной сети, но не сами правильные значения выхода. Обучение без учителя не требует знания правильных ответов на каждый пример обучающей выборки.

В этом случае раскрывается внутренняя структура данных или корреляции между образцами в системе данных, что управления недвижимостью темы рефератов распределить образцы по категориям. При смешанном обучении часть весов определяется посредством обучения с учителем, в то время как остальная получается с помощью самообучения. Теория обучения рассматривает три фундаментальных свойства, связанных с обучением по примерам: емкость, сложность образцов и вычислительная сложность.

Обучение методом соревнования. Нейронные сети находят свое применение в системах распознавания образов, обработки сигналов, предсказания и диагностики, в робототехнических и бортовых системах. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления на обычных компьютерах.

Под емкостью понимается, сколько образцов может запомнить сеть, и какие функции и границы принятия решений могут быть на ней сформированы. Сложность образцов определяет число обучающих примеров, необходимых для достижения способности сети к обобщению. Слишком малое число примеров может вызвать "переобученность" сети, когда она хорошо функционирует на примерах обучающей выборки, но плохо - на тестовых примерах, подчиненных тому же статистическому распределению.

Известны 4 основных типа правил обучения: коррекция по ошибке, машина Больцмана, правило Хебба и обучение методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. При обучении с учителем для каждого входного примера задан желаемый выход d. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности. Особенности нейронных сетей как параллельных вычислительных структур, ассоциируемых с работой человеческого мозга.

История искусственных нейронных сетей как универсального инструмента для решения широкого класса задач. Реферат нейрокомпьютеры и сети обеспечение их работы. Сущность и функции искусственных нейронных сетей ИНСих классификация. Структурные элементы искусственного нейрона. Различия между ИНС и машинами с архитектурой фон Неймана. Построение и обучение данных сетей, области и перспективы их применения. Способы применения нейронных сетей для решения различных математических и логических задач.

Известны три основных вида функции возбуждения: пороговая, линейная и сигмоидальная. Для пороговых элементов выход устанавливается на одном из реферат нейрокомпьютеры и сети уровней в зависимости от того, больше или меньше суммарный сигнал на входе нейрона некоторого порогового значения. Для линейных элементов выходная активность пропорциональна суммарному взвешенному входу нейрона.

Реферат по проекту «Нейронные сети».

Искусственный нейрон Для сигмоидальных элементов в зависимости от входного сигнала, выход варьируется непрерывно, но не линейно, по мере изменения входа. Сигмоидальные элементы имеют больше сходства с реальными нейронами, чем линейные или пороговые, но любой из этих типов можно рассматривать лишь как приближение.

Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно реферат нейрокомпьютеры и сети элементов - нейронов, топология соединений которых зависит от типа сети.

Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо конкретной задачи, мы должны выбрать, каким образом следует соединять нейроны друг с другом, и соответствующим образом подобрать значения весовых параметров на этих связях. Может ли влиять один элемент на другой, зависит от установленных соединений.

Вес соединения определяет силу влияния. Теоретические основы нейроматематики были заложены в начале х годов. В году У. Маккалох и его ученик У. Питтс сформулировали основные положения теории деятельности головного мозга. Ими были получены следующие результаты: разработана модель нейрона как простейшего процессорного элемента, выполняющего вычисление переходной функции от скалярного произведения вектора входных сигналов и вектора весовых коэффициентов; предложена конструкция сети таких элементов для выполнения логических и арифметических операций; сделано основополагающее предположение о том, что такая сеть способна обучаться, распознавать образы, обобщать полученную информацию.

Несмотря на то, что за прошедшие годы нейроматематика ушла далеко вперед, многие утверждения Макклоха остаются актуальными и поныне. В частности, при большом разнообразии моделей нейронов принцип их действия, заложенный Макклохом и Питтсом, остается неизменным. Недостатком данной модели является сама модель нейрона "пороговой" реферат нейрокомпьютеры и сети переходной функции. В формализме У. Маккалоха и У. Питтса нейроны имеют состояния 0, 1 и пороговую логику перехода из состояния в состояние.

Каждый нейрон в сети определяет взвешенную сумму состояний всех других нейронов и сравнивает ее с порогом, чтобы определить свое собственное состояние. Пороговый вид функции не предоставляет нейронной сети достаточную гибкость при обучении и настройке на заданную задачу.

Как применяются нейросети в быту?

Если значение вычисленного скалярного реферат нейрокомпьютеры и сети, даже незначительно, не достигает до заданного порога, то выходной сигнал не формируется вовсе и нейрон "не срабатывает".

Это значит, что теряется интенсивность выходного сигнала аксона данного нейрона и, следовательно, формируется невысокое значение уровня на взвешенных входах в следующем слое нейронов. Серьезное развитие нейрокибернетика получила в работах американского нейрофизиолога Френсиса Розенблата Корнелльский университет.

В году он предложил свою модель нейронной сети. Розенблат ввел в модель Маккаллока и Питтса способность связей к модификации, что сделало ее обучаемой. Эта модель была названа перцептроном.

0 comments