Общие принципы, характерные для нейросетей

Московский Автомобильно-Дорожный Институт

(Государственный Технический Университет)

Кафедра АСУ

Курсовая работа

по дисциплине: «Интеллектуальные системы»

Тема работы: «Общие принципы, характерные для нейросетей»

Москва 2000

Содержание

Введение

Наиболее интересные нейросетевые архитектуры и их приложения

Общие принципы, характерные для нейросетей

Локальность и параллелизм вычислений Программирование: обучение, основанное на данных Универсальность обучающих алгоритмов

Сферы применения нейросетей

Вывод

Список литературы

Введение

Традиционно нейрон описывался в терминах, заимствованных из нейрофизиологии. Согласно этим представлениям нейрон имеет один выход sj и несколько входов (синапсов), на которые поступают внешние воздействия хi (от рецепторов и от других нейронов).

Количество нейронов в мозге оценивается величиной 10¹⁰ -10¹¹ . Типичные нейроны имеют тело клетки (сому), множество ветвящихся коротких отростков - дендритов и единственный длинный и тонкий отросток - аксон. На конце аксон также разветвляется и образует контакты с дендритами других нейронов - синапсы.

Рисунок 1. Схема межнейронного взаимодействия

Искусственные нейронные сети получили широкое распространение за последние 20 лет и позволили решать сложные задачи обработки данных, часто значительно превосходя точность других методов статистики и искусственного интеллекта, либо являясь единственно возможным методом решения отдельных задач. Нейросеть воспроизводит структуру и свойства нервной системы живых организмов: нейронная сеть состоит из большого числа простых вычислительных элементов (нейронов) и обладает более сложным поведением по сравнению с возможностями каждого отдельного нейрона. Нейросеть получает на входе набор входных сигналов и выдает соответствующий им ответ (выходные сигналы), являющийся решением задачи.

Искусственные нейронные сети применяются для задач классификации или кластеризации многомерных данных. Основная идея лежащая в основе нейронных сетей – это последовательное преобразование сигнала. Основой нейронной сети является кибернетический нейрон. Кибернетический нейрон состоит из 3 логических блоков: входы, функция преобразования и выход. На каждую комбинацию конкретных значений входов функция преобразования нейрона вырабатывает определённый сигнал (выход) (обычно скаляр), и передает его на входы другим нейронам сети. Подавая на входы некоторым нейронам сигналы извне, и отметив выходы части нейронов, как выходы сети в целом, мы получим систему, осуществляющую отображение.

Нейронные сети различаются функцией преобразования в нейронах, внутренней архитектурой связей между нейронами и методами настройки (обучения).

Основным плюсом нейросетей является возможность решения широкого класса задач алгоритмически не разрешимых или задач с нечёткими условиями. Доступность и возросшие вычислительные возможности современных компьютеров привели к широкому распространению программ, использующих принципы нейросетевой обработки данных, но исполняемых на последовательных компьютерах.

Рисунок 3. Глобальность связей в искуственных нейросетях

Типичный формальный нейрон производит простейшую операцию - взвешивает значения своих входов со своими же локально хранимыми весами и производит над их суммой нелинейное преобразование:

Рисунок 5. Обучение сети как задача оптимизации

Базовой идеей всех алгоритмов обучения является учет локального градиента в пространстве конфигураций для выбора траектории быстрейшего спуска по функции ошибки. Функция ошибки, однако, может иметь множество локальных минимумов, представляющих суб-оптимальные решения.

Вывод

Возможности нейронных сетей

Основными интересными на практике возможностями нейронных сетей являются такие:

- Существование быстрых алгоритмов обучения: нейронная сеть даже при сотнях входных сигналов и десятках-сотнях тысяч эталонных ситуаций может быть быстро обучена на обычном компьютере. Поэтому нейронные сети имеют широкий круг применимости и позволяют решать сложные задачи прогноза, классификации или диагностики.

- Возможность работы при наличии большого числа неинформативных, шумовых входных сигналов − предварительного их отсева делать не нужно, нейронная сеть сама определит их малопригодность для решения задачи и может их явно отбросить.

- Возможность работы со скоррелированными независимыми переменными, с разнотипной информацией − непрерывнозначной и дискретнозначной, количественной и качественной, что часто доставляет затруднение методам статистики

- Нейронная сеть одновременно может решать несколько задач на едином наборе входных сигналов − имея несколько выходов, прогнозировать значения нескольких показателей.

- Алгоритмы обучения накладывают достаточно мало требований на структуру нейронной сети и свойства ее нейронов. Поэтому при наличии экспертных знаний или в случае специальных требований можно целенаправленно выбирать вид и свойства нейронов и нейронной сети, собирать структуру нейронной сети вручную, из отдельных элементов, и задавать для каждого из них нужные свойства.

Преимущества нейронных сетей

Круг задач, для решения которых используются н

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать