Нейронные сети
Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | научная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.08.2010 |
| Размер файла | 4,3 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
- содержательной интерпретации смысла интенсивности входных сигналов и весовых коэффициентов ("проблема интерпретируемости весовых коэффициентов");
- содержательной интерпретации и обоснования аддитивности аргумента и вида активационной (передаточной) функции нейрона ("проблема интерпретируемости передаточной функции");
- "Комбинаторного взрыва" при определении структуры связей нейронов, подборе весовых коэффициентов и передаточных функций ("проблема размерности");
- "проблема линейной разделимости классов" в случае отсутствия вариабельности весовых коэффициентов нейронов, соответствующих тем или иным классам.
Математическая модель ННС основана на предложенной автором системной теории информации и семантической информационной модели автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), и в отличие от известных нейронных сетей, обеспечивают автоматизацию всех 10 базовых когнитивных операций, образующих "когнитивный конфигуратор". Предложены не только математическая модель, но также и соответствующий численный метод (включая алгоритмы и структуры данных), а также программный инструментарий нелокальных нейронных сетей (универсальная когнитивная аналитическая система "Эйдос" версии 12.5), успешно апробированные в ряде предметных областей. Данная система обеспечивает неограниченное количество слоев ННС при максимальном количестве весовых коэффициентов в слое до 16 миллионов (в текущей версии), до 4000 выходных нейронов, а также автоматическую визуализацию и запись в виде графических файлов сформированных моделей нелокальных нейронов и Паретто-подмножеств нелокальной нейронной сети.
Литература
1. Lutsenko E.V. Conceptual principles of the system (emergent) information theory & its application for the cognitive modelling of the active objects (entities) //2002 IEEE International Conference on Artificial Intelligence System (ICAIS 2002). -Computer society, IEEE, Los Alamos, California, Washington-Brussels-Tokyo, p. 268-269.
2. Бранский В.П. Философские основания проблемы синтеза релятивистских и квантовых принципов. - Л: ЛГУ, 1973. -175с.
3. Луценко Е. В.Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2002. - 605 с.
4. Луценко Е.В. Интерференция последствий выбора в результате одновременного выбора альтернатив и необходимость разработки эмерджентной теории информации. //В сб.: "Материалы III всероссийской межвузовской научно-технической конференции". - Краснодар: КВИ, 2002. - С.24-30.
5. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. - 280с.
6. Роберт Г.Джан, Бренда Дж.Данн. Границы реальности. (Роль сознания в физическом мире). /Пер. с англ. - М.: Объединенный институт высоких температур РАН, 1995. - 287с.
7. Цехмистро И.З. Поиски квантовой концепции физических оснований сознания. - Харьков: ХГУ, 1981. - 275с.
8. Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей. Лаборатория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2, ВНИИТФ, Снежинск, http://alife.narod.ru/lectures/neural/Neu_index.htm.
9. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Формальная постановка задачи и синтез многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона // Научный журнал КубГАУ. - 2004.- №4(6). -22 с. http://ej.kubagro.ru
10. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Исследование многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона // Научный журнал КубГАУ. - 2004.- №4(6). -28 с. http://ej.kubagro.ru
Подобные документы
Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 06.12.2010Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.
контрольная работа [229,5 K], добавлен 28.05.2010Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.
презентация [1,3 M], добавлен 23.09.2015Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.
дипломная работа [962,4 K], добавлен 23.06.2012Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.
реферат [270,4 K], добавлен 07.03.2009Сущность и функции искусственных нейронных сетей (ИНС), их классификация. Структурные элементы искусственного нейрона. Различия между ИНС и машинами с архитектурой фон Неймана. Построение и обучение данных сетей, области и перспективы их применения.
презентация [1,4 M], добавлен 14.10.2013Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.10.2015Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.
реферат [78,9 K], добавлен 22.01.2015Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014
