Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях
10 Основные понятия нейронных сетей
Нейрон, нейронные сети, основные понятия
В зависимости от функций, выполняемых нейронами в сети, можно выделить три их типа: Каждый нейрон связан с каждым другим нейроном. Каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе. Выходными сигналами сети могут быть все или некоторые выходные сигналы нейронов. Нейроны объединяются в слои. Слой содержит совокупность нейронов с едиными входными сигналами, число нейронов в слое может быть любым и не зависит от количества нейронов в других слоях. Нейроны располагаются в узлах прямоугольной или гесксогональной решетки. Каждый нейрон связан с 4 окрестность Фон Неймана , 6 окрестность Галея или 8 окрестность Мура своими ближайшими соседями. Простейшей нейронной сетью является однослойная нейронная сеть: Вершины круги слева служат лишь для распределения входных сигналов, они не выполняют каких либо вычисления, поэтому они не могут считаться слоем. Каждый элемент из множества входов соединен с каждым нейроном отдельной связью, которой приписан вес, а каждый нейрон выдает взвешенную сумму входов в сеть. В биологических и искусственных сетях многие соединения могут отсутствовать. Могут иметь место также соединения между выходами и входами элементов слоя. Многослойные сети обладают, как правило, большими вычислительными возможностями, могут образовываться каскадами слоев, выход одного слоя является входом для другого слоя. Пример 2-х слойной сети: Среди многослойных сетей выделяют следующие типы: Связи между блоками тоже разделяются на возбуждающие и тормозящие. Для нейронов монотонных сетей необходима монотонная зависимость выходного сигнала нейрона от параметров входных сигналов. Нейроны входного слоя получают входные сигналы, преобразуют их и передают их нейронам следующего слоя и так далее вплоть до выходного, который выдает сигналы для интерпретатора или пользователя. Информация с последующих слоев может передаваться предыдущим. Выбор структуры нейронной сети осуществляется в соответствии с особенностью и сложностью задачи. Все зависит от величин синоптических связей. Поэтому, когда задаются определенные структуры задачи, необходимо найти оптимальные коэффициенты. Сеть обучается , чтобы из некоторого множества входов давать требуемое, сообразное с ним множество выходов, каждое такое входное множество рассматривается, как вектор u входное и y выходное соответственно. Обучение осуществляется путем последственного предъявления входных векторов с одновременной подстройкой весовых коэффициентов по определенной процедуре. Различают алгоритмы обучения с учителем и без учителя: Обучение с учителем предполагает, что для каждого входного вектора существует целевой вектор, представляющий собой требуемый выход. Вместе они называются обучающей парой. Обычно сеть обучается на некотором числе обучающих пар. Для выхода мы имеет два вектора, целевой и тот, который мы вычислили. Разность, которая характеризует ошибку сети, подается в сеть. И в зависимости от нее веса изменяются в зависимости от алгоритма обучения. Эти алгоритмы стремятся минимизировать эту ошибку. Обучение без учителя не нуждается в целевом векторе для входов и следовательно не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами. Обучающее множество состоит лишь из входных векторов и обучающий алгоритм подстраивает веса сети так, чтобы получались согласованные выходные векторы, то есть чтобы предъявление достаточно близких входных векторов давало одинаковые выходы. Процесс выделяет свойства обучаемого множества и группирует сходные вектора в классы. Рассмотрим двухслойную нейронную сеть с m входами и одним выходом. Для определенности будем считать передаточные функции в первом слое сигмаидальными, а в выходном слое используется тождественная функция. Взвешенная сумма векторов первого слоя и будет ответом в сети. Очевидно, что ответ зависит как от входного сигнала, так и от значения ее внутренних параметров, то есть весов нейронов. В г Колмогоров доказал следующую теорему: Эта теорема означает, что для реализации функции многих переменных достаточно операций суммирования и композиции функций одной переменной. Результаты в дальнейшем были переработаны в применении к нейронным сетям. В терминах теории нейронных сетей эта теорема формулируется так: Любую непрерывную функцию нескольких переменных можно с любой точностью реализовать с помощью двухслойной нейронной сети. Новости Новости сайта Новости образования События Новости науки и технологий Политические новости Финансовые и экономические новости Новости спорта Законы Остальные новости ВУЗы Фриланс Заказать работу Поиск заказов Задачи Поиск задач Карта задач Лекции. Авторизация Регистрация Забыли пароль? Лекции - Информатика и программирование - Лекции по СИИ Размещение рекламы на сайте. Основные принципы проведения ДМ.
Нейрон формальный, искусственный — элементарный преобразующий элемент, как составная часть нейросети , в свою очередь, состоит из элементов трех типов и выполняет две основные функции — взвешенное суммирование и нелинейное пре образование. Элементы нейрона — умножители синапсы , сумматор и нелинейный преобразователь. Нелинейный преобразователь выполняет нелинейную функцию одного аргумента — выхода сумматора. Таким образом, нейрон в целом реализует скалярную функцию векторного аргумента. В сумматоре вычисляется величина возбуждения, полученного нейроном, для простоты смещение w0 не учитывается. Структурная схема нейрона Наиболее часто используются следующие функции активации: Обработка базы знаний, содержащей такое число правил, трудно реализуема даже на современных процессорах. Они основываются на использовании случайных изменений весов в ходе обучения. Знаете ли Вы, как разрешается парадокс Ольберса? Фотометрический парадокс, парадокс Ольберса - это один из парадоксов космологии, заключающийся в том, что во Вселенной, равномерно заполненной звёздами, яркость неба в том числе ночного должна быть примерно равна яркости солнечного диска. Это должно иметь место потому, что по любому направлению неба луч зрения рано или поздно упрется в поверхность звезды. Иными словами парадос Ольберса заключается в том, что если Вселенная бесконечна, то черного неба мы не увидим, так как излучение дальних звезд будет суммироваться с излучением ближних, и небо должно иметь среднюю температуру фотосфер звезд. При поглощении света межзвездным веществом, оно будет разогреваться до температуры звездных фотосфер и излучать также ярко, как звезды. Однако в дело вступает явление "усталости света", открытое Эдвином Хабблом, который показал, что чем дальше от нас расположена галактика, тем больше становится красным свет ее излучения, то есть фотоны как бы "устают", отдают свою энергию межзвездной среде. На очень больших расстояниях галактики видны только в радиодиапазоне, так как их свет вовсе потерял энергию идя через бескрайние просторы Вселенной. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике. НОВОСТИ ФОРУМА Рыцари теории эфира.
Соси сука рассказы
Чертежи тормозных механизмов
Структура личности студента
Как сделать выкройку на сарафан солнцем
Как сделать анимацию файл в фотошопе фотографию