Если мошенники EXANTE Вас кинули, то сообщите об этом нам

Барский. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений

нейронные сети распознавание и управление
нейронные сети распознавание и управление

Рассматривается применение нейросетевых технологий при построении

информационных и управляющих систем в науке, экономике, финансах и искусстве. Исследуются вопросы разработки нейросетей «под задачу», представления исходной и обработки выходной информации. Предлагаются простые методы обучения в статическом и динамическом режимах. Обсуждаются особенности систем принятия решений, самообучающихся управляющих систем, систем логического вывода, банковского мониторинга, безопасности, защиты информации, политического и социального прогноза, бизнеса развлечений и туризма. Для студентов технических и экономических вузов, аспирантов, инженеров и исследователей в области современных информационных технологий.

Прагматический уровень проблемы использования нейронных сетей

По нейронным сетям накоплен огромный материал, способный привести в растерянность неискушенного читателя, пытающегося понять, что такое нейросети. С этой проблемой столкнулся автор данной книги при чтении курса лекций по нейроинформатике студентам технического вуза, обладающим традиционным объемом математических знаний, и несформированным

формально-логическим мышлением. Помогла схемотехническая

направленность их знаний в области конструирования электронных схем и программирования. Устранение излишней «математизированности» проблемы и смещение ее на уровень прагматический, оперирующий лишь с простыми логическими элементами, одна из основных целей настоящей книги.

Как же добиться доступности изложения? Один путь уже указан: использование простых принципов схемотехники. Другой

путь в применении методов распараллеливания обработки информации, присущих такой универсальной нейронной сети, какой является мозг. Однако параллельные вычислительные процессы «обладают» теорией, несложными методами расчета и организации, известными специалистам. Представляется логичным приложение простейших методов и концепции распараллеливания к такой же параллельной системе, как нейросеть.

Подобный подход оказался плодотворным и, в частности,

привел к простым и уже знакомым аудитории алгоритмам обучения нейросети, позволяющим полностью устранить взаимное

влияние эталонов, по которым производится обучение. И наконец, основной способ достижения доступности изложения состоит в строгом следовании идеям искусственного интеллекта, воспроизводящим работу мозга. Именно в этом случае нейросети обеспечивают простое и естественное решение тех проблем, о которых заявлено в названии книги.

методы распараллеливания обработки информации
методы распараллеливания обработки информации

Простота логики работы мозга человека

Мозг умеет все, и, что очень важно, логика его работы весьма проста. Она использует связи «если - то», «посылка - следствие». Более того, это основные отношения, складывающиеся на этапе обучения в незримые таблицы. В свою очередь, основной вопрос: «На что более всего похож предъявляемый образ и что из этого следует?», в то же время является основной функцией обучения нейросети, воспроизводящей работу мозга и ассоциативное мышление. И мы уже видим, как с помощью такого принципа решаются представленные здесь задачи.

Защитные принципы искусственного интеллекта и нейросетевые технологии, спросим читателя, много ли он считает, т.е. оперирует с числами, в своей обыденной жизни? Как находит угол поворота-рулевого колеса, чтобы удержать автомобиль на дороге?

Как выбирает значения массы параметров, чтобы попасть мячом в баскетбольную корзину? Как вообще он передвигается по дороге, не спотыкаясь о бугорки и обходя лужицы? Интерполируя по тем самым незримым таблицам, реализованным и развиваемым в нейронной сети нашего мозга, мы можем безбедно прожить жизнь, не ставя перед собой тяжелых творческих задач. И только взаимодействие таких таблиц, содержащихся в них отношений (в совокупности с образной памятью),

позволяет строить логические цепочки, называемые умозаключениями.

Книга содержит девять разделов.

нейросеть воспроизводит работу мозга
нейросеть воспроизводит работу мозга

Нейронные сети: проблемы построения и применения

В разд. 1 обсуждаются проблемы построения и применения нейронных сетей. В разд. 2 строится обученная нейросеть на основе «схемотехнического» подхода. В разд. 3 приводятся пример и формальный алгоритм обучения нейронной сети методом трассировки. В разд. 4 исследуется проблема динамического, постепенного обучения нейросети в процессе ее эксплуатации. В разд. 5 рассматривается построение нейронных сетей с обратными связями. Разд. 6 посвящен построению самообучающихся систем управления. В разд. 7 представлена нейросетевая реализация АЛГОЛ-программы. В разд. 8 аппарат «карт Кохонена», реализуется на универсальной нейросети,

позволяющей значительно увеличить число рассматриваемых

факторов. Разд. 9 посвящен перспективе применения нейросетевых технологий в сфере обеспечения безопасности, в системах

защиты информации, при управлении следованием поездов и др.

Книга рассчитана на любознательных, предприимчивых

компьютерщиков и программистов, желающих найти область

приложения своим интересам для личных успехов в Computer Art

Studio в науке, экономике и бизнесе, а также в индустрии развлечений и зрелищ.

алгоритм обучения нейронной сети
алгоритм обучения нейронной сети

Источники и ссылки

с Forex2 info / Форекс 2 инфо