Многие задачи: распознавания образов (зрительных, речевых и т.д.), выполнения функциональных преобразований при обработке сигналов, управления, прогнозирования, идентификации сложных систем и т.д. -сводятся к следующей математической постановке. Необходимо построить отображение такое, чтобы на каждый возможный входной сигнал X формировался правильный выходной сигнал Y. Отображение задается конечным набором пар (<вход>, <известный выход>). Число таких пар (обучающих примеров) существенно меньше общего числа возможных сочетаний значений входных и выходных сигналов. Совокупность всех обучающих примеров носит название обучающей выборки.
В задачах распознавания образов X - некоторое представление образа (изображение, вектор чисел и т.д.), Y - номер класса, к которому принадлежит входной образ.
В задачах управления X - набор контролируемых параметров управляемого объекта, Y - код, определяющий управляющее воздействие, соответствующее текущим значениям контролируем
... Читать дальше »
Искусственные нейронные сети (ИНС) строятся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Они способны решать широкий круг задач распознавания образов, идентификации, прогнозирования, оптимизации, управления сложными объектами. Дальнейшее повышение производительности компьютеров все в большой мере связывают с ИНС, в частности, с нейрокомпьютерами (НК), основу которых составляет искусственная нейронная сеть.
Термин «нейронные сети» сформировался к середине 50-х годов XX века. Основные результаты в этой области связаны с именами У. Маккалоха, Д. Хебба, Ф. Розенблатта, М. Минского, Дж. Хопфилда. Приведем краткую историческую справку.
1943 г. У. Маккалох (W. McCulloch) и У. Питтс (W. Pitts) предложили модель нейрона и сформулировали основные положения теории функционирования головного мозга. 1949 г. Д. Хебб (D. Hebb) высказал идеи о характере соединений нейронов мозга и их взаимодействии (клеточные ансамбли, синаптическая пла
... Читать дальше »
