Cтраница 3
Нам же остается надеяться, что книга окажется полезной хотя бы для некоторых из них, и тем самым внесет свой вклад в распространение идей нейрокомпьютинга в России. [31]
В прошлой главе появление нейрокомпьютеров представлено как закономерный этап развития вычислительной техники. В результате, у читателя может сложиться впечатление, что и сама идея нейрокомпьютинга - недавнее изобретение. Пути Эволюции редко бывают прямыми. Идеи нейрокомпьютинга появились практически одновременно с зарождением последовательных ЭВМ. [32]
Нейрокомпьютинг имеет многочисленные точки соприкосновения с другими дисциплинами и их методами. В частности, теория нейронных сетей использует аппарат статистической механики и теории оптимизации. Области приложения нейрокомпьютинга подчас сильно пересекаются или почти совпадают со сферами применения математической статистики; теории нечетких множеств и экспертных систем. Связи и параллели нейрокомпьютинга чрезвычайно многообразны и свидетельствуют о его универсальности. В данной главе, которую можно рассматривать как дополнительную, так как она требует несколько большей математической подготовки, мы поговорим только о наиболее важных из них. [33]
Он бросает многочисленные вызовы специалистам различных профессий: биологам, физикам, психологам, математикам и другим. Она включает в себя и моделирование мозга и разработку нейрокомпьютеров. Статистики не могут претендовать на соревнование в этих областях и ревностно следят за претензиями нейрокомпьютинга на их экологическую нишу. [34]
Просто нейросети - это не что иное, как новый инструмент анализа данных. И лучше других им может воспользоваться именно специалист в своей предметной области. Данный курс призван как раз помочь усвоить типовые постановки задач для нейросетей. Для этого, прежде всего, нужно четко представлять себе основные особенности нейросетевой обработки информации - парадигмы нейрокомпьютинга. [35]
Первый экспериментальный нейрокомпьютер Snark был построен Марвином Минским в 1951 году. Персептрон был впервые смоделирован на универсальной ЭВМ IBM-704 в 1958 году, причем его обучение требовало около получаса машинного времени. Аппаратный вариант - Mark I Perceptron, был построен в 1960 году и предназначался для распознавания зрительных образов. Его рецепторное поле состояло из 400 пикселей ( матрица фотоприемников 20x20), и он успешно справлялся с решением ряда задач - мог различать некоторые буквы. Однако по причинам, которые станут понятны по мере знакомства с теорией нейросетей, возможности первых персептронов были весьма ограничены. Позднее, в 1969 году Минский в соавторстве с Пейпертом дает математическое обоснование принципиальной, как им казалось, ограниченности персептронов ( Minsky and Papert, 1969), что послужило началом охлаждения научных кругов к нейрокомпьютингу. Исследования в этом направлении были свернуты вплоть до 1983 года, когда они, наконец, получили финансирование от Агентства Перспективных Военных Исследований США, DARPA. [36]