🗊Презентация Искусственные нейронные сети. (Лекция 1)

Natural Computing Искусственные нейронные сети Эволюционные методы: - генетические алгоритмы - генетическое программирование - эволюционные стратегии - эволюционное программирование Клеточные алгоритмы ( автоматы ) Иммунные алгоритмы Алгоритмы на основе нечеткой логики

Natural Computing Алгоритмы коллективного разума(поведения): - роевые алгоритмы - муравьиные алгоритмы - алгоритмы движения частиц - бактериальные алгоритмы Новые перспективные направления: - квантовые вычисления (нейронные сети, компьютеры) - ДНК – вычисления ( компьютеры )

Свойства ИНС : Свойства ИНС : 1. Адаптивное обучение: способность улучшать свои характеристики, заложенная в том или ином алгоритме настройки параметров сети, отрабатывающем предъявленные ей обучающие последовательности либо использующем имеющийся опыт; 2. Самоорганизация: ИНС способны изменять свою структуру (архитектуру) или форму представления информации; 3. Обобщение: после окончания процесса обучения сеть может быть нечувствительной и незначительным изменениям входных сигналов, что позволяет применять ее при зашумленных либо не полностью заданных данных; 4. Вычисления в реальном времени: нейросетевые вычисления могут осуществляться параллельно во времени, что существенно увеличивает быстродействие ИНС; 5. Устойчивость к сбоям: частичное разрушение сети ведет к потере качества, однако некоторые ее свойства сохраняются даже в случае разрушения большей части сети.

Некоторые основные события в новейшей истории ИНС: 1943 г. – появление работы У. Маккаллоха и У. Питтса, в которой исследованы свойства простейшей модели нейрона. 1949 г. – Д. Хэбб предлагает первое правило обучения ИНС. 1956 г. – первое компьютерное моделирование ИНС под руководством Н.Рочестера. 1969 г. – появление работы М. Минского и С. Пайперта, посвященной аналитическому исследованию свойств персептрона. 1974 г. – в диссертации П. Вербоса предложена процедура обучения многослойных сетей. 1987 г. – создание первого нейрочипа под руководством Дж. Хопфилда.