МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ

Нейронные сети: основные положения
В статье рассмотрены основы теории нейронных сетей, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ позволяющие в дальнейшем обратиться к конкретным структурам, алгоритмам и идеологии МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ практического применения сетей в компьютерных приложениях.
В последние десятилетия в МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ нейронных сетях (НС). Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ различных применений НС. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ многие другие приложения. С помощью НС можно, например, предсказывать показатели МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ биржевого рынка, выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов, создавать самообучающиеся МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ тексту. В то время как на западе применение НС уже МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ достаточно обширно, у нас это еще в некоторой степени экзотика МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ – российские фирмы, использующие НС в практических целях, наперечет [1].
Широкий МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ круг задач, решаемый НС, не позволяет в настоящее время создавать МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ универсальные, мощные сети, вынуждая разрабатывать специализированные НС, функционирующие по различным МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ алгоритмам.
Модели НС могут быть программного и аппаратного исполнения. В дальнейшем МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ речь пойдет в основном о первом типе.
Несмотря на существенные МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ различия, отдельные типы НС обладают несколькими общими чертами.

Рис.1 Искусственный МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫЫЕ ИГРЫ">МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ нейрон
Во-первых, основу каждой НС составляют относительно простые, в большинстве случаев МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Далее под МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка НС. Каждый МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ нейронов. Общий вид нейрона приведен на рисунке 1. Каждый синапс МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ характеризуется величиной синаптической связи или ее весом wi, который по МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости.
Текущее состояние нейрона определяется, как взвешенная МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ сумма его входов:
(1)
Выход нейрона есть функция его состояния:
y = МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ f(s) (2)

Рис.2 а) функция единичного скач¬ка; б) линейный порог (гис¬те¬ре¬зис); МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ в) сигмоид – гипербо¬ли¬ческий тангенс; г) сигмоид – фор¬мула (3)
Нелинейная МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ функция f называется активационной и может иметь различный вид, как МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ показано на рисунке 2. Одной из наиболее распространеных является нелинейная МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ функция с насыщением, так называемая логистическая функция или сигмоид (т.е. МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ функция S-образного вида)[2]:
(3)
При уменьшении a сигмоид становится более пологим, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ

Главная || 1 || 2 || 3 || 4 || 5 || 6 || 7 || 8 || 9 ||

Hosted by uCoz