Теория нейронных сетей реферат

Агафон

Точная работа мозга человека - все еще тайна. Чем сложнее нейронная сеть, тем масштабнее задачи, подвластные ей. Таким образом, нейрон функционирует с большим усилением в широком диапазоне уровня входного сигнала. Определившись в общих чертах, что собой представляет нейронная сеть, можно выделить основные типы их классификации. Слабые сигналы нуждаются в большом сетевом усилении, чтобы дать пригодный к использованию выходной сигнал.

Существует класс нейросетевых программных продуктов, предназначенных исключительно для решения задач прогнозирования временных рядов. Наиболее популярные сегодня следующие программные продукты, реализующие нейросетевые подходы к решению задач прогнозирования.

Эссе по теме утаивание правды есть ложьДоклад полезные ископаемые в россииФормы брака и семьи в эпоху матриархата реферат
Сочинение эссе о совести и благородствеСлучайность и закономерность рефератОрганизация обеспечения безопасности людей на водных объектах реферат
Доклад австрия по географииРеферат безопасное поведение в экологически неблагоприятных условияхВлияние алкоголя на организм реферат

Matlab — настольная лаборатория для математических вычислений, проектирования электрических схем и моделирования сложных систем. Имеет встроенный язык программирования и весьма богатый инструментарий для нейронных сетей — AnfisEditor обучение, создание, тренировка и графический интерфейскомандный интерфейс для программного задания сетей, nnTool — для более тонкой конфигурации сети.

Statistica — мощнейшее обеспечение для анализа данных и поиска статистических закономерностей. BrainMaker — предназначен для теория нейронных сетей реферат задач, для которых пока не найдены формальные методы и алгоритмы, а входные данные неполны, зашумлены и противоречивы. К таким задачам относятся биржевые и финансовые предсказания, моделирование кризисных ситуаций, распознавание образов и многие. NeuroShellDayTrader - нейросетевая система, которая учитывает специфические нужды трейдеров и достаточно легка в использовании.

Программа является узкоспециализированной и как раз подходит для торговли, но по своей сути слишком близка к черному ящику. Остальные программы являются менее распространенными. Для решения задачи прогнозирования с помощью нейронных сетей лучше всего применить пакет Statistica, работающий на GRNN.

Так как возможности этой нейросети позволяют:. Классические приёмы математического моделирования экономических процессов лучше всего работают в случае, когда все зависимые факторы являются количественными.

В задаче определения цены объекта недвижимости факторное пространство устроено значительно сложнее. Большинство ценообразующих факторов являются неупорядоченными например, престижность района или упорядоченными категориями близость к реке: район граничит с рекой или. Важную роль играет также расположение объекта — географический фактор, кодирование которого представляет собой нетривиальную задачу. Простое использование географических координат не является решением проблемы, так как координаты — не ценообразующие факторы.

В первичный набор факторов, определявшийся экспертным путём с учётом наличия достаточного количества информации в основных риэлтерских базах, должны входить:.

Количественные факторы с учётом преобразований должны использоваться в модели в неизменном виде. Построенная модель позволяет повысить эффективность управления комплексами недвижимости в масштабах города или крупной корпорации и сделать этот механизм более прозрачным. В то же время, существует ряд направлений совершенствования модели, прикладную ценность которых предстоит изучить в дальнейшем.

Среди них можно выделить:. При одновременном внедрении обязательного публичного теория нейронных сетей реферат информации о сделках по аренде и продаже, это позволит перейти к налогу на недвижимость по его рыночной стоимости.

Электронная библиотека студента StudentLib. Гроссберг обнаружил, что подобная нелинейная характеристика решает поставленную им дилемму шумового насыщения. Кроме уже известных методов оценки, исследуются и применяются методы оценки недвижимости с использованием нейронных сетей.

Итак, модель, которую мы исследовали, имеет достаточно обобщённый характер, но, всё-таки, позволяет сделать определённые выводы. При прогнозировании стоимости жилой недвижимости, даёт представление об общей ситуации, складывающейся на рынке недвижимости. На этой основе её достаточно легко модифицировать, усовершенствовать, в связи с потребностями конкретного экономического агента или изменившимися условиями в экономике исследуемого региона.

Искусственные нейронные сети получили большое распространение при решении многих задач.

Теория нейронных сетей реферат 1931

Вместе с тем изучение большинства их возможностей находится в экспериментальной стадии. Нейросетевые технологии не должны рассматриваться как универсальное средство решения всех интеллектуальных задач. Их применение оправдано в тех областях, в которых существует значительное число однотипных примеров, отражающих скрытые взаимосвязи. Нейросетевые технологии предназначены для решения плохо формализованных задач. Такого рода технологии используются для распознавания каких-либо событий или предметов.

Важную роль играет также расположение объекта — географический фактор, кодирование которого представляет собой нетривиальную задачу. Высокое быстродействие данной системы, пока не достижимое для современных компьютеров, обеспечивается за счет параллельности обработки информации. Например, соответствующие процедуры в Statistica Neural Networks не умеют хорошо работать с временными рядами, поскольку не используют приведения ряда к стационарному виду. Принцип работы НС в точности повторяет алгоритм работы биологических нейронов.

С их помощью можно воспроизвести многочисленные связи между множеством объектов. Принципиальное отличие искусственных нейросетей от обычных программных систем, состоит в том, что они не требуют программирования.

[TRANSLIT]

Они сами настраиваются, то есть обучаются тому, что требуется пользователю. В данной работе мной были рассмотрены подходы к выбору метода прогнозирования стоимости жилой теория нейронных сетей реферат. С учётом большого количества ценообразующих факторов, их сложной структуры, а также нелинейной зависимости между ценами и влияющими факторами, в качестве метода моделирования была выбрана нейронная сеть GRNN. Список используемой литературы.

Галушкин А. Применения нейрокомпьютеров в финансовой деятельности. Автоассоциативная сеть — сеть, которая может завершить или исправить образ, но не может ассоциировать полученный образ с другим образом. Гибридная интеллектуальная сеть — сеть, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. Искусственный нейрон — узел нейронной сети, представляющий собой упрощенную модель естественного нейрона.

Реферат по проекту «Нейронные сети».

МП - многослойный персептрон - это нейронные сети прямого распространения. Реферат по программному обеспечению, программированию.

Практическое задание по планированию, прогнозированию. Контакты Ответы на вопросы FAQ. Скачать реферат бесплатно.

[TRANSLIT]

Одно из ценных свойств сигмоидной функции — простое выражение для ее производной, применение теория нейронных сетей реферат будет рассмотрено в дальнейшем.

Следует отметить, что сигмоидная функция дифференцируема на всей оси абсцисс, что используется в некоторых алгоритмах обучения. Кроме того она обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов, так как они соответствуют областям аргументов, где сигмоид имеет пологий наклон.

Возвращаясь к общим чертам, присущим всем нейронным сетям, отметим, во-вторых, принцип параллельной обработки сигналов, который достигается путем объединения большого числа нейронов в так называемые слои и соединения определенным образом нейронов различных слоев, а также, в некоторых конфигурациях, и нейронов одного слоя между собой, причем обработка взаимодействия всех нейронов ведется послойно.

В качестве примера простейшей нейросети рассмотрим трехнейронный перцептрон рис.

  • Также можно классифицировать сети по их назначению.
  • Как выглядит математический вид нейрона показано на рисунке 5.
  • Далее под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка нейросети.
  • Способности нейросетей делают их очень популярными.

На n входов поступают некие сигналы, проходящие по теория на 3 нейрона, образующие единственный слой этой нейросети и выдающие три выходных сигнала:. Очевидно, что все весовые коэффициенты синапсов одного слоя нейронов можно свести в матрицу W, в теория нейронных сетей реферат каждый элемент сетей реферат ij задает величину i-ой синаптической связи j-ого нейрона.

Таким образом, процесс, происходящий в НС, может быть записан в матричной форме:. Теоретически число слоев и число нейронов в каждом слое может быть произвольным, однако фактически оно ограничено ресурсами компьютера или специализированной микросхемы, на которых обычно реализуется нейросеть. Чем сложнее нейронная сеть, тем масштабнее задачи, подвластные.

Выбор структуры нейросети осуществляется в соответствии с особенностями и сложностью задачи. Для решения некоторых отдельных типов задач уже существуют оптимальные, на сегодняшний день, конфигурации, описанные, например, в [2],[3],[4]. Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится решать сложную проблему синтеза новой конфигурации.

При этом он руководствуется несколькими основополагающими принципами: возможности сети возрастают с увеличением числа ячеек и плотности связей между ними и числом выделенных слоев; введение обратных связей наряду с увеличением возможностей сети поднимает вопрос о ее динамической устойчивости; сложность алгоритмов функционирования нейронных в том числе, например, введение нескольких типов синапсов — возбуждающих, тормозящих и др. Вопрос о необходимых и достаточных свойствах сети для решения того или иного рода задач представляет собой целое направление нейрокомпьютерной науки.

Так как проблема синтеза нейронной сети сильно зависит от решаемой задачи, дать общие подробные рекомендации затруднительно. В большинстве случаев оптимальный вариант получается на основе интуитивного подбора.

Курсовая работа: Нейронные сети

Очевидно, что процесс функционирования нейросети, то есть сущность действий, которые она способна выполнять, зависит от величин синаптических связей, поэтому, задавшись определенной структурой, отвечающей какой-либо задаче, разработчик сети должен найти оптимальные значения всех переменных весовых коэффициентов некоторые синаптические связи могут быть постоянными.

Этот этап называется обучением нейросети, и от того, насколько качественно он будет выполнен, зависит способность сети решать поставленные перед ней проблемы во время эксплуатации. На теория нейронных сетей реферат обучения кроме параметра качества подбора весов важную роль играет время обучения. Как правило, эти два параметра связаны обратной зависимостью и их приходится выбирать на основе компромисса.

Обучение нейронной сети может вестись с учителем или без. В первом случае сети предъявляются значения как входных, так и желательных выходных сигналов, и она по некоторому внутреннему алгоритму подстраивает веса своих синаптических связей. Во втором случае выходы нейросети формируются самостоятельно, а веса изменяются по алгоритму, учитывающему только входные и производные от них сигналы. Существует великое множество различных теория нейронных сетей реферат обучения, которые делятся на два больших класса: детерминистские и стохастические.

В первом из них подстройка весов представляет собой жесткую последовательность действий, во втором — она производится на основе действий, подчиняющихся некоторому случайному процессу.

Развивая дальше вопрос о возможной классификации нейронных сетей, важно отметить существование бинарных и аналоговых сетей. Первые из них оперируют с двоичными сигналами, и выход каждого нейрона может принимать только два значения: логический ноль "заторможенное" состояние и логическая единица "возбужденное" состояние. К этому классу сетей относится и рассмотренный выше перцептрон, так как выходы его нейронов, формируемые функцией единичного скачка, равны либо 0, либо 1.

1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Основы нейронных сетей - Технострим

теория нейронных сетей реферат Просто нейросети - это новый, гибкий и мощный инструмент решения разнообразных задач обработки и анализа данных. Развитие теория нейронных сетей реферат сетей вызвало немало энтузиазма и критики. Некоторые сравнительные исследования оказались оптимистичными, другие - пессимистичными. Для многих задач, таких как распознавание образов, пока не создано доминирующих подходов. Нужно пытаться понять возможности, предпосылки и область применения различных подходов и максимально использовать их дополнительные преимущества для дальнейшего развития интеллектуальных систем.

Множество надежд в отношении нейронных сетей сегодня связывают именно с аппаратными реализациями, но пока время их массового выхода на рынок, видимо, еще не пришло. Они или выпускаются в составе специализированных устройств, или достаточно дороги, а зачастую и то и другое.

На их разработку тратится значительное время, за которое программные реализации на самых последних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, что делает использование нейропроцессоров нерентабельным.

Но все это только вопрос времени — нейронным сетям предстоит пройти тот же путь, по которому еще совсем недавно развивались компьютеры, увеличивая свои возможности и производительность, захватывая новые сферы применения по мере возникновения новых задач и развития технической основы для их разработки. Сегодня нейронные сети используются для работы в относительно узких областях, и неизвестно, доверят ли им когда-нибудь решение вопросов, которые требуют понимания социального контекста.

Между тем нейронные сети уверенно продолжают проникать в нашу жизнь, и примеров тому немало. Плохо Средне Хорошо Отлично.

Теория нейронных сетей реферат 4575

Банк рефератов содержит более тысяч рефератовкурсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому. Всего работ: Реферат: Нейронные сети Название: Нейронные сети Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию Тип: реферат Добавлен 11 мая Похожие работы Просмотров: Комментариев: 14 Оценило: 6 человек Средний балл: 4.

Проверил: Черняева Н. Волгоград, Оглавление Введение 1. Базовые понятия искусственного нейрона 1. Преимущества нейронных сетей 3. Использование нейронных сетей 3.

Искусственный нейрон Хотя сетевые парадигмы весьма разнообразны, в основе почти всех их лежит эта конфигурация. Преимущества нейронных сетей Круг задач, для решения которых используются нейронные теория нейронных сетей реферат, во многом совпадает с задачами, решаемыми традиционными статистическими методами.

Искусственный интеллект и нейронные сети. Саймон Хайкин Нейронные сети Полный курс Читать онлайн Скачать реферат. Еще похожие работы.