![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Нейронные сети. Классификация НС. Классы задач, решаемых с помощью НС.
Определение 1. Искусственные нейронные сети – это физические ячеистые системы, которые могут приобретать, запоминать и использовать экспериментальное знание. Определение 2. Нейронная сеть – это система, состоящая из множества простых параллельно работающих вычислительных элементов; функция сети определяется её структурой, силой взаимных связей, характеристиками элементов. Определение 3. Нейронная сеть есть сеть, составленная из очень большого количества простых вычислительных элементов, которые имеют нейронную основу; каждый элемент сети оперирует только локальной информацией, и работает асинхронно. Определение 4. Нейронная сеть является существенно параллельным распределённым процессором, который имеет естественную предрасположенность к запоминанию опытного знания для последующего использования. Классификация По архитектуре связей ИНС подразделяются на: сети прямого распространения feedforward), в которых графы не имеют петель, рекуррентные сети или сети с обратными связями (англ., feedback network) и решётчатые сети По типу сигнала: агалоговые, бинарные, смешанные По реализации: программная на ЭВМ фон неймана (нейроэмуляторы), аппаратная (нейропроцессоры, нейроускорители (платы расширения для компа, внешние или виртуальные), нейрокомпютуры) Задачи Представление знаний получение знаний от специалистов предметной области; представление полученных знаний в форме, удобной для последующей обработки на ЭВМ; сохранение полноты и непротиворечивости знаний при их объединении из различных источников; классификация знаний; обобщение знаний и их использование при решении различных задач (вывод на знаниях). Общение с ЭВМ на естественном языке синтаксический анализ текстов на естественном языке, переход от языковых представлений к языку описания знаний, понимание вопросов, формирование ответов, интересующих человека, извлечение знаний из текстов на естественном языке; компьютерное моделирование общения, моделирование структуры сюжета; гипертекстовые технологии представления текста, компьютерная лексикография; машинный перевод. Рассуждения и планирование логический вывод, эвристический поиск, правдоподобные рассуждения: по аналогии, по ассоциации, по умолчанию, в соответствии со здравым смыслом, и др.; нахождение и обоснования планов целесообразной деятельности: планирование в пространстве задач и пространстве состояний.
|