Основы теории искусственных нейронных сетей
Искусственные нейронные сети — один из разделов науки Искусственный интеллект. Рассматриваются 4 уровня нейросетевого моделирования и 4 вида наиболее продуктивных нейронных сетей. Проведен анализ эффективности использования различных нейросетей при решении практических задач. Книга предназначена для знакомства с нейросетевыми технологиями.
Жас шектеулері: 12+
Құқық иегері: ООО "Издательские решения"
Түпнұсқа жарияланған күн: 2020
Басылым шыққан жыл: 2020
Баспа: Ridero
Қағаз беттер: 284
Пікірлер2
Дәйексөздер26
Штрих Шеффера, образует базис для пространства булевых функций от двух переменных.
Сеть LSTM обычно модерируется с помощью рекуррентных вентилей, которые называются вентили (gates) «забывания»
Структурный подход к моделированию мозга реализуется на нескольких уровнях (этапах).
— Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки — искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования.
— Ограниченное число ИН далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации — искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции
— выбора максимального или минимального входного сигнала,
— оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,
— классификации
— ранжирования (сортировки),
— и др.
— Наконец, создаются конфигурации из большого числа ИН, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.
— На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, вплоть до нейрокомпьютеров.
— Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки — искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования.
— Ограниченное число ИН далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации — искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции
— выбора максимального или минимального входного сигнала,
— оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,
— классификации
— ранжирования (сортировки),
— и др.
— Наконец, создаются конфигурации из большого числа ИН, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.
— На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, вплоть до нейрокомпьютеров.
