Библиотека Рефераты Курсовые Дипломы Поиск
Библиотека Рефераты Курсовые Дипломы Поиск
сделать стартовой добавить в избранное
Кефирный гриб на сайте www.za4et.net.ru

Экономика и Финансы Экономика и Финансы     Экономико-математическое моделирование Экономико-математическое моделирование

Нейронные сети

Гуашь "Классика", 12 цветов.
Гуашевые краски изготавливаются на основе натуральных компонентов и высококачестсвенных пигментов с добавлением консервантов, не
170 руб
Раздел: 7 и более цветов
Горшок торфяной для цветов.
Рекомендуются для выращивания крупной рассады различных овощных и цветочных, а также для укоренения саженцев декоративных, плодовых и
7 руб
Раздел: Горшки, ящики для рассады
Брелок LED "Лампочка" классическая.
Брелок работает в двух автоматических режимах и горит в разных цветовых гаммах. Материал: металл, акрил. Для работы нужны 3 батарейки
131 руб
Раздел: Металлические брелоки

Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Волгоградский государственный технический университет Кафедра информационных систем в экономике Реферат по информационным технологиям на тему «Нейронные сети» Выполнил: студент группы ЭИС-458 Дорощенко Ф. Н. Проверил: Черняева Н.В. Волгоград, 2008 Оглавление Введение 1. Базовые понятия искусственного нейрона 1.1 Структура искусственного нейрона 1.2 Активационные функции 1.3 Классификация 2. Преимущества нейронных сетей 3. Использование нейронных сетей 3.1 Требования к компетенции пользователя 3.2 Области применения нейронных сетей Заключение Список использованной литературы Введение В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях. Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений нейросетей. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. С помощью нейросетей можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов, создавать самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по тексту. В то время как на западе применение НС уже достаточно обширно, у нас это еще в некоторой степени экзотика – российские фирмы, использующие НС в практических целях, наперечет. Широкий круг задач, решаемый нейронными сетями, не позволяет в настоящее время создавать универсальные, мощные сети, вынуждая разрабатывать специализированные сети, функционирующие по различным алгоритмам. Тем не менее, тенденции развития нейросетей растут с каждым годом. Цель моей работы – разбор базовых понятий, связанных с изучением нейронных сетей, а также выявление перспектив развития. 1. Базовые понятия искусственного нейрона 1.1 Структура искусственного нейрона Искусственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона. Каждый вход умножается на соответствующий вес, аналогичный синоптической силе, и все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона. На рис.1 представлена модель, реализующая эту идею. рис.1.Искусственный нейронХотя сетевые парадигмы весьма разнообразны, в основе почти всех их лежит эта конфигурация. Здесь множество входных сигналов, обозначенных x1, x2, x3.x , поступает на искусственный нейрон. Эти входные сигналы, в совокупности обозначаемые вектором X, соответствуют сигналам, приходящим в синапсы биологического нейрона. Каждый сигнал умножается на соответствующий вес w1, w2, w3.w , и поступает на суммирующий блок, обозначенный СУМ. Каждый вес соответствует &quo ;силе&quo ; одной биологической синоптической связи. (Множество весов в совокупности обозначается вектором W). Суммирующий блок, соответствующий телу биологического элемента, складывает взвешенные входы алгебраически, создавая выход, который мы будем называть E .

1.2 Активационные функции Сигнал E далее, как правило, преобразуется активационной функцией F и дает выходной нейронный сигнал OU . Активационная функция может быть обычной линейной функцией: OU =K( E ) где К –постоянная, пороговой функцией OU =1 ,если E &g ; OU =0 в остальных случаях, где – некоторая постоянная пороговая величина, или же функцией более точно моделирующей нелинейную передаточную характеристику биологического нейрона и представляющей нейронной сети большие возможности. На рис 2 блок, обозначенный F, принимает сигнал E и выдает сигнал OU . рис.2. Нейрон с активационной функциейЕсли блок F сужает диапазон изменения величины E так, что при любых значениях E значения OU принадлежат некоторому конечному интервалу, то F называется сжимающей функцией. В качестве сжимающей функции часто используется логистическая или сигмоидальная (S-образная) функции. Эта функция математически выражается как F(x)=1/(1 e-x) . Таким образом,OU =1/(1 e- E )По аналогии с электронными системами активационную функцию можно считать нелинейной усилительной характеристикой искусственного нейрона. Коэффициент усиления вычисляется как отношение приращения величины OU к вызвавшему его небольшому приращению величины E . Он выражается наклоном кривой при определенном уровне возбуждения и изменяется от малых значений при больших отрицательных возбуждениях (кривая почти горизонтальна) до максимального значения при нулевом возбуждении и снова уменьшается, когда возбуждение становится большим положительным. Гроссберг (1973) обнаружил, что подобная нелинейная характеристика решает поставленную им дилемму шумового насыщения. Каким образом одна и та же сеть может обрабатывать как слабые, так и сильные сигналы? Слабые сигналы нуждаются в большом сетевом усилении, чтобы дать пригодный к использованию выходной сигнал. Однако усилительные каскады с большими коэффициентами усиления могут привести к насыщению выхода шумами усилителей (случайными флуктуациями), которые присутствуют в любой физически реализованной сети. Сильные входные сигналы в свою очередь также будут приводить к насыщению усилительных каскадов, исключая возможность полезного использования выхода. Центральная область логистической функции, имеющая большой коэффициент усиления, решает проблему обработки слабых сигналов, в то время как в области с падающим усилением на положительном и отрицательном концах подходят для больших возбуждений. Таким образом, нейрон функционирует с большим усилением в широком диапазоне уровня входного сигнала. Рассмотренная простая модель искусственного нейрона игнорирует многие свойства своего биологического двойника. Например, она не принимает во внимание задержки во времени, которые воздействуют на динамику системы. Входные сигналы сразу же порождают выходной сигнал. И что более важно, она не учитывает воздействий функции частотной модуляции или синхронизирующей функции биологического нейрона, которые ряд исследователей считают решающими. Несмотря на эти ограничения, сети, построенные из этих нейронов, обнаруживают свойства, сильно напоминающие биологическую систему.

Только время и исследования смогут ответить на вопрос, являются ли подобные совпадения случайными или следствием того, что в модели верно схвачены важнейшие черты биологического нейрона. 1.3 Классификация по типу входной информации: Аналоговые нейронные сети (используют информацию в форме действительных чисел); Двоичные нейронные сети (оперируют с информацией, представленной в двоичном виде). по характеру обучения: С учителем (выходное пространство решений нейронной сети известно); Без учителя (нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий). Такие сети называют самоорганизующимися; С критиком (система назначения штрафов и поощрений). по характеру настройки синапсов: Сети с фиксированными связями (весовые коэффициенты нейронной сети выбираются сразу, исходя из условий задачи, при этом: dW/d = 0 , где W — весовые коэффициенты сети); сети с динамическими связями (для них в процессе обучения происходит настройка синаптических связей, то есть dW/d & e; 0, где W — весовые коэффициенты сети). по характеру связей: Сети прямого распространения (Feedforward). Все связи направлены строго от входных нейронов к выходным; Рекуррентные сети. Сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично передается обратно на входы нейронов входного слоя. Как любая система, имеющая обратную связь, рекуррентная сеть стремится к устойчивому состоянию. Как известно, наиболее устойчивое состояние обеспечивается минимизацией энергии системы. Рекуррентная сеть «фильтрует» входные данные, возвращаясь к устойчивому состоянию и, таким образом, позволяет решать задачи компрессии данных и построения ассоциативной памяти; Двунаправленные сети. В таких сетях между слоями существуют связи как в направлении от входного слоя к выходному, так и в обратном; Самоорганизующиеся карты. Такие сети представляют собой, как правило, двумерную структуру нейронов. Перед обучением структура случайна, нейроны распределены примерно равномерно. При обучении, для каждой обучающей записи рассчитывается точка, которая соответствует ей в структуре сети. Нейрон, находящийся ближе всего к искомой точке, называется нейроном победителем. Веса связей, соединяющих этот нейрон с другими, увеличивается, тем самым несколько упорядочивая структуру. Веса от нейронов, являющихся «соседями» нейрона победителя, к другим нейронам также увеличиваются, но слабее и т. д. Таким образом, чем чаще нейрон «побеждает» при сравнении с признаком, тем «плотнее» к нему находятся другие нейроны. В конце обучения сеть представляет из себя несколько зон сосредоточения нейронов, называемых кластерами. 2. Преимущества нейронных сетей Круг задач, для решения которых используются нейронные сети, во многом совпадает с задачами, решаемыми традиционными статистическими методами. Поэтому укажем преимущества нейросетей перед несколькими классическими методами статистики. По сравнению с линейными методами статистики (линейная регрессия, авторегрессия, линейный дискриминант), нейронные сети позволяют эффективно строить нелинейные зависимости, более точно описывающие наборы данных.

Нейронные сети и нейрокомпьютер В последнее время активно ведутся также работы по построению моделей обработки информации в нервной системе. Большинство моделей основывается на схеме формального нейрона У.МакКаллока и У.Питтса, согласно которой нейрон представляет собой пороговый элемент, на входах которого имеются возбуждающие и тормозящие синапсы; в этом нейроне определяется взвешенная сумма входных сигналов (с учетом весов синапсов), а при превышении этой суммой порога нейрона вырабатывается выходной сигнал. В моделях уже построены нейронные сети, выполняющие различные алгоритмы обработки информации: ассоциативная память, категоризация (разбиение множества образов на кластеры, состоящие из подобных друг другу образов), топологически корректное отображение одного пространства переменных в другое, распознавание зрительных образов, инвариантное относительно деформаций и сдвигов в пространстве решение задач комбинаторной оптимизации. Подавляющее число работ относится к исследованию алгоритмов нейросетей с прагматическими целями

1. Нейронные сети, основанные на соревновании

2. Изучение технологии нейронных сетей в профильном курсе информатики

3. Структура нейронных сетей

4. Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей

5. Кластеризация с помощью нейронных сетей

6. Нейронные сети
7. Нейронные сети с радиальными базисными функциями
8. Технология извлечения знаний из нейронных сетей: апробация, проектирование ПО, использование в психолингвистике

9. Сетевая маршрутизация данных по смежным узлам на основе логической нейронной сети с обратными связями

10. Нейрон

11. Интеллектуальная собственность в сети Internet

12. Нахождение кратчайшего маршрута между двумя городами по существующей сети дорог

13. Глобальные сети. INTERNET

14. Имитационное моделирование компьютерных сетей

15. Глобальные и локальные сети

16. Разработка системы маршрутизации в глобальных сетях(протокол RIP для IP)

Логическая игра "Динозавры.Таинственные острова", арт. SG 282 RU.
Исследуй Юрский период и его динозавров! Это увлекательная форма комбинационной игры, которая бросает Вам вызов. Держите плотоядных
1117 руб
Раздел: Игры логические
Подарочное махровое полотенце "23 февраля. Щит".
Подарочное махровое полотенце. Цвет полотенца и цвет вышивки - в ассортименте! Оригинальная тематическая вышивка на полезном в хозяйстве
316 руб
Раздел: Средние, ширина 31-40 см
Пазл средний "Малышарики", 4 в 1.
Пазл "Малышарики" - напольный пазл для детей. Напольные пазлы способствуют развитию: внимания; мелкой моторики; сенсорных
321 руб
Раздел: Напольные пазлы

17. Проектирование Сетей

18. Локальные сети

19. Проектирование локально-вычислительной сети

20. Вычислительные сети и телекоммуникации. Интернет провайдер: Magelan

21. Интернет: административное устройство и структура глобальной сети

22. Локальные вычислительные сети. Операционная система NetWare фирмы Novell
23. Локальные и глобальные сети. Электронная почта
24. Мировая сеть FIDOnet

25. Организация кабельного участка на магистрали первичной сети

26. Построение локальной компьютерной сети масштаба малого предприятия на основе сетевой ОС Linux

27. Принципы работы системы управления параллельными процессами в локальных сетях компьютеров

28. Разработка схемы топологии локальной корпоративной сети, описание ее технических характеристик и решаемых задач

29. Экспертная система по проектированию локальной сети ("NET Совет")

30. Локальные сети

31. Оценка методов и средств обеспечения безошибочности передачи данных в сетях

32. Проектирование локальной вычислительной сети для агетства по трудоустройству

Цветные карандаши Color Peps, трехгранные, 12 цветов, в металлической коробке.
Яркие, насыщенные цвета, трехгранная форма для удобного захвата, прочный, легко затачиваемый корпус из древесины американской липы.
386 руб
Раздел: 7-12 цветов
Стул детский Ника складной, моющийся (цвет: синий, рисунок: птички).
Особенности: - стул складной; - предназначен для детей от 3 до 7 лет; - металлический каркас; - на ножках стула установлены пластмассовые
670 руб
Раздел: Стульчики
Именная кружка с надписью "Александр".
Предлагаем вашему вниманию готовое решения для подарка по любому поводу – именная кружка. Кружка изготовлена из керамики, в нежной
434 руб
Раздел: Кружки

33. Локальные сети

34. Разработка локальной вычислительной сети

35. Отчёт по производственной практике "Локальные сети"

36. Разработка проекта локальной вычислительной сети административного здания судебного департамента

37. Электронная почта как сервис глобальной сети. Протоколы передачи почты

38. Разработка контроллера для мониторинга и оценки качества обслуживания сети пользователей
39. Локальная сеть Ethernet в жилом микрорайоне
40. Защита информации компьютерных сетей

41. Глобальная сеть Интернет

42. Удалённый доступ к частной сети через Интернет с помощь технологии VPN

43. Преступления в сети Internet

44. Диагностика и устранение неисправностей при работе в локальной сети

45. Защита информации в глобальной сети

46. Максимальная скорость мобильного Интернета в сетях GPRS, Wi-Fi, CDMA

47. Электронные вычислительные сети

48. Телекоммуникационные компьютерные сети: эволюция и основные принципы построения

Мешок для обуви "Sweets", 2 отделения, светоотражающая полоса, розовый.
Количество отделений - 2. Материал - полиэстер. Размер - 370x470 мм. Цвет - розовый/рисунок. Светоотражающий элемент - есть.
316 руб
Раздел: Сумки для обуви
Лосьон солнцезащитный для детей Kolastyna, SPF-30, 150 мл.
Нежную детскую кожу защитит солнцезащитная серия для детей Kolastyna. Инновацоинные активные ингредиенты и сочетание UVA/UVB фильтров
499 руб
Раздел: Солнцезащитная косметика
Подарочный набор "Покер", арт. 42447.
Подарочный набор "Покер" безусловно будет тем самым неизбитым презентом, произведённым из дерева. Регулярно удалять пыль сухой,
684 руб
Раздел: VIP-игровые наборы

49. Локальные вычислительные сети на базе IBM PC AT совместимых ПЭВМ

50. Семантические сети

51. Разработка проекта ИВС для управления файловыми ресурсами и ресурсами печати в сетях под управлением Win2000

52. Транспортные сети. Задача о максимальном потоке в сети

53. Использование сети Интернет в политике

54. Определить капитальные затраты и эксплуатационные расходы по тепловой сети (при следующих условиях)
55. Изучение экономической целесообразности применения ООО <Сибирь-связь> зарубежных технологических разработок по строительству офисных телекоммуникационных сетей на базе систем микросотовой связи стандарта DECT
56. Лазерная резка: расчет зануления кабельной сети и освещенности сборочного места блока

57. Расчет подземных инженерных сетей

58. Проектирование АТС на районированной сети

59. Водопроводная сеть города

60. Моделирование систем и сетей связи на GPSS

61. Передающее устройство одноволоконной оптической сети

62. Передающее устройство одноволоконной оптической сети

63. Обеспечение качества электроэнергии в распределительных сетях, питающих сельскохозяйственных потребителей

64. Передающее устройство одноволоконной оптической сети

Щётка-сметка автомобильная для снега, телескопическая, поворотная, со скребком, 810-1060 мм.
Щетка автомобильная для снега со скребком предназначена для очистки кузова и стекол автомобиля от снега и льда. Автомобильные щетки для
586 руб
Раздел: Автомобильные щетки, скребки
Рюкзак школьный "Multi Pack. Graphic", 40x18x29,5 см.
Вместительный и удобный школьный рюкзак, отличающийся небольшим весом и наличием твердой спинки. Благодаря прочной каркасной конструкции
3707 руб
Раздел: Без наполнения
Именная кружка с надписью "Любимый папа".
Предлагаем вашему вниманию готовое решения для подарка по любому поводу – именная кружка. Кружка изготовлена из керамики, в нежной
434 руб
Раздел: Кружки

65. Электрическая сеть района системы 110 кВ

66. Программа прикладного социологического исследования на тему: "Изучение мнения потенциальных и реальных пользователей всемирной компьютерной сети Internet о проблемах ее существования и развития в Москве"

67. ФОРМИРОВАНИЕ МАРКЕТИНГА В СЕТИ ИНТЕРНЕТ

68. Формирование сети коммуникаций в организации

69. Электрические сети энергетических систем

70. Изучение экономической целесообразности применения ООО <Сибирь-связь> зарубежных технологических разработок по строительству офисных телекоммуникационных сетей на базе систем микросотовой связи стандарта DECT
71. Анализ торговой сети Dиал Электроникс
72. 100 лет телефонной сети Пскова

73. Основы сети Internet

74. Курсовая по сетям связи

75. Проектирование первичной сети связи на участке железной дороги

76. Сеть Fidonet и FTN-совместимые сети

77. Тонкости работы в сети Интернет

78. Компьютерные сети и телекоммуникации

79. Корпоративная сеть

80. Локально-вычислительные сети

Горка детская (большая).
Предназначена для игры на свежем воздухе или в игровой комнате. Игрушка выполнена из качественного материала. Цвета яркие и
5278 руб
Раздел: Горки
Набор детской складной мебели "Маленькая принцесса".
Комплект складной. Подходит для кормления, игр и обучения. Поверхность столешницы ламинированная с нанесением ярких познавательных
1795 руб
Раздел: Наборы детской мебели
Коробка картонная для цветов с люверсами и ручками "Лайм", 30x30x20 см.
Коробка картонная для цветов с люверсами и ручками. Размер: 30x30x20 см.
493 руб
Раздел: Коробки

81. Методы коммутации в сетях ПД

82. Вычислительные сети

83. Сети

84. Семантическая сеть

85. Интранет сети

86. Видеоконференции в сети INTERNET
87. Internet — глобальная телекомуникационная сеть
88. Глобальная сеть INTERNET

89. Кафка Ф. - Конвульсии и гибель "маленького человека" в сетях обезличенных, отчужденных сил

90. Асимптотические методы исследования нестационарных режимов в сетях случайного доступа

91. Анализ эффективности рекламы ПО ХимСтальКомплект в сети Интернет

92. Рекламный бюджет сетей розничной торговли и услуг: возможные методы оценки

93. Расчет водопроводной сети

94. Сельская телефонная сеть

95. Коллективная материальная ответственность, как способ предотвращения потерь в магазинах розничной сети

96. О возможностях психологических исследований в сети Интернет

Набор "Водный мир №4" (в коробке).
"Водный мир №4" содержит много элементов для игры с водой: 2 водяных мельницы, водяной насос, которым можно накачать водичку в
1417 руб
Раздел: Игровые и разнопредметные наборы
Карандаши цветные "Progresso", 12 цветов.
Бездревесные цветные карандаши "Progresso" имеют прочное лаковое покрытие, легко затачиваются с помощью обычной карандашной
339 руб
Раздел: 7-12 цветов
Трехколесный велосипед Funny Jaguar Lexus Racer Trike Air (цвет: бронза).
Детский трехколесный велосипед с колясочной крышей на надувных колесах – настоящее спасение для мам с маленькими детьми. Главное место для
4200 руб
Раздел: Трехколесные

97. Психофармакотерапия в общесоматической сети

98. Построение интеллектуальных сетей

99. Сотовая сети связи в Мире и Новосибирске

100. Архитектура сотовых сетей связи и сети абонентского доступа


Поиск Рефератов на сайте za4eti.ru Вы студент, и у Вас нет времени на выполнение письменных работ (рефератов, курсовых и дипломов)? Мы сможем Вам в этом помочь. Возможно, Вам подойдет что-то из ПЕРЕЧНЯ ПРЕДМЕТОВ И ДИСЦИПЛИН, ПО КОТОРЫМ ВЫПОЛНЯЮТСЯ РЕФЕРАТЫ, КУРСОВЫЕ И ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ. 
Вы можете поискать нужную Вам работу в КОЛЛЕКЦИИ ГОТОВЫХ РЕФЕРАТОВ, КУРСОВЫХ И ДИПЛОМНЫХ РАБОТ, выполненных преподавателями московских ВУЗов за период более чем 10-летней работы. Эти работы Вы можете бесплатно СКАЧАТЬ.