🗊Презентация Нейрокомпьютер. Нейронная сеть

Нейрокомпьютер (3) Пояснение к нейтронным сетям

Нейронная сеть - это последовательность большого числа взаимосвязанных между собой простых вычислительных и способных к самообучению элементов, то есть нейронов. Нейронная сеть - это последовательность большого числа взаимосвязанных между собой простых вычислительных и способных к самообучению элементов, то есть нейронов.

Нейрокомпьютер - это вычислительная машина, разработанная на основе взаимосвязанных между собой в единую сеть элементарных вычислительных единиц, схожих по строению и функциям с натуральными клетками нервной системы человека и способных к самообучению. Нейрокомпьютер - это вычислительная машина, разработанная на основе взаимосвязанных между собой в единую сеть элементарных вычислительных единиц, схожих по строению и функциям с натуральными клетками нервной системы человека и способных к самообучению.

Первыми нейрокомпьютерами были перцептроны Розенблатта: Марк-1 (1958) и Тобермори (1961—1967), а также Адалин, разработанный Уидроу и Хоффом в 1960 году на основе дельта-правила (формулы Уидроу). В настоящее время Адалин является стандартным элементом многих систем обработки сигналов и связи.

Ограниченность однослойных персептронов ? Ограниченность однослойных персептронов ?

Ограниченность однослойных персептронов Проблема неразрешимости реализовать логику «Исключающего ИЛИ» (Минский и Пайпер) повергло в шок ученых на Западе. Правительство США немедленно прекратило финансирование нейропроектов и приступило к поискам виновных в растрате государственных денег. Бизнесмены, потерявшие надежду вернуть вложенные капиталы, отвернулись от ученых, и нейроинформатика была предана забвению, длившемуся более 20 лет

Советским ученым С.О. Мкртчаном была издана книга “Нейроны и нейронные сети. Введение в теорию формальных нейронов”, в которой он показал, что с помощью многослойных персептронов может быть смоделирована любая логическая функция, если только известна ее логическая формула Советским ученым С.О. Мкртчаном была издана книга “Нейроны и нейронные сети. Введение в теорию формальных нейронов”, в которой он показал, что с помощью многослойных персептронов может быть смоделирована любая логическая функция, если только известна ее логическая формула Более того, им был разработан специальный математический аппарат, позволяющий конструировать такие персептроны.

Отличия нейрокомпьютера от обычного компьютера: простота; мощность; алгоритм работы компьютера; обучение. Обучение нейрокомпьютера в науке - корректировка весов связей, в результате чего любое входное воздействие на нейрон вызывает соответствующий выходной сигнал

Области применения НК Нейрокомпьютеры применяют в: системах предсказания и диагностики системах распознавания образов различных бортовых системах науке медицине, пр. За нейрокомпьютерами большое будущее. Нейрокомпьютеры дают базу для создания новых современных суперкомпьютеров.

Программное обеспечение (ПО), имитирующее работу нейронной сети, называют нейропакетом. Программное обеспечение (ПО), имитирующее работу нейронной сети, называют нейропакетом. Нейропакеты предназначены для решения класса трудноформализуемых задач, в основном с целью прогнозирования и параллельной обработки данных. Создание сети -> Обучение сети -> Выдача пользователю решения Достоинства нейропакетов: простота создания и обучения нейронной сети, интуитивно понятный интерфейс; простота подготовки обучающей выборки; наглядность и полнота представления информации в процессе создания и обучения нейронной сети; количество реализуемых стандартных нейропарадигм, критериев и алгоритмов обучения нейронной сети; возможность создания собственных нейронных структур; возможность использования собственных алгоритмов обучения нейронной сети, и т.д.

MATLAB Нейронные сети в среде Matlab выполняют операции сравнения по образцу и классификации объектов, недоступные для традиционной математики, позволяют создавать искусственные системы для решения задач распознавания образов, диагностики заболеваний, автоматического анализа документов и многих других нетрадиционных приложений.  MATLAB предоставляет удобную среду для синтеза нейросетевых методик с прочими методами обработки данных (wavelet-анализ, статистика, финансовый анализ и т.д.).

STATISTICA STATISTICA Neural Networks – среда анализа нейросетевых моделей. STATISTICA Automated Neural Networks является одним из самых передовых и самых эффективных нейросетевых продуктов на рынке. Преимущества: автоматический нейросетевой поиск, кодирование номинальных значений, оптимизированные и мощные алгоритмы обучения сети, богатые графические и статистические возможности, поддержка загрузки и анализа нескольких моделей, опциональная возможность генерации исходного кода на языках C, C++, C#, Java, PMML (Predictive Model Markup Language), который может быть легко интегрирован во внешнюю среду для создания собственных приложений.