Искусственная нейронная сеть

Cтраница 1

Искусственная нейронная сеть ( ИНС, нейросеть) - это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы сети, а некоторые выходы - как внешние выходы сети. Подавая любые числа на входы сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах сети. Таким образом, работа нейросети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами сети. [1]

Искусственная нейронная сеть содержит набор нейронов и связей. [2]

Модель нейрона. [3]

Искусственная нейронная сеть - это существенно параллельно распределенный процессор, который обладает способностью к сохранению и репрезентации опытного знания. [4]

Искусственная нейронная сеть обучается посредством некоторого процесса, модифицирующего ее веса. Если обучение успешно, то предъявление сети множества входных сигналов приводит к появлению желаемого множества выходных сигналов. Имеется два класса обучающих методов: детерминистский и стохастический. [5]

Искусственная нейронная сеть построена из нейронов, связанных друг с другом. Даже если работа нейронной сети имитируется на компьютере, лучше представлять ее себе не как программу, а как электронную схему. Мы будем рассматривать два вида нейронных сетей: статические, которые также часто называют сетями с прямой связью ( feed-forward), и динамические, или рекуррентные сети. [6]

Теория искусственных нейронных сетей развивается стремительно, но в настоящее время она недостаточна, чтобы быть опорой для наиболее оптимистических проектов. В ретроспективе видно, что теория развивалась быстрее, чем предсказывали пессимисты, но медленнее, чем надеялись оптимисты, - типичная ситуация. [7]

Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи мыслят их в терминах организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия может и закончиться. Наши знания о работе мозга столь ограничены, что мало бы нашлось руководящих ориентиров для тех, кто стал бы ему подражать. Поэтому разработчикам сетей приходится выходить за пределы современных биологических знаний в поисках структур, способных выполнять полезные функции. Во многих случаях это приводит к необходимости отказа от биологического правдоподобия, мозг становится просто метафорой, и создаются сети, невозможные в живой материи или требующие неправдоподобно больших допущений об анатомии и функционировании мозга. [8]

В искусственной нейронной сети, использующей обучение по Хэббу, наращивание весов определяется произведением уровней возбуждения передающего и принимающего нейронов. [9]

Способность искусственных нейронных сетей обучаться является их наиболее интригующим свойством. Подобно биологическим системам, которые они моделируют, эти нейронные сети сами моделируют себя в результате попыток достичь лучшей модели поведения. [10]

Структура искусственных нейронных сетей была смоделирована как результат изучения человеческого мозга. Как мы отмечали выше, сходство между ними в действительности очень незначительно, однако даже эта скромная эмуляция мозга приносит ощутимые результаты. Например, искусственные нейронные сети имеют такие аналогичные мозгу свойства, как способность обучаться на опыте, основанном на знаниях, делать абстрактные умозаключения и совершать ошибки, что является более характерным для человеческой мысли, чем для созданных человеком компьютеров. [11]

Теория искусственных нейронных сетей в настоящее время проходит этап формирования, что обусловливает разнообразие постановок проблем и основных определений. Исследователи наделяют искусственные нейроны разнообразными свойствами, которые, по их мнению, адекватны функциям биологических нейронов и позволяют получать решение актуальных для исследователя задач. [12]

Под искусственной нейронной сетью ( ИНС) понимают систему, состоящую из большого числа взаимосвязанных и параллельно функционирующих вычислительных элементов - нейронов. Такие системы воспроизводят организационные принципы логических действий, свойственные человеческому моз ] у. [13]

В искусственных нейронных сетях полная величина энергии сети определяется как функция определенного множества сетевых переменных. Искусственная переменная температуры инициируется в большую величину, тем самым позволяя сетевым переменным претерпевать большие случайные изменения. Изменения, приводящие к уменьшению полной энергии сети, сохраняются; изменения, приводящие к увеличению энергии, сохраняются в соответствии с вероятностной функцией. Искусственная температура постепенно уменьшается с течением времени и сеть конвергирует в состояние минимума полной энергии. [14]

Среди применений искусственных нейронных сетей хочется особенно отметить их эффективное использование для описания статики и динамики трудно формализуемых математически процессов. Примером являются процессы, протекающие в биореакторах. Рост биомассы в таких процессах зависит от множества факторов и, как следствие этого, кинетические модели являются плохо устанавливаемыми. [15]

Страницы: 1 2 3 4