Создан заказ №4223129
29 сентября 2019
Понятие нейронные сети. Однослойные и многослойные ИНС. Метод обратного распространения ошибки.
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: сделать реферат по информационным технологиям за 2 дня, красиво оформить. Сколько стоит реферат пишите точно.
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Сегодня нейронные сети являются важнейшим направлением научных исследований в области разработки искусственного интеллекта, основой которых послужило стремление создать систему, схожую по функциям с нервной системой человека. Одной из важнейших функций биологической нейронной сети является ее способность к самообучению и исправлению ошибок, что легло в основу создания идеи искусственных нейронных сетей, позволяющих выполнять распознавание образов и их классификацию, решать задачи оптимизации, осуществлять прогнозирование, а также решать ряд других научных и инженерных задач.
Искусственные нейронные сети (ИНС) нашли применение в таких областях как: робототехника, медицина, информационные технологии, информационная безопасность, логистика, экономика, строительство, инженерия и входят в состав различных информационных систем.
Понятие нейронной сети
Нейронная сеть в общем виде является последовательностью нейронов, соединенных между собой синапсами.
Понятие «нейронной сети» включает в себя две разновидности сетей – биологическую нейронную сеть (БНС), функционирующую в головном мозге человека и искусственную нейронную сеть, формируемую средствами вычислительной техники по различным алгоритмам. (работа была выполнена специалистами author24.ru) В данном реферате будут рассмотрены оба типа сетей, так как именно биологическая нейронная сеть легла в основу идеи формирования ИНС.
В общем виде биологическая нейронная сеть является рядом взаимосвязанных нейронов, которые посредством своей активности определяют узнаваемый линейный путь. Нейроны могут взаимодействовать со своими соседями, через несколько связанных аксонов при помощи синапсов в дендритах других нейронов. Если сумма входных сигналов нейрона в одном превосходит определенный порог, то нейрон может передать через потенциал действия на холмик аксонов посредством электрического сигнала вдоль аксона. Таким образом, нейронная схема является функциональным объектом, из соединенных между собой нейронов, способным к регуляции собственной активности, используя контур обратной связи аналогично контуру управления. Биологические нейронные сети послужили основой для создания дизайна искусственных нейронных сетей.
Современные компьютеры в тысячи раз превосходят человеческий мозг по способностям производить числовые и символьные вычисления. Тем не менее, человек способен легко решать сложные задачи восприятия внешних данных (такие как распознавание объектов и образов) мгновенно и с такой точностью, что пока недостижимо технике. Данное различие в их производительности обусловлено различиями в архитектуре биологической нейронной системы и архитектуры вычислительных систем, основанных на принципах Фон Неймана.
Искусственная нейронная система была создана по аналогии с биологической. Эта вычислительная система включает в себя огромное число параллельно функционирующих простых процессоров, имеющих множество связей. Модели ИНС схожи с принципами организации, свойственными человеческому мозгу. Моделирование биологической нейронной системы с использованием искусственной позволяет лучше понимать биологические функции для развития искусственного интеллекта и в том числе технологии искусственного зрения. Такие технологии производства, как VLSI в совокупности с оптическими аппаратными средствами позволяют подобное моделирование.
На основании исследований биологических нейронных сетей были поставлены следующие задачи для искусственных нейронных сетей:
распознавание образов;
классификация образов;
кластеризация или классификация образов «обучение без учителя»;
аппроксимация функций для решения научных и инженерных задач моделирования;
прогнозирование;
оптимизация;
адресация памяти по содержанию;
задача оптимального управления.
Все эти функции нейросетей и симбиоз таких наук, как нейрофизиология, наука о познании, психология, физика, теория управления, теория вычислений, статистика и математика, параллельные вычисления и аппаратные средства в совокупности позволяют создавать искусственный интеллект.
Нейроны и синапсы
Основой любой нейронной сети как биологической, так и искусственной являются нейроны и синапсы, отвечающие за связь между нейронами. В биологической нейронной сети между нейронами передается электрический сигнал, который при распространении может измениться, а его величина выражается числом. За изменение величины электрического сигнала в БНС отвечают синапсы, способные усиливать или ослаблять проходящие по ним электрические сигналы. Аналогично в ИНС для связей искусственных синапсов присваиваются веса wi (Рис. 2), которые будут умножаться на проходящее число. Таким образом, посредством замены величины эклектического сигнала на число, способное так же менять значение, осуществляется переход от БНС к ИНСПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
30 сентября 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Понятие нейронные сети. Однослойные и многослойные ИНС. Метод обратного распространения ошибки..docx
2019-10-03 02:24
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Сделали раньше срока, препод доволен и я тоже! Все сделано правильно и четко, как и положено!)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
