Міністерство освіти і науки Російської Федерації
Державне загальноосвітній заклад вищої професійної освіти
Воронезького державного університету
Факультет прикладної математики, інформатики та механіки
Кафедра математичних методів дослідження операцій
Реалізація одношарової нейронної мережі (персептрона)
Курсова робота
за спеціальністю 010400 Прикладна математика та інформатика спеціалізація "Математичне та інформаційне забезпечення економічної діяльності"
Зав кафедрою Баскаков А.Г.
д. ф. м. н., проф. p> Студент, 3 курс Андрєєв П.А.
Керівник Каширіна І.Л.
к.т.н., доц. br/>
Воронеж 2012
Введення
Нейронна мережу в (теорії штучного інтелекту) - спрощена модель біологічної нейронної мережі.
Нейронні мережі виникли з досліджень в галузі штучного інтелекту, а саме, зі спроб відтворити здатність біологічних нервових систем навчатися і виправляти помилки, моделюючи низкоуровневую структуру мозку. Основною областю досліджень з штучного інтелекту в 60-ті - 80-ті роки були експертні системи. Такі системи грунтувалися на високорівневої моделюванні процесу мислення (зокрема, на представленні, що процес нашого мислення побудований на маніпуляціях з символами). Скоро стало ясно, що подібні системи, хоча і можуть принести користь у деяких областях, що не ухвативают деякі ключові аспекти людського інтелекту. За однією з точок зору, причина цього полягає в тому, що вони не в змозі відтворити структуру мозку. Щоб створити штучний інтелект, необхідно побудувати систему з схожою архітектурою. p align="justify"> Свою силу нейронні мережі черпають, по-перше, з розпаралелювання обробки інформації і, по-друге, із здатності самонавчатися, тобто створювати узагальнення. Під терміном узагальнення розуміється здатність отримувати обгрунтований результат на підставі даних, які не зустрічались в процесі навчання. Ці властивості дозволяють нейронних мереж вирішувати складні (масштабні) завдання, які на сьогоднішній день вважаються важковирішуваними. Нейронні мережі являють собою нову і дуже перспективну обчислювальну технологію, що дає нові підходи до дослідження динамічних задач у фінансовій області. Спочатку нейронні мережі відкрили нові можливості в області розпізнавання образів, потім до цього додалися статистичні і засновані на методах штучного інтелекту засоби підтримки прийняття рішень та вирішення завдань у сфері фінансів. Здатність до моделювання нелінійних процесів, роботі з зашумленими даними і адаптивність дають можливості застосовувати нейронні мережі для вирішення широкого класу фінансових завдань. p align="justify"> Програми нейронні мереж охоплюють най...
