Литература


Скачать 269.84 Kb.
НазваниеЛитература
страница1/5
Дата публикации09.03.2013
Размер269.84 Kb.
ТипЛитература
referatdb.ru > Информатика > Литература
  1   2   3   4   5
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2. АРХИТЕКТУРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ И АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ . . . . . . 6

3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ МОДУЛЕЙ СИСТЕМЫ . . . . . . . . . . . .23

4. ТЕСТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

ЗАКЛЮЧЕНИЕ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

ЛИТЕРАТУРА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Текст программы

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Блок-схема

Введение


Искусственные нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Такие процессоры обычно исключительно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам, и, тем не менее, будучи соединенными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Разработка искусственных нейронных сетей началась еще на заре ХХ столетия, но только в 90-х годах, когда были преодолены некоторые теоретические барьеры, а вычислительные системы стали достаточно мощными, нейронные сети получили широкое признание. Слово "искусственные" в данном контексте иногда используется для того, чтобы подчеркнуть, что речь идет об искусственном устройстве, а не о реальных биологических нейронных системах типа той, которую имеет человек. Создание искусственных нейронных сетей было инспирировано попытками понять принципы работы человеческого мозга и, без сомнения, это будет влиять и на дальнейшее их развитие. Однако, в сравнении с человеческим мозгом, искусственные нейронные сети сегодня представляют собой весьма упрощенные абстракции. Когда ясно, в каком контексте обсуждаются эти сети, слово "искусственный" обычно опускают. Кроме того, когда требуется подчеркнуть вычислительные возможности, а не биологическое соответствие, искусственные нейронные сети называют коннекциями. При этом целью "коннекционистов" является наделение нейронной сети возможностью решать конкретные задачи, а не имитировать с максимальной точностью биологический процесс.

Хотя нейронные сети могут быть реализованы в виде быстрых аппаратных устройств (и такие реализации действительно существуют), большинство исследований выполняется с использованием программного моделирования на обычных компьютерах. Программное моделирование обеспечивает достаточно дешевую и гибкую среду для поиска и проверки исследовательских идей, а для многих реальных приложений такое моделирование оказывается вполне адекватным и достаточным. Например, программная реализация нейронной сети может использоваться для составления плана кредитных выплат индивидуума, обращающегося в банк за займом. Хотя решение на основе нейронной сети может выглядеть и вести себя как обычное программное обеспечение, они различны в принципе, поскольку большинство реализаций на основе нейронных сетей "обучается", а не программируется: сеть учится выполнять задачу, а не программируется непосредственно. На самом деле в большинстве случаев нейронные сети используются тогда, когда невозможно написать подходящую программу, или по причине того, что найденное нейронной сетью решение оказывается более совершенным. Например, будучи экспертом по продаже недвижимости, вы можете из своего опыта прекрасно знать, какие факторы влияют на продажную цену каждого конкретного дома, но при этом часто имеются такие особенности, которые будет весьма трудно объяснить программисту. Агентство по продаже недвижимости может пожелать иметь "предсказателя цен на основе нейронной сети", обученного на множестве примеров реальных продаж тому, какие факторы влияют на цену продаваемого объекта, и тому, какую относительную важность имеет каждый из этих факторов. Но здесь более важным оказывается то, что решение на основе нейронной сети является более гибким, поскольку соответствующая система может в дальнейшем совершенствовать точность предсказаний по мере накопления ею опыта и адаптироваться к происходящим на рынке изменениям.

Решения на основе нейронных сетей становятся все более совершенными и, несомненно, в будущем наши возможности по разработке соответствующих устройств возрастут за счет лучшего понимания их основополагающих принципов. Но уже сегодня имеется немало впечатляющих разработок. База приложений нейронных сетей просто огромна: выявление фальшивых кредитных карточек, прогнозирование изменений на фондовой бирже, составление кредитных планов, оптическое распознавание символов, профилактика и диагностика заболеваний человека, наблюдение за техническим состоянием машин и механизмов, автоматическое управление движением автомобиля, принятие решений при посадке поврежденного летательного аппарата и т.д. Дальнейшие успехи в разработке искусственных нейронных сетей будут зависеть от дальнейшего понимания принципов работы человеческого мозга, но здесь имеется и обратная связь: искусственные нейронные сети являются одним из средств, с помощью которых совершенствуется наше представление о процессах, происходящих в нервной системе человека, выступая в качестве моделей соответствующих процессов.

Будущее нейронных сетей кажется вполне ясным, и сегодня это та область знаний, о которой должны иметь определенное представление все научные специалисты, работающие в области компьютерных технологий, равно как и многие инженеры и научные работники смежных специальностей.

^ 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Для реализации данного проекта необходимо найти наикротчайший путь движения с препятствиями, собаки к сосиске, по заданной карте.

Нам дан размер сетки - ^ М. N. Агент начинает в крайней левой ячейке в основании. Цель – самая крайняя правая ячейка в основании, то есть, (1, N). В некоторых других ячейках может располагаться речка. Если агент попадет в нее, то он умирает. Так, цель агента состоит в том, чтобы достигнуть конечного пункта. Первая часть разрабатывается для Stupid dog при помощи randome. Во второй части мы используем генетический или другие виды алгоритмов обучения.

^ 2. АРХИТЕКТУРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ И АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ
Иску́сственные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи



Схема простой нейросети. Зелёным обозначены входные элементы, жёлтым — выходной элемент

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных.
  1   2   3   4   5

Похожие рефераты:

Литература Литература страны ия на русском языке
Вопросы для вступительных экзаменов в магистратуру по специальности – иностранная филология (японская литература)
400 ссылок на бесплатные электронные библиотеки
Художественная, учебная и техническая литература, книги различных жанров: детективы, фантастика, русская и зарубежная литература,...
400 ссылок на бесплатные электронные библиотеки
Художественная, учебная и техническая литература, книги различных жанров: детективы, фантастика, русская и зарубежная литература,...
Список бесплатных электронных библиотек
Альдебаран крупнейшая электронная библиотека on-line- художественная, учебная и техническая литература и книги различных жанров:...
Литература ХХ века. М., 1996. Андреев Л. Г., Косиков Г. К., Пахсарьян...
Андреев Л. Г., Карельский А. В., Павлова Н. С. и др. Зарубежная литература ХХ века. М., 1996
Учебно-методический комплекс дисциплины «Зарубежная литература XIX...
«Русский язык и литература, 050122«Русский язык и литература в школах с нерусским языком обучения»
Литература первой половины 19 века Литература второй половины 19...
Тест состоит из 30 заданий, к каждому из которых даны варианты ответов. Задания расположены по принципу возрастания трудности. При...
Рабочая программа дисциплины. Цели и задачи изучения дисциплины «Русская литература XVIII века»
Цели и задачи изучения курса соотносятся с общими целями гос впо по специальности 032900 «Русский язык и литература» и 033000 «Родной...
Республики Казахстан Семипалатинский государственный педагогический...
«Зарубежная литература 19 века» для студентов специальностей 050118 «Русский язык и литература», 050122 «Русский язык и литература...
Рабочая программа по дисциплине Литература Востока. Казахская литература...
Рабочая программа составлена на основании госо рк 08. 268–2006 рабочего учебного плана и учебной рабочей программы

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
referatdb.ru
referatdb.ru
Рефераты ДатаБаза