Нейрокомпьютер. Нейронная сеть

Июль 29, 2022

Главная
Информатика
Нейрокомпьютер. Нейронная сеть

Содержание

2. Нейронная сеть - это последовательность большого числа взаимосвязанных между собой простых вычислительных и способных к самообучению
3. Нейрокомпьютер - это вычислительная машина, разработанная на основе взаимосвязанных между собой в единую сеть элементарных вычислительных
4. С вычислительной точки зрения мозг человека является очень эффективной природной моделью компьютера. Минков В.И. 2016 Нейромпьютер
5. Биологический нейрон - простой арифметический вычисляющий элемент Биологический нейрон или нейронная клетка является главным арифметическим элементом,
6. Сома или тело клетки - это большое, круглое центральное тело, в котором реализуются почти все логические
7. Первыми нейрокомпьютерами были перцептроны Розенблатта: Марк-1 (1958) и Тобермори (1961—1967), а также Адалин, разработанный Уидроу и
8. Каждый нейрон ИНС может быть интерпретирован как элементарная вычислительная единица с многомерным входом и нелинейным преобразованием
9. “Задача отделимости” [Минский, Паперт, 1969] XOR-Logic x2 Решение задачи отделимости Линейная разграничиваю-щая поверхность не может решить
10. Ограниченность однослойных персептронов Проблема неразрешимости реализовать логику «Исключающего ИЛИ» (Минский и Пайпер) повергло в шок ученых
11. Советским ученым С.О. Мкртчаном была издана книга “Нейроны и нейронные сети. Введение в теорию формальных нейронов”,
12. Отличия нейрокомпьютера от обычного компьютера: простота; мощность; алгоритм работы компьютера; обучение. Обучение нейрокомпьютера в науке -
13. Области применения НК Минков В.И. 2016 Нейромпьютер (2) Нейрокомпьютеры применяют в: системах предсказания и диагностики системах
14. Программное обеспечение (ПО), имитирующее работу нейронной сети, называют нейропакетом. Нейропакеты предназначены для решения класса трудноформализуемых задач,
15. MATLAB Нейронные сети в среде Matlab выполняют операции сравнения по образцу и классификации объектов, недоступные для
17. Скачать презентацию

Слайд 2

Нейронная сеть - это последовательность большого числа взаимосвязанных между собой простых

вычислительных и способных к самообучению элементов, то есть нейронов.

Все нейроны, находясь во взаимосвязи друг с другом, выполняют однообразные задачи и не требуют вмешательства извне

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 3

Нейрокомпьютер - это вычислительная машина, разработанная на основе взаимосвязанных между

собой в единую сеть элементарных вычислительных единиц, схожих по строению и функциям с натуральными клетками нервной системы человека и способных к самообучению.

Разработка нейрокомпьютеров позволяет уже сегодня решать множество различных задач, к числу которых относятся такие, как распознавание образов, прогнозирование, адаптивное управление и прочее.

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 4

С вычислительной точки зрения мозг человека является очень эффективной природной моделью

компьютера.

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 5

Биологический нейрон - простой арифметический вычисляющий элемент
Биологический нейрон или нейронная

клетка является главным арифметическим элементом, базисным постулатом, и фундаментальной функциональной единицей всех нейронных систем включая мозг.

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 6

Сома или тело клетки - это большое, круглое центральное тело, в

котором реализуются почти все логические функции нейрона.
Аксон (выход), это нить нервного окончания, прикреп-ленная к соме, которая может служить как выходной канал нейрона.
Дендриты (входы) - предста-вляют собой сильно развет-вленное дерево нервных окончаний. Эти длинные неправильной формы волокна нервных окончаний прикрепля-ются к соме.
Синапсы являются специаль-ными контактными точками для входа аксонов.

Биологические прототипы и искусственные нейроны

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 7

Первыми нейрокомпьютерами были перцептроны Розенблатта: Марк-1 (1958) и Тобермори (1961—1967),
а также Адалин, разработанный Уидроу и

Хоффом в 1960 году на основе дельта-правила (формулы Уидроу). В настоящее время Адалин является стандартным элементом многих систем обработки сигналов и связи.

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 8

Каждый нейрон ИНС может быть интерпретирован как элементарная вычислительная единица

с многомерным входом и нелинейным преобразованием биоэлектрических сигналов возбуждения.

Нелинейная

Структуры искусственных нейронных сетей

Слайд 9

“Задача отделимости” [Минский, Паперт, 1969]
XOR-Logic
x2
Решение задачи отделимости
Линейная разграничиваю-щая поверхность

не может решить задачу классификации

Выход из этой проблемы заключается в использовании многослойных сетей

Ограниченность однослойных персептронов ?

Слайд 10

Ограниченность однослойных персептронов
Проблема неразрешимости реализовать логику «Исключающего ИЛИ» (Минский и Пайпер)

повергло в шок ученых на Западе.
Правительство США немедленно прекратило финансирование нейропроектов и приступило к поискам виновных в растрате государственных денег. Бизнесмены, потерявшие надежду вернуть вложенные капиталы, отвернулись от ученых, и нейроинформатика была предана забвению, длившемуся более 20 лет

Слайд 11

Советским ученым С.О. Мкртчаном была издана книга “Нейроны и нейронные сети. Введение в

теорию формальных нейронов”, в которой он показал, что с помощью многослойных персептронов может быть смоделирована любая логическая функция, если только известна ее логическая формула
Более того, им был разработан специальный математический аппарат, позволяющий конструировать такие персептроны.

Слайд 12

Отличия нейрокомпьютера от обычного компьютера:
простота;
мощность;
алгоритм работы компьютера;
обучение.
Обучение нейрокомпьютера в науке

- корректировка весов связей, в результате чего любое входное воздействие на нейрон вызывает соответствующий выходной сигнал

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 13

Области применения НК
Минков В.И. 2016
Нейромпьютер (2)
Нейрокомпьютеры применяют в:
системах

предсказания и диагностики
системах распознавания образов
различных бортовых системах
науке
медицине,
пр.
За нейрокомпьютерами большое будущее.
Нейрокомпьютеры дают базу для создания новых современных суперкомпьютеров.

Слайд 14

Программное обеспечение (ПО), имитирующее работу нейронной сети, называют нейропакетом.
Нейропакеты предназначены для

решения класса трудноформализуемых задач, в основном с целью прогнозирования и параллельной обработки данных.
Создание сети -> Обучение сети -> Выдача пользователю решения
Достоинства нейропакетов:
простота создания и обучения нейронной сети, интуитивно понятный интерфейс;
простота подготовки обучающей выборки;
наглядность и полнота представления информации в процессе создания и обучения нейронной сети;
количество реализуемых стандартных нейропарадигм, критериев и алгоритмов обучения нейронной сети;
возможность создания собственных нейронных структур;
возможность использования собственных алгоритмов обучения нейронной сети, и т.д.

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Слайд 15

MATLAB
Нейронные сети в среде Matlab выполняют операции сравнения по образцу и

классификации объектов, недоступные для традиционной математики, позволяют создавать искусственные системы для решения задач распознавания образов, диагностики заболеваний, автоматического анализа документов и многих других нетрадиционных приложений.
MATLAB предоставляет удобную среду для синтеза нейросетевых методик с прочими методами обработки данных (wavelet-анализ, статистика, финансовый анализ и т.д.).

Минков В.И. 2016

Нейромпьютер (2)

Нейрокомпьютер. Нейронная сеть

Содержание

Нейронная сеть - это последовательность большого числа взаимосвязанных между собой простых

Нейрокомпьютер - это вычислительная машина, разработанная на основе взаимосвязанных между

С вычислительной точки зрения мозг человека является очень эффективной природной моделью

Биологический нейрон - простой арифметический вычисляющий элемент Биологический нейрон или нейронная

Сома или тело клетки - это большое, круглое центральное тело, в

Первыми нейрокомпьютерами были перцептроны Розенблатта: Марк-1 (1958) и Тобермори (1961—1967), а также Адалин, разработанный Уидроу и

Каждый нейрон ИНС может быть интерпретирован как элементарная вычислительная единица

“Задача отделимости” [Минский, Паперт, 1969] XOR-Logicx2Решение задачи отделимости Линейная разграничиваю-щая поверхность

Ограниченность однослойных персептроновПроблема неразрешимости реализовать логику «Исключающего ИЛИ» (Минский и Пайпер)

Советским ученым С.О. Мкртчаном была издана книга “Нейроны и нейронные сети. Введение в

Отличия нейрокомпьютера от обычного компьютера:простота;мощность;алгоритм работы компьютера;обучение. Обучение нейрокомпьютера в науке

Области применения НКМинков В.И. 2016Нейромпьютер (2) Нейрокомпьютеры применяют в: системах

Программное обеспечение (ПО), имитирующее работу нейронной сети, называют нейропакетом.Нейропакеты предназначены для

MATLABНейронные сети в среде Matlab выполняют операции сравнения по образцу и

Похожие презентации

Биологический нейрон - простой арифметический вычисляющий элемент
Биологический нейрон или нейронная

Первыми нейрокомпьютерами были перцептроны Розенблатта: Марк-1 (1958) и Тобермори (1961—1967),
а также Адалин, разработанный Уидроу и

“Задача отделимости” [Минский, Паперт, 1969]
XOR-Logic
x2
Решение задачи отделимости
Линейная разграничиваю-щая поверхность

Ограниченность однослойных персептронов
Проблема неразрешимости реализовать логику «Исключающего ИЛИ» (Минский и Пайпер)

Отличия нейрокомпьютера от обычного компьютера:
простота;
мощность;
алгоритм работы компьютера;
обучение.
Обучение нейрокомпьютера в науке

Области применения НК
Минков В.И. 2016
Нейромпьютер (2)
Нейрокомпьютеры применяют в:
системах

Программное обеспечение (ПО), имитирующее работу нейронной сети, называют нейропакетом.
Нейропакеты предназначены для

MATLAB
Нейронные сети в среде Matlab выполняют операции сравнения по образцу и