Основные свойства мозга, которые моделируются.
Массовый параллелизм;
Распределенное представление информации и обработка вычислений;
Способность к обучению и обобщению информации;
Адаптивность к изменяющимся условиям;
Свойство контекстуальной обработки;
Толерантность (невосприимчивость) к ошибкам;
Низкое энергопотребление.
Интеллектуализация информационных систем – это технология повышающая эффективность работы за счёт использования теории искусственного интеллекта.
Моделирование деятельности человека проходит по следующим направлениям:
Зрение. Выделяют:
Распознавание образов.
Компьютерная графика.
Слух и речь:
Распознавание речи.
Синтез речи.
Осязание: анализ тактильных образов - создание искусственной кожи.
Обоняние: анализ и синтез запахов.
Мышление – принятие решений, анализ ситуаций, прогнозирование и предсказание, диагностика различных состояний.
Основные области применения нейронных сетей.
Распознавание образов.
Классификация, т. е. отнесение образа к одному из известных классов.
Кластеризация. Происходит при обучении без учителя. Происходит формирование кластера, основанное на объективном подобии образов.
Аппроксимация функций. Есть обучающая выборка, которая генерируется неизвестной функцией, возможно искаженной шумом. Необходимо найти оценку этой функции. Данная функция минимизирует среднеквадратическую ошибку во входных данных.
Прогнозирование. Есть набор значений в последовательные моменты времени, необходимо найти (предсказать) значение в некоторый момент времени.
Задачи оптимизации. Оптимизация заключается в максимизации или минимизации целевой функции, которая удовлетворяет заданным ограничениям.
Ассоциативная память, то есть память, адресуемая по содержанию. Данная память позволяет получить информацию по неформальному описанию близкому к естественному восприятию, к примеру визуальный запрос.
Решение задач управления (u(t), y(t)). Необходимо в моменты времени вырабатывать такую последовательность управляющих сигналов, чтобы выходные сигналы соответствовали заданной модели.
Составляющие модели нейронной сети.
Нейронная сеть состоит из самого нейрона и его архитектуры. Основу каждой НС составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Далее под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка НС. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Общий вид нейрона приведен на рисунке 1. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом wi, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости. n – размерность входного пространства, S – потенциал нейрона (состояние).
