рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Понятие нейронной сети

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Понятие нейронной сети

Понятие нейронной сети - раздел Философия, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ Нейронные Вычисления – Это Теория Разработки И Исследо...

Нейронные вычисления – это теория разработки и исследования систем обработки информации, использующих механизмы восприятия и переработки информации естественных информационных систем – мозга человека и животных.

Исследования нейрофизиологов показали, что основным функциональным элементом головного мозга является нейрон. Мозг состоит из приблизительно 10¹¹ нейронов. Нейрон - специализированная клетка, которая способна к передаче, обработке и хранению информации, необходимой для реализации физиологических функций организма. Биологический нейрон состоит из тела и входных и выходных каналов - дендритов и аксонов.

Для хранения информации в нейронах имеются так называемые синапсы. Эти образования представляют собой в большинстве случаев однонаправленные «ворота» между аксонами пресинаптических нейронов и дендритами постсинаптического нейрона. Их основное назначение заключается в накоплении и хранении информации в течение всего жизненного цикла организма. Основой всех функций памяти мозга является именно механизм деятельности синапсов, количество которых в головном мозге человека составляет около 10¹⁴–10¹⁵.

Еще одна особенность биологических нейронных сетей — естественный параллелизм и коллективизм их работы.

Обучение естественных нейронных систем происходит путем изменения силы межнейронных связей.

Возможности биологических нейронных сетей обусловлены следующими их свойствами:

1) Параллельность обработки информации: параллельное функционирование групп нейронов, и распределенную организацию памяти.

2) Способность к ассоциированию, классификации, обобщению, абстрагированию и множество других.

3) Способность к самоорганизации. В процессе работы биологические нейронные сети самостоятельно, под воздействием внешней среды, обучаются решению разнообразных задач.

4) Надежность. Биологические нейронные сети обладают фантастической надежностью: выход из строя даже 10% нейронов в нервной системе не прерывает ее работы.

Нейронные вычисления можно рассматривать как перспективную альтернативу программируемым вычислениям.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Государственное образовательное учреждение... высшего профессионального образования... Санкт Петербургский государственный...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Понятие нейронной сети

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Целый ряд других направлений
· Генетические алгоритмы · Когнетивное моделирование; · Интеллектуальные интерфейсы; · Распознавание и синтез речи; · Дедуктивные модели; · Многоагентны

Понятие «Знание» в ИИ
Разумное поведение человека базируется на знании и опыте, являющихся результатом обучения. Т.е. способность к обучению и накоплению знаний является основным признаком интеллекта. Получением, накопл

Проблема представления знаний
Целое направление искусственного интеллекта – «Инженерия знаний» – занимается вопросами проектирования баз знаний, т.е. проблемами обработки знаний. Обработка знаний включает в себя: ·

Логическая модель представления знаний
Одним из способов представления знаний является язык математической логики, позволяющий формально описывать понятия предметной области и связи между ними. Все логические модели знаний представляютс

Семантические сети
Семантическая сеть наиболее близка к тому, как представляются знания в текстах на естественном языке. В ее основе лежит идея о том, что вся необходимая информация может быть

Продукционная модель представления знаний
В общем случае продукционное правило можно представить в следующем виде: i : S; L; A®B; Q , где i – индивидуальный номер продукции;

Представление знаний с применением фреймов
1.6.1. Понятие фрейма и слота Термин фрейм (frame — каркас, рамка) предложен М. Минским в 70-е годы. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии

Назначения и основные свойства ЭС
Существенный прорыв в практических приложениях ИИ произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-э

Особенности построения и организации ЭС
Основой любой ЭС является совокупность знаний, структурированная в целях упрощения процесса принятия решения. Для специалистов в области ИИ термин знания означает совокупность сведений о сущ

Преимущества использования экспертных систем
Возникает вопрос: «Зачем разрабатывать ЭС? Не лучше ли обратиться к человеческому опыту, как это было раньше?» Отметим лишь основные преимущества, которые дает использование ЭС: 1

Технология разработки экспертных систем
Технология разработки ЭС включает в себя шесть этапов (см. рис. 2.5): этапы идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования, опытной эксплуатации.

Основные режимы работы экспертных систем
В работе ЭС можно выделить два основных режима: режим приобретения знаний и режим решения задачи (режим консультации или режим использования). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуще

Отличия ЭС от традиционных программ
Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать: 1) Компетентностью, а именно: Ø Достигать экспертного уровня решений (

История возникновения теории нечетких множеств
Теория нечетких множеств (fuzzy sets theory) ведет свое начало с 1965г., когда профессор Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) из университета Беркли опубликовал основополагающую работу “Fuzzy Sets” в журнале “

Задачи, решаемые с помощью нейронных вычислений
Классификация образов. Задача состоит в указании принадлежности входного образа (например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольки

Принципы организации и функционирования ИНС
Нейронная сеть – это параллельная распределенная структура обработки информации в виде направленного графа с учетом следующих определений и ограничений: 1) вершинами

Архитектуры искусственных нейронных сетей
На сегодняшний день можно выделить четыре основные разновидности архитектуры ИНС. 1. Однослойные прямонаправленные сети. K-слойной называется ИНС, состоящая из k групп