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».

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.

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
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №8 Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда

Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №8 Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда

Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.

искусственные нейронные сети сети Кохонена сеть Хопфилда сеть Гроссберга
 
Свежее новое
  • Робот поможет в ремонте вашего автомобиля
  • Когда Джейми Людольф столкнулся с непростым автомобильным ремонтом, он обратился к сервисный центр, но сегодня в автосалоне в Атланте, он может
  • Компания HUAWEI стремится захватить трон компаний из Силиконовой долины в сфере производства чипов для нужд AI
  • Китайский технологический гигант Huawei успешно реализует свою стратегию по захвату рынка производства чипов, который принадлежит представителям
  • Ежегодный форум по системам искусственного интеллекта RAIF 2018 состоится 23 октября 2018 в конгресс-парке «Рэдиссон Ройал Москва»
  • 23 октября в конгресс-парке «Рэдиссон Ройал Москва» состоится второй ежегодный форум по системам искусственного интеллекта — RAIF 2018 (The Russian
  • Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
  • Технологическая Сингулярность (ТС), т.е. взрывное развитие технического прогресса, а значит и взрывное развитие экономики России, предполагает в
  • На лососевых фермах внедряют систему распознаванию рыб, по аналогии с лицами людей
  • Норвежские рыбные фермы, которые разводят лосося, приступили к использованию технологий искусственного интеллекта для сканирования рыбы. Основной
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1525
1  
Всего комментариев 59
0  
Пользователей 51