різноманітніші області інтересів: розпізнавання образів, обробка зашумлені даних, доповнення образів, асоціативний пошук, класифікація, оптимізація, прогноз, діагностика, обробка сигналів, абстрагування, управління процесами, сегментація даних, стиснення інформації, складні відображення, моделювання складних процесів, машинне зір, розпізнавання мови. Сенс використання нейронні мереж у фінансовій області полягає зовсім не в тому, щоб витіснити традиційні методи або винаходити велосипед. Це просто ще одне можливе засіб для вирішення завдань. p align="center">
Історія нейронних мереж Перший інтерес до нейромереж був обумовлений піонерською роботою Маккаллок і Пітса, виданої в 1943 році, де пропонувалася схема комп'ютера, заснованого на аналогії з роботою людського мозку. Вони створили спрощену модель нервової клітини - нейрон. Мозок людини складається з білого і сірого речовин: біле - це тіла нейронів, а сіра - це сполучна тканина між нейронами, або аксони і дендрити. p align="justify"> Мозок складається приблизно з 1011 нейронів, пов'язаних між собою. Кожен нейрон отримує інформацію через свої дендрити, а передає її далі тільки через єдиних аксон, що розгалужується на кінці на тисячі синапсів (див. рис. 1). br/>
Рис. 1
В
Найпростіший нейрон може мати до 10000 дендритів, приймаючих сигнали від інших клітин. Таким чином, мозок містить приблизно 1015 взаємозв'язків. Якщо врахувати, що будь-який нейрофизиологический процес активізує відразу безліч нейронів, то можна уявити собі ту кількість інформації або сигналів, яке виникає в мозку. p align="justify"> Нейрони взаємодіють за допомогою серій імпульсів, що тривають кілька мілісекунд, кожен імпульс являє собою частотний сигнал з частотою від декількох одиниць до сотень герц. Це неймовірно поволі в порівнянні з сучасними комп'ютерами, але в теж час людський мозок набагато швидше машини може обробляти аналогову інформацію, як-то: дізнаватися зображення, відчувати смак, дізнаватися звуки, читати чужий почерк, оперувати якісними параметрами. Все це реалізується за допомогою мережі нейронів, з'єднаних між собою синапсами. Іншими словами, мозок - це система з паралельних процесорів, що працює набагато ефективніше, ніж популярні зараз послідовні обчислення. p align="justify"> Метою даної курсової роботи є реалізація програми, що дозволяє визначити фігури зображені користувачем на панелі програми (труегольнік або коло). Для досягнення цієї мети я створю найпростішу одношарову нейронну мережу (персептрон) з можливістю її навчання. br/>
Постановка завдання
Короткий огляд штучних нейронних мереж.
Вивчення алгоритму одношарової нейронної мережі (персептрона) з її навчанням.
Написання програми з можливістю визначення фігури зображеної користувачем (трикутник або коло), використовуючи...
