Категория
Информатика
Тип
реферат
Страницы
22 стр.
Дата
06.07.2013
Формат файла
.docx — Microsoft Word
Архив
751944.zip — 37.75 kb
  • primenenie-nejronnyx-setej-v-it_751944_1.docx — 40.65 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы

       Введение

        В последние несколько
лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям,
которые успешно применяются в самых различных
областях - бизнесе, медицине, технике,
геологии, физике. Нейронные сети вошли
в практику везде, где нужно решать задачи
прогнозирования, классификации или управления.
Такой впечатляющий успех определяется
несколькими причинами:

  • Богатые возможности.  Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейны по свой природе. На протяжение многих лет линейное моделирование было основным методом моделирования в большинстве областей, поскольку для него хорошо разработаны процедуры оптимизации. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна (а таких достаточно много), линейные модели работают плохо. Кроме того, нейронные сети справляются с "проклятием
    размерности", которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных
  • Простота в использовании.  Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.

       Нейронные сети привлекательны
с интуитивной точки зрения, ибо они основаны
на примитивной биологической модели
нервных систем. В будущем развитие таких
нейро-биологических моделей может привести
к созданию действительно мыслящих компьютеров.
Между тем уже "простые" нейронные сети,
которые строит система ST Neural Networks , являются мощным
оружием в арсенале специалиста по прикладной
статистике.



Ваше мнение



CAPTCHA