МІНІСТЕРСТВО морського і річкового транспорту
Федеральне державне бюджетне освітня установа вищої ОСВІТИ
«ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ морського і річкового флоту ІМЕНІ АДМІРАЛА С.О. МАКАРОВА »
Реферат
«Нейронні Мережі»
Санкт-Петербург
г.
Зміст
Введення
Основні поняття
Переваги нейронних мереж
Моделі нейронів
Подання нейронних мереж за допомогою направлених графів
Зворотній зв'язок
Архітектура мереж
Одношарові мережі прямого поширення
Багатошарові мережі прямого поширення
Рекурентні мережі
Представлення знань
Штучний інтелект і нейронні мережі
Висновок
Введення
Нейронні мережі, або, точніше, штучні нейронні мережі, являють собою технологію, що йде корінням в безліч дисциплін: нейрофізіологію, математику, статистику, фізику, комп'ютерні науки та техніку. Вони знаходять своє застосування в таких різнорідних областях, як моделювання, аналіз часових рядів, розпізнавання образів, обробка сигналів та управління завдяки одному важливого властивості - здатності навчатися на основі даних за участю вчителя або без його втручання.
Дослідження з штучним нейронних мереж пов'язані з тим, що спосіб обробки інформації людським мозком в корені відрізняється від методів, застосовуваних звичайними цифровими комп'ютерами. Мозок є надзвичайно складний, нелінійний, паралельний комп'ютер. Він має здатність організовувати свої структурні компоненти, звані нейронами, так, щоб вони могли виконувати конкретні завдання (такі як розпізнавання образів, обробку сигналів органів почуттів, моторні функції) у багато разів швидше, ніж можуть дозволити найшвидкодіючі сучасні комп'ютери.
Поняття розвитку нейронів пов'язане з поняттям пластичності мозку - здатності настройки нервової системи відповідно до навколишніх умов. Саме пластичність грає найважливішу роль в роботі нейронів в якості одиниць обробки інформації в людському мозку. Аналогічно, в штучних нейронних мережах робота проводиться з штучними нейронами. У загальному випадку нейронна мережа являє собою машину, що моделює спосіб обробки мозком конкретного завдання. Ця мережа зазвичай реалізується за допомогою електронних компонентів або моделюється програмою, виконуваної на цифровому комп'ютері. Предметом розгляду реферату є важливий клас нейронних мереж, що здійснюють обчислення за допомогою процесу навчання.
Основні поняття
Нейронна мережа - це величезний розподілений паралельний процесор, що складається з елементарних одиниць обробки інформації, що накопичують експериментальні знання і надають їх для подальшої обробки. Нейронна мережа схожа з мозком з двох точок зору.
Знання надходять в нейронну мережу з навколишнього середовища і використовуються в процесі навчання.
Для накопичення знань застосовуються зв'язки між нейронами, звані синаптическими вагами.
Процедура, використовувана для процесу навчання, називається алгоритмом навчання. Ця процедура вибудовує в певному порядку синаптичні ваги нейронної мережі для забезпечення необхідної структури взаємозв'язків нейронів.
Переваги нейронних мереж
Цілком очевидно, що 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 зустрічалися в процесі навчання.
Ці властивості дозволяють нейронних мереж вирішувати складні (масштабні) завдання, які на сьогоднішній день вважаються важче розв'язуються. Однак на практиці при автономній роботі нейронні мережі не можуть забезпечити готові рішення. Їх необхідно інтегрувати в складні системи.
Зокрема, комплексну задачу можна розбити на послідовність відносно простих, частина з яких може вирішуватися нейронними мережами.
Використання нейронних мереж забезпечує наступні корисні властивості систем.
Нелінійність: Штучні нейрони можуть бути лінійними і нелінійними. Нейронні мережі, побудовані із з'єднань нелінійних нейронів, самі є нелінійними. Більше того, ця нелінійність особливого сорту, так як вона розподілена по мережі. Нелінійність є надзвичайно важливою властивістю, особливо якщо...
