Доклад на тему Нейроподобные сети

Автор: Arsen

Тип работы: Доклад

Предмет: Физика

Страниц: 12

Год сдачи: 2007

ВУЗ, город: Институт общей физики им. А.М. Прохорова

Выдержка

Многослойный персептрон. Как отмечалось выше, простой персептрон с одним слоем обучаемых связей формирует границы областей решений в виде гиперплоскотей. Двухслойный персептрон может выполнять может выполнять операцию логического И над полупространствами, образованными гиперплоскостями первого слоя весов. Это позволяет формировать любые, возможно неограниченные, выпуклые области в пространстве входных сигналов. С помощью трехслойного персептрона, комбинируя логическими ИЛИ нужные выпуклые области, можно получить уже област решений произвольной формы и сложности, в том числе невыпуклые и несвязные. То, что многослойные персептроны с достаточным множеством внутренних нейроподобных элементов и соответствующей матрицей связе в принципе способны осуществлять любое отображение вход - выход, отмечали еще Минский и Пейперт, однако они сомневались в том, что можно открыть для них мощный аналог процедуры обучения простого персептрона. В настоящее время в результате возрождения интереса к многослойным сетям предложено несколько таких процедур. Часть из них приведена в параграфе 2.2.

2.1.2. Сети с симметричными связями.

Ансамблевые нейронные сети. Минский и Пейперт отмечали, что недостатки простых персептронов можно преодолеть как с помощью многослойных сетей (см. выше) , так и введением в сеть обратных связей, допускающих циркуляцию сигналов по замкнутым контурам. Использовать свойства такого рода сетей для моделирования функций мозга еще в 1949 г. предложил Хебб.

Согласно взглядам Хебба нервные клетки мозга соединены друг с другом большим количеством прямых и обратных возбуждающих связей и образуют нейронную сеть.

Содержание

1. Нейроподобный элемент (нейрон)

На нейроподобный элемент поступает набор входных сигналов x 1 , x 2 ,..., x M (или входной вектор X) , представляющий собой выходные сигналы других нейроподобных элементов. Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес связи w 1 , w 2 ,..., w M - аналог эффективности синапса. Вес связи является скалярной величиной, положительной для возбуждающих и отрицательной для тормозящих связей. Взвешенные весами связей входные сигналы поступают на блок суммации, соответствующий телу клетки, где осуществляется их алгебраическая суммация и определяется уровень возбуждения нейроподобного элемента S:

Литература

Программный. Модели нейронных сетей, программно реализованные на обычных последовательных компьютерах.

Программно-аппаратный. Сопроцессоры для ускорения моделирования нейронных сетей.

Аппаратный. Физически реализованные модели нейронных сетей.

Специфичность нейросетевых операций, а также сверхпараллельность структуры и функционирования моделей нейронных сетей чрезвычайно замедляют их реализацию на обычных последовательных компьютерах. Потребность в выполнении большого объема исследовательских работ и быстром функционировании появившихся прикладных систем привели к появлению специализированных вычислительных устройств для эффективного моделирования нейронных сетей - нейрокомпьютеров в узком смысле слова. Такая трактовка, соответствующая уровням 2 и 3 по приведенной классификации, получила широкое распространение.

Заключение.

Рассмотренные нами нейроподобные сети могут выполнять большой круг задач.