Автоассоциативная память

Автоассоциативная память

Автоассоциативная память

Человеческая нервная система получает и обрабатывает огромное количество сигналов, поступающих из окружающего пространства. Если эти сигналы могут быть осмыслены человеком и им могут быть сопоставлены соответствующие образы, принято говорить о работе ассоциативной памяти.

Алгоритм Левенберга-Марквардта

Алгоритм Левенберга-Марквардта

Алгоритм Левенберга-Марквардта

Алгоритм Левенберга-Марквардта предназначен для оптимизации параметров нелинейных регрессионных моделей. Предполагается, что в качестве критерия оптимизации используется среднеквадратичная ошибка модели на обучающей выборке. Алгоритм заключается в последовательном приближении заданных начальных значений параметров к искомому локальному оптимуму.

искусственные нейронные сети
Нейронные сети Хэмминга

Нейронные сети Хэмминга

Нейронные сети Хэмминга

Искусственная нейронная сеть Хэмминга используется для решения задач классификации бинарных входных векторов. В основе ее работы лежат процедуры, направленные на выбор в качестве решения задачи классификации одного из эталонных образов, наиболее близкого к поданному на вход сети зашумленному входному образу, и отнесение данного образа к соответствующему классу. Для оценки меры близости к каждому классу используется критерий, учитывающий расстояние Хэмминга – количество различающихся переменных у зашумленного и эталонного входных образов.

Гетероассоциативная память

Гетероассоциативная память

Гетероассоциативная память

Одна из характерных особенностей человеческой памяти – возможность ассоциации каких-либо объектов (образов) с другими, непохожими на них или даже с образами-антагонистами. Так, например, в первом случае понятие «зима» ассоциируется с понятием «холод», «праздник» – с «подарком». В случае противоположностей мозгом легко выстраиваются пары: «черный» – «белый», «большой» – «маленький».

Нейронные сети адаптивного резонанса

Нейронные сети адаптивного резонанса

Нейронные сети адаптивного резонанса

Человеческий мозг непрерывно занимается обработкой информации, поступающей от органов чувств: звуки, запахи, изображения и т. д. Бо́льшая часть такой информации не представляет интереса или неважна и поэтому игнорируется. Однако та небольшая ее составляющая, что имеет ценность, должна быть не только обработана, но и сохранена в долговременной памяти. Важно понимать, что при этом не только новые образы должны запоминаться, но также должны идентифицироваться ранее встречавшиеся. В свою очередь, запоминание новых образов не должно влиять на образы, хранящиеся в памяти.

Нейронные сети Кохонена

Нейронные сети Кохонена

Нейронные сети Кохонена типичный пример нейросетевой архитектуры, обучающейся без учителя. Отсюда и перечень решаемых ими задач: кластеризация данных или прогнозирование свойств. Кроме того, сети Кохонена могут использоваться с целью уменьшения размерности данных с минимальной потерей информации.

Нейронные сети на основе радиально-симметричных функций

Нейронные сети на основе радиально-симметричных функций

Нейронные сети на основе радиально-симметричных функций

Искусственные нейронные сети на основе радиально-симметричных (радиально-базисных) функций могут использоваться для решения широкого круга задач, среди которых наиболее частые – аппроксимация, классификация и кластеризация данных.

искусственные нейронные сети
Многослойные перцептроны

Многослойные перцептроны

Многослойные перцептроны

Многослойные перцептроны эффективны при решении тех же самых задач, что и однослойные перцептроны, но обладают значительно большей вычислительной способностью в сравнении с однослойными перцептронами. Благодаря этой своей способности они могут гораздо точнее описывать многомерные зависимости с большой степенью нелинейности и высоким уровнем перекрестного и группового влияния входных переменных на выходные.

Однослойные перцептроны

Однослойные перцептроны

Однослойные перцептроны

В современном понимании перцептроны представляют собой однослойные или многослойные искусственные нейронные сети прямого распространения с бинарными или аналоговыми выходными сигналами, обучающиеся с учителем. Они хорошо подходят для решения нескольких типов задач: аппроксимации данных, прогнозирования состояния на основе временного ряда, распознавания образов и классификации, а также могут быть использованы в других задачах сами по себе или совместно с другими методами моделирования.

Этапы жизненного цикла нейронной сети

Этапы жизненного цикла нейронной сети

Этапы жизненного цикла нейронной сети

Использование искусственной нейронной сети для решения прикладных задач – трудоемкий, а в некоторых случаях и длительный процесс. В этой связи можно выделить и описать несколько этапов ее жизненного цикла.

искусственные нейронные сети
Особенности постановки и решения задач с использованием искусственных нейронных сетей

Особенности постановки и решения задач с использованием искусственных нейронных сетей

Аппроксимация и интерполирование данных – наверно наиболее часто решаемый с помощью искусственных нейронных сетей класс задач. И это неудивительно, потому что даже классические методы их решения зачастую используют функциональные зависимости, находящиеся вне связи с физикой описываемых ими процессов или явлений. И в том, и в другом случаях на первое место выходят статистическое соответствие и адекватность полученной модели экспериментальным данным.

Методы обработки выборки исходных данных

Методы обработки выборки исходных данных

Для использования в нейросетевом моделировании выборка исходных данных должна удовлетворять ряду требований, а именно соответствовать используемой структуре нейронной сети, содержать уникальные (неповторяющиеся) примеры, быть непротиворечивой и репрезентативной. Рассмотрим методы выборки данных согласно этим критериям.

искусственные нейронные сети
Способы нормализации переменных

Способы нормализации переменных

Необходимость нормализации выборок данных обусловлена самой природой используемых переменных нейросетевых моделей. Будучи разными по физическому смыслу, они зачастую могут сильно различаться между собой по абсолютным величинам. Так, например, выборка может содержать и концентрацию, измеряемую в десятых или сотых долях процентов, и давление в сотнях тысяч паскаль. Нормализация данных позволяет привести все используемые числовые значения переменных к одинаковой области их изменения, благодаря чему появляется возможность свести их вместе в одной нейросетевой модели.

искусственные нейронные сети
Свежее новое
  • Российский солнечный парусник станет самым быстрым космическим кораблем в мире
  • В Самарском университете приступили к разработке солнечного парусника. Аппарат станет самым скоростным космическим кораблем в мире.
  • Найденный скелет древней акулы многое рассказал ученым
  • В Северной Африке отыскали окаменелый скелет акулы Phoebodus saidselachus. Находка уникальна: это первый полный скелет данного вида.
  • Первый полет беспилотного вертолета Night Intruder 600 VT
  • В конце сентября 2019 года первый полет совершил вертолет Night Intruder 600 VT. Этот южнокорейский беспилотник показал отличную управляемость,
  • Ученые нашли в черепах людей золотое сечение
  • Проведя сравнительный анализ размерных данных черепа человека и черепных коробок животных разных видов, ученые нашли интересную закономерность —
  • Ученые составили список стран-оазисов, где можно пережить глобальную пандемию
  • Мировые эпидемии тяжелейших болезней случаются достаточно регулярно. Куда бежать в случае очередной пандемии? Ученые составили список стран, где
Последние комментарии
Почему специалисты считают, что Ту-334 «тупиковый» и не сравнится с SSJ-100
Основная претензия с SSJ в интернете - это что там нет украинских комплектующих. В результате авиационная промышленность Украины оказывается в одном
Эксперты считают, что «золотой» астероид серьезно навредит мировой экономике
Бесплатного - нет. А дешевого - вполне. Это поднять с поверхности Земли 1кг дорого. А транспортировать его с орбиты Сатурна до орбиты Земли не так уж
Эксперты считают, что «золотой» астероид серьезно навредит мировой экономике
Разве что если отбуксировать метеорит на Землю.. вроде имело бы смысл
Откуда взялась нефть на Земле
Ещё в прошлом веке доказали, что нефть имеет минеральное происхождение! Так как её слишком много на Земле. И чем глубже, тем её больше. Никакой
Эксперты считают, что «золотой» астероид серьезно навредит мировой экономике
Допустим, найдете планету из чистого золота, в поясе Койпера. Подсчитайте транспортные расходы по доставке 1 кг груза, ракета летит туда- обратно.
Мы в социальных сетях
Статистика
1  
Всего статей 2212
4  
Всего комментариев 528
0  
Пользователей 149