Нейронные сети

Содержание

Нейронные сети

Нейронные сети – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. А именно: способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки, что должно позволить смоделировать, хотя и достаточно грубо, работу человеческого мозга. Нейронная сеть ...

История нейронных сетей

Наверно, можно считать, что история нейронных сетей начинается с тех времен, когда людей начало интересовать их собственное мышление. Это «думание» мозга о себе самом является, возможно, отличительной чертой человека. Имеется множество размышлений о природе мышления, простирающихся от духовных до анатомических. Обсуждение этого ...

Актуальность нейронных сетей

Исследования по искусственным нейронным сетям связаны с тем, что способ обработки информации человеческим мозгом в корне отличается от методов, применяемых обычными цифровыми компьютерами. Мозг представляет собой чрезвычайно сложный, нелинейный, параллельный компьютер. Учеными доказано, что мозг состоит из огромного числа ...

Свойства нейронных сетей

Искусственные нейронные сети индуцированы биологией, так как они состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу, который соответствует анатомии мозга. Даже при таком поверхностном сходстве, искусственные ...

Преимущества нейронных сетей

Совершенно очевидно, что свою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации и, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать обобщения. Под термином обобщение понимается способность получать обоснованный результат на основании данных, которые не встречались в процессе обучения. Эти ...

Классификация нейронных сетей

Можно провести следующую классификацию нейронных сетей: Характер обучения Классификация нейронных сетей по характеру обучения делит их на: нейронные сети, использующие обучение с учителем; нейронные сети, использующие обучение без учителя. Рассмотрим это подробнее. Нейронные сети, использующие обучение с ...

Искусственные нейронные сети и экспертные системы

В последние годы над искусственными нейронными сетями доминировали логические и символьно-операционные дисциплины. Так, широко пропагандировались экспертные системы, у которых имеется много заметных успехов, так же, как и неудач. И не безосновательно, например: искусственные нейронные сети не способны «объяснить», как они ...

Представление знаний в нейронных сетях

К вопросам представления знаний относятся следующие: какую информацию необходимо хранить и как эту информацию представить физически для ее последующего использования. Таким образом, исходя из самой природы знаний, способ их представления определяется поставленной целью. Относительно реальных приложений «интеллектуальных» систем ...

Модель нейрона

Нейрон представляет собой единицу обработки информации в нейронной сети. На рисунке ниже приведена модель нейрона, лежащего в основе искусственных нейронных сетей. В этой модели нейрона можно выделить три основных элемента: синапсы, каждый из которых характеризуется своим весом или силой. Осуществляют связь между ...

Функции активации в нейронных сетях

Для того, чтобы определиться с условными обозначениями, приведем ниже следующую модель нейрона: Функция активации (активационная функция, функция возбуждения) – функция, вычисляющая выходной сигнал искусственного нейрона. В качестве аргумента принимает сигнал , получаемый на выходе входного сумматора . Наиболее часто ...

Обучение нейронной сети

Самым важным свойством нейронных сетей является их способность обучаться на основе данных окружающей среды и в результате обучения повышать свою производительность. Повышение производительности происходит со временем в соответствии с определенными правилами. Обучение нейронной сети происходит посредством интерактивного процесса ...

Персептрон

В качестве научного предмета искусственные нейронные сети впервые заявили о себе в 40-е годы. Стремясь воспроизвести функции человеческого мозга, исследователи создали простые аппаратные (а позже программные) модели биологического нейрона и системы его соединений, которые получили название персептроны. Когда нейрофизиологи ...

Представляемость персептрона. Проблема XOR — исключающего ИЛИ

Доказательство теоремы обучения персептрона показало, что персептрон способен научиться всему, что он способен представлять. Важно при этом уметь различать представляемость и обучаемость. Понятие представляемости относится к способности персептрона (или другой сети) моделировать определенную функцию. Для иллюстрации проблемы ...

Обучение персептрона. Дельта-правило

Способность искусственных нейронных сетей обучаться является их наиболее интригующим свойством. Подобно биологическим системам, которые они моделируют, эти нейронные сети сами моделируют себя в результате попыток достичь лучшей модели поведения. Обучение может быть с учителем или без него. Для обучения с учителем нужен ...

Многослойные нейронные сети

Вероятно, архитектура многослойных нейронных сетей используется сейчас наиболее часто. Она была предложена еще в работах Розенблатта и подробно обсуждается почти во всех учебниках по нейронным сетям. Обычно сеть состоит из множества сенсорных элементов (входных узлов), которые образуют входной слой; одного или нескольких ...

Многослойный персептрон

Многослойными персептронами называют нейронные сети прямого распространения. Входной сигнал в таких сетях распространяется в прямом направлении, от слоя к слою. Многослойный персептрон в общем представлении состоит из следующих элементов: множества входных узлов, которые образуют входной слой; одного или нескольких ...

Алгоритм обратного распространения ошибки

Алгоритм обратного распространения ошибки является одним из методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения, называемых также многослойными персептронами. Многослойные персептроны успешно применяются для решения многих сложных задач. Обучение алгоритмом обратного распространения ошибки предполагает два ...

Недостатки алгоритма обратного распространения ошибки

Алгоритм обратного распространения ошибки осуществляет так называемый градиентный спуск по поверхности ошибок. Не углубляясь, это означает следующее: в данной точке поверхности находится направление скорейшего спуска, затем делается прыжок вниз на расстояние, пропорциональное коэффициенту скорости обучения и крутизне склона, ...

Улучшение работы алгоритма обратного распространения ошибки

Часто утверждают, что проектирование нейронных сетей, использующих алгоритм обратного распространения ошибки, является скорее искусством, чем наукой. При этом имеют в виду тот факт, что многочисленные параметры этого процесса определяются только на основе личного практического опыта разработчика. В этом утверждении есть доля ...

Методы ускорения обучения нейронной сети. Принцип достаточности

Нейронные сети являются одним из направлений искусственного интеллекта, которые часто используются при решении задач оптимизации и распознавания образов. Уже разработано достаточное количество моделей нейронных сетей для решения различных прикладных задач. Для каждой модели предложены свои методы и алгоритмы обучения. Несмотря ...

Методы ускорения обучения нейронной сети. Скорость обучения

Алгоритм обратного распространения ошибки является одним из методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения. Сегодня нейронные сети успешно используются при решении сложных практических задач. В классическом варианте алгоритма обратного распространения ошибки формула коррекции весовых коэффициентов, ...

Режимы обучения на основе алгоритма обратного распространения ошибки

В процессе обучения многослойного персептрона с применением алгоритма обратного распространения ошибки ему многократно предъявляется предопределенное множество обучающих примеров. Один полный цикл предъявления полного набора примеров обучения называют эпохой. Процесс обучения проводится от эпохи к эпохе, пока синаптические веса ...

Пример решения задачи XOR — исключающего ИЛИ

Часто, для того чтобы продемонстрировать ограниченные возможности однослойных персептронов при решении задач прибегают к рассмотрению так называемой проблемы XOR – исключающего ИЛИ. Суть задачи заключаются в следующем. Дана логическая функция XOR – исключающее ИЛИ. Это функция от двух аргументов, каждый из которых может быть ...

Обеспечение инвариантности нейронной сети

Инварианты (от лат. invarians – неизменяющийся) – это числа, алгебраические выражения и т.п., связанные с каким-либо математическим объектом и остающиеся неизменными при определенных преобразованиях этого объекта или системы отсчёта, в которой описывается объект. Рассмотрим следующие физические явления. Если исследуемый ...

Нейронные сети Кохонена

Многослойные нейронные сети прямого распространения, для обучения которых, как правило, применяется алгоритм обратного распространения ошибки, можно охарактеризовать как базовые нейронные сети. Они успешно применяются при решении большого круга задач, но в некоторых областях либо их использование невозможно, либо просто ...

Обучение слоя Кохонена: нормализация входных данных

Начальным (но не обязательным) этапом процесса обучения нейронной сети Кохонена является предварительная нормализация входных векторов. Это достигается за счет деления каждой компоненты входного вектора на длину самого вектора. Длина вектора находится извлечением квадратного корня из суммы квадратов всех компонент вектора. Все ...

Обучение слоя Кохонена: настройка весовых коэффициентов

Суть обучения нейронной сети Кохонена заключается в такой подстройке весов, при которой близкие входные векторы будут активировать один и тот же нейрон Кохонена. Обучение слоя Кохонена является самообучением, протекающим без учителя. В связи с этим трудно заранее сказать, какой именно нейрон Кохонена будет активироваться ...

Методы повышения эффективности обучения слоя Кохонена

Рандомизация весов слоя Кохонена в классическом алгоритме обучения может породить серьезные проблемы при обучении, так как в результате ее весовые векторы распределяются равномерно по поверхности гиперсферы. Из-за того, что входные векторы, как правило, распределены неравномерно и имеют тенденцию группироваться на относительно ...
Copyright © 2011-