Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей

министерство общего и специального образования Российской Федерации

сибирский государственный технологический университет

На правах рукописи

Доррер Михаил Георгиевич

психологическая интуиция ИСКУССТВЕННЫХ нейронных сетей

05.13.16- Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (в биофизике).

диссертация

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

доктор физ.-мат. наук, профессор А.Н. Горбань

Красноярск - 1998

Оглавление

Введение........................................................................................................... 4

Глава 1. Психодиагностика и нейронные сети............................................. 13

1.1 Задачи и методы современной психодиагностики................................. 13

1.2 Сущность интуитивного метода............................................................. 16

1.3 Математические модели и алгоритмы психодиагностики..................... 17

1.4 перспективные алгоритмы построения психодиагностических методик 23

1.5 методы восстановления зависимостей.................................................... 25

1.6 алгоритмы и методы безусловной оптимизации................................... 29

1.7 нейронные сети........................................................................................ 36

1.7.1 Основные элементы.............................................................................. 36

1.7.2 Структура сети..................................................................................... 37

1.7.3 Прямое функционирование сети.......................................................... 37

1.7.4 Обучение сети....................................................................................... 38

1.7.5 Обратное функционирование.............................................................. 39

Выводы главы 1............................................................................................ 40

Глава 2. Решение нейросетями классических задач психодиагностики..... 41

2.1 Классический эксперимент...................................................................... 41

2.2 Оценка значимости вопросов теста........................................................ 44

2.3 Контрастирование сети по значимости вопросов теста......................... 46

2.4 Результаты экспериментов с контрастированными сетями................... 47

Выводы главы 2............................................................................................ 48

Глава 3. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений........ 50

3.1 Проблема оценки взаимоотношений...................................................... 50

3.2 Общая задача экспериментов................................................................. 50

3.3 Применяемые в экспериментах психологические методики.................. 51

3.4 Эксперименты по предсказанию группового статуса........................... 53

3.5 Нейросетевое исследование структуры опросника............................... 60

3.6 Оценка оптимизации задачника нейросетью с позиций теории информации........................................................................................................................ 67

3.7 Эксперименты по предсказанию парных взаимоотношений................ 68

Выводы главы 3............................................................................................ 69

Глава 4. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователями........................................................................................................................ 71

4.1 Постановка проблемы............................................................................. 71

4.2 Аналитическое решение.......................................................................... 72

4.3 Запись решения в идеологии нейросетей............................................... 74

4.4 Алгоритмическая часть........................................................................... 76

4.5 Оценка информационной емкости нейронной сети при помощи выборочной константы Липшица...................................................................................... 82

4.6 Соглашение о терминологии.................................................................. 84

4.7 Компоненты сети..................................................................................... 85

4.8 Общий элемент сети................................................................................ 85

4.9 Вход сети................................................................................................. 87

4.10 Выход сети............................................................................................. 87

4.11 Синапс сети............................................................................................ 88

4.12 Тривиальный сумматор........................................................................ 89

4.13 Нейрон......................................................................................

Внимание, отключите Adblock

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

Скачать