Категория
Информатика
Тип
доклад
Страницы
16 стр.
Дата
22.01.2014
Формат файла
.doc — Microsoft Word
Архив
961957.zip — 44.81 kb
  • nejrosetevoe-modelirovanie_961957_1.doc — 254 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо



Текст работы




1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ИНФОРМАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ


Искусственные нейронные сети (ИНС) являются удобным и естественным базисом для представления информационных моделей. Нейросеть может быть достаточно формально определена [3], как совокупность простых процессорных элементов (часто называемых
нейронами), обладающих полностью локальным функционированием, и объединенных однонаправленными связями (называемыми
синапсами). Сеть принимает некоторый
входной сигнал из внешнего мира, и пропускает его сквозь себя с преобразованиями в каждом процессорном элементе. Таким образом, в процессе прохождения сигнала по связям сети происходит его обработка, результатом которой является определенный
выходной сигнал. В укрупненном виде ИНС выполняет функциональное соответствие между входом и выходом, и может служить информационной моделью
G системы
F .

Определяемая нейросетью функция может быть
произвольной при легко выполнимых требованиях к структурной сложности сети и наличии нелинейности в переходных функциях нейронов [4]. Возможность представления любой системной функции
F с наперед заданной точностью определяет нейросеть, как компьютер
общего назначения . Этот компьютер, в сравнении с машиной фон Неймана, имеет принципиально другой способ организации вычислительного процесса - он
не программируется с использованием явных правил и кодов в соответствии с заданным алгоритмом,
а обучается посредством целевой адаптации синаптических связей (и, реже, их структурной модификацией и изменением переходных функций нейронов) для представления требуемой функции.

В гипотетической ситуации, когда функция системы
F




Ваше мнение



CAPTCHA