Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Современность нейросетевых технологий
Черты современных архитектур
Классические исследования, выполненные в послевоенные годы и дальнейших бурный прогресс в нейроинформатике в 80-е годы определили некоторые общие черты перспективных архитектур и направления исследований. . Плотное сопряжение теоретических исследований с поиском новых физических принципов и физических сред для аппаратной реализации нейронных сетей. Здесь прежде всего следует отметить оптические системы, как линейные, так и нелинейные: фурье-оптика, голограммы, нелинейные фоторефрактивные кристаллы, оптические волноводные волокна, электронно-оптические умножители и другие. Перспективными также являются среды с естественными автоволновыми свойствами (химические и биологические). Все эти среды реализуют важное свойство массивной параллельности при обработке информации. Кроме того, они, как правило, содержат механизмы "саморегулирования", позволяющие организовывать обучение без учителя. . Иерархичность архитектур и разделение функций нейронов. В современных архитектурах используются слои или отдельные нейроны нескольких различных типов: командные нейроны-переключатели, пороговые нейроны, нейронные слои с латеральным торможением, работающие по принципу "победитель забирает все". Априорное разделение функций нейронов значительно упрощает обучение, так как сеть изначально структурно соответствует задаче. . Преимущественное использование методов обучения без учителя, за счет самоорганизации. Эти методы имеют глубокие биологические основания, они обеспечивают локальный характер обучения. Это позволяет не применять глобальную связность сети. С учителем обучаются только внешние, выходные слои нейронов, причем роль учителя часто сводится только к общей экспертной оценке качества работы сети. . Ориентация исследований и архитектур непосредственно на приложения. Модели общего характера, такие как сеть Хопфилда или многослойный персептрон, в основном представляют научный интерес, так как допускают относительно полное теоретическое исследование. Этот список является далеко не полным.
Программное обеспечение
К настоящему времени сформировался обширный рынок нейросетевых продуктов. Подавляющее большинство продуктов представлено в виде моделирующего программного обеспечения. Ведущие фирмы разрабатывают также и специализированные нейрочипы или нейроплаты в виде приставок к обычным ЭВМ (как правило, персональным ЭВМ линии IBM PC AT). При этом программы могут работать как без нейро-приставок, так и с ними. В последнем случае быстродействие гибридной ЭВМ возрастает в сотни и тысячи раз. Некоторые наиболее извесные и популярные нейросистемы: NeuralWorks Professional II Plus, ExploreNet 3000, NeuroShell 2.0
Многообразие применения
Нейронные сети - универсальные аппроксимирующие устройства и могут с любой точностью имитировать любой непрерывный автомат. Результаты работ М. Доррера и др. дают подход к раскрытию механизма интуиции нейронных сетей, проявляющейся при решении ими психодиагностических задач. Нейронные сети широко используются в химических и биохимических исследованиях. Так же важна их роль при прогнозировании динамики фондовых рынков и других экономических задач. Возможно применение нейросетевых моделей в составе геоинформационных систем. И, конечно, в решении различных математических и физических задач и т.д.
Вывод ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей - это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть - способ решения проблемы эффективного параллелизма. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения - одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных. Следует отметить, что вычислительные системы, основанные на искусственных нейронных сетях, обладают рядом качеств, которые присущи мозгу человека: массовый параллелизм; распределённое представление информации и вычисления; способность к обучению и обобщению; адаптивность; свойство контекстуальной обработки информации; толерантность к ошибкам; низкое энергопотребление. В заключение можно сказать, что в данной работе были рассмотрены историческое формирование и развитие нейронауки, общие основы и введения в область искусственных нейронных систем и нейросетевого моделирования, выделены виды их реализации и самого процесса аппаратного «восприятия», а так же описаны различные виды нейросетей и их особенности. Подчеркивается важность нейросетевых технологий в современной науке и жизни, которая объясняется многообразием их применения; уделяется внимание продолжающемуся развитию искусственной нейроиндустрии.
Практическая часть Лабораторная работа № 1
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2020-12-09; просмотров: 76; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 13.59.43.17 (0.006 с.) |