Содержание
- 2. Разнообразие, большой объем и противоречивость различной диагностической информации выводят на передний план проблему поиска физических систем,
- 3. Нейросетевой подход: основные положения Процессы познания - результат взаимодействия большого числа простых перерабатывающих элементов, связанных друг
- 4. На сегодняшний день развитие в области теории и приложений нейронных сетей идет в самых разных направлениях:
- 5. Одна из наиболее привлекательных для пользователя сторон нейросетевой технологии, обеспечившая ей нынешнюю всеобщую популярность - отсутствие
- 6. Главное достоинство нейросетей в том, что они предоставляют в руки пользователю некий универсальный нелинейный элемент с
- 7. Набор нелинейных адаптивных элементов позволяет моделировать любое нелинейное преобразование и настраивать его на различные задачи автоматически
- 8. Место нейронных сетей в системах обработки информации можно указать по аналогии со структурой человеческой психики: оно
- 9. В общем случае в поведении нейросети следует различать три задачи: обучение и запоминание поведенческих образцов (эталонов),
- 10. В настоящее время широко распространено использование нейросетей в различных задачах, таких как распознавание ситуаций, выделение сигнала
- 11. Биологический нейрон и его кибернетическая модель Основная цель нейроинформатики - исследование методов и кибернетических систем, имитирующих
- 12. Метод нейробиологии Предмет нейробиологии - изучение нервной системы и ее главного органа - мозга. Принципиальный вопрос
- 13. Биологический нейрон Элементом клеточной структуры мозга является нервная клетка - нейрон. Нейрон в своем строении имеет
- 14. Биологический нейрон Нейроны крайне разнообразны по форме, которая зависит от их местонахождения в нервной системе и
- 15. Искусственные нейронные сети ФОРМАЛЬНЫЙ НЕЙРОН Элемент с пороговой логикой (TLU): преодоление порога -- 1, иначе --
- 16. Механизмы синаптической передачи достаточно сложны и разнообразны. Они могут иметь химическую и электрическую природу. В химическом
- 17. Биологические нейронные сети Взаимодействующие между собой посредством передачи через отростки возбуждений нейроны формируют нейронные сети. Переход
- 18. Выделяют несколько основных типов биологических нейронных сетей, отличающихся структурой и назначением. Один из них - иерархические
- 19. Нейроны образуют два характерных типа соединений: конвергентные, когда большое число нейронов одного уровня контактирует с меньшим
- 20. Ко второму типу нейронных сетей относятся локальные сети, формируемые нейронами с ограниченными сферами влияния. Нейроны локальных
- 21. Важную роль также играют так называемые дивергентные сети с одним входом. Командный нейрон, находящийся в основании
- 22. Сенсорные нейроны формируют первый (нижний) уровень иерархии. Выработанные ими сигналы передаются нейронам локальной сети, содержащим множество
- 23. Биологическая изменчивость и обучение нейронных сетей Структура основных типов биологических нейронных сетей генетически предопределена. При этом
- 24. Генетическая предопределенность имеет место также и в отношении свойств отдельных нейронов, таких, например, как тип используемого
- 25. Изменчивость на уровне сети связана со спецификой нейронов. Нервная ткань практически лишена характерной для других типов
- 26. Специфическая изменчивость нейронных сетей и свойств отдельных нейронов лежит в основе их способности к обучению -
- 27. Математический аппарат нейросетей Традиционно используемым для описания нейронных сетей математическим языком является аппарат векторной и матричной
- 28. Математический аппарат нейросетей Основным структурным элементом в описании способов обработки информации нейронной сетью является вектор -
- 29. Математический аппарат нейросетей Компоненты вектора x = ( x1, x2, ... xn ) можно рассматривать, как
- 30. Математический аппарат нейросетей Множество векторов с действительными компонентами является частным случаем более общего понятия, называемого линейным
- 31. Математический аппарат нейросетей Для двух элементов векторного пространства может быть определено их скалярное (внутреннее) произведение :
- 32. Математический аппарат нейросетей Два различных образа (или вектора) могут быть в той или иной мере похожи
- 33. Математический аппарат нейросетей Чаще всего в основном используются две метрики - Евклидово расстояние и метрика Хемминга.
- 34. Математический аппарат нейросетей Для векторов вводится понятие нормы ||x|| - длины вектора x. Пространство в котором
- 35. Математический аппарат нейросетей Образы, состоящие из действительных признаков, принадлежат Евклидовому пространству. В случае булевых векторов размерности
- 36. Важным для нейросетевых приложений случаем является множество векторов, компоненты которых являются действительными числами, принадлежащими отрезку [0,1].
- 37. Для заданной совокупности признаков, определяющих пространство векторов, может быть сформирован такой минимальный набор векторов, в разной
- 38. Если определена некоторая система линейно независимых векторов x1, x2, ..., xm, где m Выбранная базовая система
- 39. Гиперплоскость делит пространство на две части. Совокупность гиперплоскостей разбивает пространство на несколько множеств, каждое из которых
- 40. Матрица – еще один способ математического представления данных в нейросетях. Пространство квадратных матриц одинаковой размерности с
- 41. Общие характеристики нейросетей Традиционно нейрон описывается в терминах, заимствованных из нейрофизиологии. Согласно этим представлениям, нейрон имеет:
- 42. С конструктивной точки зрения нейрон, являющийся основным элементом нейросети,- представляет собой устройство для получения нелинейной функции
- 43. Выходная величина уj является некоторой функцией от этой суммы: уj = f (s j) Ее называют
- 44. Функциональная схема формального нейрона: формальный нейрон представляет собой математическую модель простого процессора, имеющего несколько входов и
- 45. Вид функции активации является важнейшей характеристикой нейрона. В простейшем случае функция активации - это линейная зависимость:
- 46. Еще в работе У. Мак-Каллока и У. Питтса [1956 г.] использовалась ступенчатая функция активации, формально выражаемая
- 47. Линейный порог или гистерезис Несложная кусочно-линейная функция. Имеет два линейных участка, где функция активации тождественно равна
- 48. В настоящее время в качестве активационной функции чаще используют нелинейную, близкую к ступенчатой, но гладкую (непрерывно
- 50. Параметр k задает крутизну зависимости у от s: чем больше k, тем ближе сигмоида к пороговой
- 51. Нейроны организуются в сеть за счет того, что выход i-го нейрона (уi ) соединяется с одним
- 52. Важнейшим свойством нейрона является его пластичность - возможность изменять параметры в процессе обучения. В ранних работах
- 53. В настоящее время пороговую пластичность обычно сводят к синаптической с помощью следующей операции: К числу входов
- 54. Еще в 1949 г. Доналбдом Хеббом было предложено естественное правило модификации весовых коэффициентов: если два нейрона
- 55. Один из самых неожиданных результатов анализа работы искусственного нейрона (М.Минский и С.Пейперт) состоял в том, что
- 56. Одна из тенденций в развитии нейронных моделей состоит в переходе к более гибким и универсальным нелинейным
- 57. В последние годы все чаще появляются нейросети, использующие именно такого рода функции (радиальные базисные функции, ρ-функции
- 58. Итак, в целом архитектура нейросети может быть задана матрицей весовых коэффициентов w ij, характеризующих силу связей
- 59. Наложением условий на значения wij, предопределяется конфигурация сети. При этом из множества возможных конфигураций получили распространение
- 60. Задание 7 Описать структуру и основной алгоритм работы одной из следующих нейронных сетей: Персептрон Розенблатта; Многослойный
- 61. Основные принципы (свойства) нейросетей Согласно общепринятым представлениям наиболее общими принципами, характерными для современных нейросетей являются: коннекционизм
- 62. Принцип коннекционизма Означает, что каждый нейрон нейросети, как правило, связан со всеми нейронами предыдущего слоя обработки
- 63. Нелинейность функции активации Нелинейность функции активации принципиальна. Если бы нейроны были линейными элементами, то любая последовательность
- 64. Локальность обработки информации и параллелизм вычислений Локальность обработки информации и параллелизм вычислений в нейросетях означает, что
- 65. Обучение вместо программирования Режим распространения информации по сети и соответствующей ей адаптации нейронов носит характер обучения.
- 66. Оптимальность обучающих алгоритмов Еще одной чертой процесса обучения нейросетей является его оптимальность - целевая функция, оценивающая
- 67. Целевая функция Под целевой функцией обычно понимают минимум ошибки сети. В общем случае функция ошибки Ε
- 68. Обучение сети Базовой идеей всех алгоритмов обучения является учет локального градиента в пространстве конфигураций для выбора
- 69. Обучение сети Идеальный метод обучения должен находить глобальный оптимум конфигурации сети. Основные типы обучения нейросети: обучение
- 70. Обучение сети Обучение с учителем – это такой вид обучения, когда действительный выход нейросети сравнивается с
- 71. На способе обработки информации решающим образом сказывается наличие или отсутствие в сети петель обратных связей. Если
- 72. Наличие обратных связей может сделать динамику нейросети (называемой в этом случае рекуррентной) непредсказуемой: сеть может зациклиться
- 73. Классификация нейросетей по типу обучения
- 74. Пример: Обучение нейрона детектированию границы "черное-белое" Способность формального нейрона к обучению проявляется в возможности изменения значений
- 75. Функция, выполняемая нейроном, определяется следующей таблицей: Если нейрон должен служить детектором границы перехода от светлого к
- 76. В традиционных вычислительных системах: Необходимо точное описание алгоритма (ориентация на обработку символов). Данные должны быть точными.
- 77. Некоторые задачи, которые перцептрон не способен решить: 1, 2 — преобразования группы переносов; 3 — из
- 79. Скачать презентацию