Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Нейрокомпьютер (3) - файл


скачать (11.6 kb.)

Нейрокомпьютер

Пояснение к нейтронным сетям

Нейронная сеть - это последовательность большого числа взаимосвязанных между собой простых вычислительных и способных к самообучению элементов, то есть нейронов.

Нейронная сеть - это последовательность большого числа взаимосвязанных между собой простых вычислительных и способных к самообучению элементов, то есть нейронов.

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.

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.


Мозг человека содержит массивно взаимосвязанную сеть из 1010-1011 нейронов или нервных клеток

Компьютер подобный мозгу человека:

Что это?

Биологический нейрон - простой арифметический вычисляющий элемент

Схематическая модель биологического нейрона

Синапсы

Дендриты

Сома

Аксон

Дендрит от других

Аксон от другого нейрона
  • 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

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.

Ограниченность однослойных персептронов

  • Проблема неразрешимости реализовать логику «Исключающего ИЛИ» (Описанная в книге Марвина Минского и Сеймура Паперта) повергла 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

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

  • 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.

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

Области применения НК

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.

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

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.

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.).



Скачать файл (11.6 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации