Возрождение нейронных сетей
В 1982 году Джон Хопфилд показал, что высокосвязная сеть нейронов с обратными связями может быть описана как динамическая система, обладающая "энергией". При ассоциативном вызове сеть, стартующая в случайном состоянии, сходится к конечному устойчивому состоянию с минимальной энергией. Новый подход к описанию сетей с обратными связями оказался очень плодотворным.
Подобный прорыв произошел и в связи с многослойными сетями без обратных связей. Для обучения этих сетей был разработан алгоритм обратного распространения ошибки.
Нейронные сети являются нелинейными динамическими системами с коллективными свойствами. Для исследования таких сложных моделей нужна большая вычислительная мощность. Новый интерес к искусственным нейронным сетям обусловлен не только новым математическим подходом, но и существенным прогрессом вычислительной техники.
В модели МакКаллока-Питса нейроны имеют состояния 0,1 и пороговую логику перехода из состояния в состояние. Каждый нейрон в сети определяет взвешенную сумму состояний всех других нейронов и сравнивает ее с порогом, чтобы определить свое собственное состояние. Розенблатт ввел в модель МакКаллока-Питса способность связей к модификации, что сделало ее обучаемой. Эта модель была названа персептроном. Новый виток быстрого развития нейронных сетей связан с работами ряда авторов, в особенности с работами Хопфилда, а также с успехами технологии развития СБИС.
Нейрокомпьютеры - устройства, основными компонентами которых являются нейронные сети, применяются в ряде областей:
-
для решения задач искусственного интеллекта - распознавания образов, обработки изображений, чтения рукописных символов и т.п.;
- в системах управления и технического контроля;
- для создания спецвычислителей параллельного действия;
- как инструмент изучения человеческого мозга.
Нейронные сети различаются между собой меньше всего моделями нейрона, а в основном топологией связей и правилами определения весов (правилами обучения). По структуре сети делятся на однослойные и многослойные.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий