Искусственная нейронная сеть – это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные, активационные функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы сети, а некоторые выходы – как внешние выходы сети.
Искусственный нейрон является структурной единицей искусственной нейронной сети и представляет собой аналог биологического нейрона.
Под искусственными нейронными сетями подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга.
Представляем вашему вниманию интересную разработку студентов Российского химико-технологического университета им. Д.И.Менделеева. Программа, имитирующая работу клеточного автомата.
Исследователи, занимающиеся нейросетевым моделированием, зачастую сталкиваются с проблемой ограниченного набора обучающих данных. Как решить данную проблему рассмотрим в статье.
Искусственные нейронные сети в виде однослойных и многослойных перцептронов позволяют на основе экспериментальных данных создавать и использовать многомерные модели, описывающие зависимость множества выходных переменных от множества входных.
Иерархическая временная (темпоральная) память (Hierarchical Temporal Memory) – это новое направление нейроинформатики, развивающее принципы, заложенные в архитектурах самообучающихся и самоорганизующихся искусственных нейронных сетей: Кохонена, на основе радиально-симметричных (радиально-базисных) функций, адаптивного резонанса. Иерархическая временная память использует аналогии со структурными и алгоритмическими свойствами коры головного мозга.
В данном материале рассмотрен так называемый метод муравьиной колонии для решения задачи коммивояжера.
В данной статье приведен алгоритм работы искусственной иммунной системы
Понятие искусственной иммунной системы было определено в начале текущего тысячелетия учеными де Кастро и Тиммисом как адаптивной системы, в основу которой положена теоретическая иммунология, ее принципы и модели, используемой для решения различных прикладных задач.
Естественная иммунная система состоит из нескольких подсистем, каждая из которых отвечает за выполнение определенных функций. Главная же функция самой иммунной системы в целом – многоуровневая защита против внешних антигенов, основывающаяся на действии врожденных и приобретенных защитных механизмов.
Метод дифференциальной эволюции – один из методов эволюционного моделирования, предназначенный для решения задачи многомерной оптимизации.
В качестве классифицирующих признаков нейросетевых моделей рассматриваются размерность пространства среды, состав выходных переменных, система отсчета, временная глубина, форма ячеек, порядок их расположения, количество уровней и наполненность последнего уровня. Схема классификации приведена на рисунке ниже.