А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Нейронна мережа

Нейронна мережа Хопфілда, мабуть, є зараз найбільш популярною математичною моделлю в нейронауці. Це обумовлено її простотою і наочністю. Крім того, вона виявилася близька по своєму математичному опису об'єкта, детально досліджувати в статистичній фізиці - моделі спінових стекол.

Завдання розпізнавання рукописних букв в термінах нейронної мережі. Нейронна мережа будується в два етапи.

Нейронна мережа - це кібернетична модель нервової системи, яка являє собою сукупність великого числа порівняно простих елементів - нейронів, топологія з'єднання яких залежить від типу мережі. Щоб створити нейронну мережу для вирішення якої-небудь конкретного завдання, слід вибрати спосіб з'єднання нейронів один з одним і підібрати значення параметрів міжнейронних з'єднань.

Нейронна мережа має 2 входи, 2 нейрона в прихованому шарі і 1 вихід.

Нейронна мережа має 4 входи, 2 нейрона в прихованому шарі і 4 нейрона у вихідному шарі.

Нейронна мережа (див. Рис. 4.2) з такими вагами демонструє симетрію, характерну для системи XOR. При повторному запуску програми з тієї ж самої розмірністю популяції і такими ж показниками схрещування і мутації, швидше за все, буде знайдено оптимальне рішення, що містить інший оптимальний набір ваг.

Нейронна мережа з вагами, показаними на рис. 4166 була навчена з толерантністю похибки 0 1 за 399 прогонів алгоритму програми BrainMaker. Результати тестування сформованої мережі представлені на рис. 4176 - 4178. Для входів 1 + 1 і tv2 0 рішення приведено на рис. 4174. Мережа може вважатися навченої, оскільки в ході тестування не зареєстровані помилкові відгуки. Графіки і значення ваг на момент зміни рівня показані на рис. 4181 і 4182 відповідно. Після збільшення значення толерантності виконання програми дуже швидко - після 402 прогонів - завершилося.

нейронна мережу Хопфілда реалізує істотне властивість автоасоціативною пам'яті - відновлення по спотвореного (зашумлення) образу найближчого до нього еталонного. В цьому випадку вхідний вектор використовується як початковий стан мережі, і далі мережу еволюціонує відповідно до своєї динаміці. Причому будь-який приклад, що знаходиться в області тяжіння зберігається зразка, може бути використаний як покажчик для його відновлення. Вихідний (відновлений) зразок встановлюється, коли мережа досягає рівноваги.

Нейронна мережа може одночасно вирішувати кілька завдань прогнозування; для кожного з вихідних сигналів можуть бути встановлені свої вимоги до точності прогнозування.

Нейронна мережа вважається стійкою, якщо після кінцевого числа ітерацій навчання жоден із прикладів навчальної вибірки не змінює своєї приналежності в кластерах. Однак мережа не перестане вчитися, якщо параметр швидкості навчання не дорівнює нулю. Але ця штучна зупинка навчання викликає іншу проблему, яка називається пластичністю і пов'язану зі здатністю мережі до адаптації до нових даних. Виникає дилема стабільності-пластичності Гроссберга.

Нейронна мережа функціонує паралельно з експертною системою, яка спочатку повністю задіяна і відповідальна за управління. З плином часу, нейронна мережа навчається від експертної системи і перехоплює управління, забезпечуючи більш високу якість. Ця гібридна система призначена для використання в дослідженнях інших планет. Експертна система забезпечує робастність функціонування, а нейронна мережа - тонке налаштування на специфічні умови планети, які заздалегідь з достатньою точністю невідомі. Якщо відбудуться їх різкі зміни, то система знову передає управління експертної системі і процес навчання починається заново.

Нейронна мережа стикається з точно такою ж труднощами. Мережі з великим числом ваг моделюють більш складні функції і, отже, схильні до перенавчання. Мережа ж з невеликим числом ваг може виявитися недостатньо гнучкою, щоб змоделювати наявну залежність.

Нейронна мережа цілком успішно вловлює і внутрішню динаміку, і кореляцію між національними та основними глобальними ринками. З огляду на коротких термінів прогнозу волатильність обмінних курсів, мабуть, істотно не позначається на точності прогнозів: RMSE приблизно однакова для доларового варіанти і для місцевої валюти. це підтверджує виправданість використання мережею обох часових рядів.

Нейронна мережа змінюється як в ході еволюції, так і в індивідуальному процесі навчання. Геном агента містить вагові коефіцієнти синапсів блоку оцінки дій і початкові ваги синапсів блоку поведінки. Ці вагові коефіцієнти змінюються в ході еволюції. Зокрема, зміна ваг синапсів блоку поведінки якраз характеризує навчання, яке відбувається під контролем блоку оцінки поведінки. Ваги синапсів блоку оцінки не змінюються протягом життя агента. Блок оцінки грає роль вчителя для блоку поведінки, причому сам учитель оптимізується в процесі еволюції.

Нейронна мережа являє собою сукупність Нейропен-подібних елементів, певним чином з'єднаних один з одним і з зовнішнім середовищем за допомогою зв'язків, що визначаються ваговими коефіцієнтами.

Нейронна мережа є основною операційною частиною нейронних ЕОМ, що реалізує алгоритм вирішення задачі.

визначення відстані між класами і всередині класу. Нейронна мережа може здійснювати класифікацію на всіх трьох рівнях складності із заданою помилкою узагальнення. Рішення задачі класифікації за допомогою нейронної мережі зводиться до пред'явлення навченої мережі набору вхідних векторів, які не включені в навчальну вибірку. Нейронна мережа повинна кожен з цих векторів належить до певного класу. Що використовується при цьому вирішальне правило залежить від обраного методу інтерпретації відповідей мережі. Так, якщо обраний метод переможець забирає все, то мережу відносить пропонований їй вхідний вектор тільки до одного з класів. Якщо ж обраний метод нечіткої класифікації, то мережу видає послідовність чисел, наприклад в інтервалі[0;1], Кожне з яких визначає ймовірність віднесення вхідного вектора до того чи іншого класу. У такій постановці рішення задачі класифікації буде ідентично вирішення завдання розпізнавання. У цьому випадку на вхід мережі подається вектор з невідомими раніше значеннями параметрів, мережа відносить вхідний образ до певного класу.

Результати п'ятикратного навчання (з різними початковими умовами 10-ти різних модельних структур на безлічі даних Z V. Нейронна мережа навчається за методом Левенберга - Маркардта. Помилка узагальнення убуває тільки на початку процедури навчання, а потім, після досягнення мінімуму, збільшується. Це пояснюється тим , що на початку процедури нейромережева модель навчається на характерні ознаки системи, після чого йде підстроювання під обурення, відображені в навчальній множині.

Приклад нейронної мережі без циклів. Нейронна мережа утворюється шляхом об'єднання орієнтованими зваженими ребрами виходів нейронів з входами. При цьому граф міжнейронних з'єднань може бути ациклічним або довільним циклічним. Вид графа служить одним з класифікаційних ознак типу нейронної мережі, що розділяє мережі на мережі без циклів і циклічні. Приклади нейронних мереж цих типів наведено на рис. 7.1 і 7.2 відповідно.

Нейронна мережа представляється на хромосомі двома рівнями. Хромосома складається з нейронів - генів. У свою чергу, кожен нейрон представляється набором значень своїх вхідних ваг.

Нейронна мережа - це кібернетична модель нервової системи, яка являє собою сукупність великого числа порівняно простих елементів - нейронів, топологія з'єднання яких залежить від типу мережі. Щоб створити нейронну мережу для вирішення якої-небудь конкретної завдання, слід вибрати спосіб з'єднання нейронів один з одним і підібрати значення параметрів міжнейронних з'єднань.

Нейронна мережа і непозиційних структура обчислювального пристрою будуть повністю визначені, якщо заданий спосіб з'єднання базових елементів.

Двухвходового нейронна мережа (рис. 5416) повинна бути навчена такої класифікації. Вона має три виходи, кожен з яких відповідає своєму класу.

Нейронна мережа Хеммінга (рис. 2.9) складається з вхідного, прихованого і вихідного шарів нейронів. Прихований і вихідний шари містять по До нейронів, де К - число еталонів.

Теоретично нейронна мережа з зворотним поширенням (сигналу між шарами) дозволяє апроксимувати будь-яку функцію з будь-якою точністю. На практиці це можливо, якщо кількість незалежних входів X не перевищує декількох тисяч.

Уже тришарова нейронна мережа, де шар рецепторів (сприйняття) через проміжний шар пов'язаний із шаром ефекторів (виконання), дозволяє розробляти ефективні системи, здатні адаптуватися до счеде.

Нейронною мережею (НС) називається динамічна система, що складається із сукупності пов'язаних між собою за типом вузлів спрямованого графа елементарних процесорів, званих формальними нейронами, і здатна генерувати вихідну інформацію у відповідь на вхідний вплив.

Фрагмент нейронної мережі з збудливими і гальмівними зв'язками. Оскільки нейронна мережа має явно виражений динамічний характер, час є одним з основних факторів її функціонування. При моделюванні мережі час змінюється дискретно, і стан мережі можна розглядати як послідовність миттєвих знімків, причому кожен новий стан залежить тільки від попереднього циклу збудження нейронів.

Друга нейронна мережа, аналогічна першій, також складається з одного шару нейронів, де кожен нейрон відповідає одній операції. На входи нейронів подаються компоненти векторів Sk, що характеризують ситуаційні сигнали. Операція вибирається по максимальному вихідному сигналу нейронів.

Нехай нейронна мережа має п входів і т виходів.

Така дискретна нейронна мережа легко може бути змодельована на ЕЦОМ.

Структура ДАЗУ. Пропонована динамічна нейронна мережа дозволяє вирішити зазначені проблеми і формує добре інтерпретуються багаторівневі ієрархічні уявлення еталонів мовних подій, а також відрізняється швидкістю навчання.

Така дискретна нейронна мережа легко може бути змодельована на ЕЦОМ.

Використання нейронної мережі (і одноелементна нейрона) складається з трьох етапів: навчання, перевірки та функціонування.

Конфігурація нейронних мереж є коливальні електричні ланцюги. Різним станам мозку відповідають коливання з різними частотами. Численні дослідження показали, що в мозку дорослої людини при різних його станах переважають електричні коливання певних частот. Неважко помітити, що граничні частоти ритмів мозку або точно відповідають числам Фібоначчі, або дуже близькі до них.

Теорія нейронних мереж на основі кібернетичного моделювання роботи людського мозку намагається розробити самообучающиеся системи прийняття рішень.

Вивчення нейронних мереж, що складаються з великої кількості - моментів, становить певний інтерес як для техніки, так і для фітології.

Оптимізація нейронних мереж, що розвиваються останнім часом для вирішення складних, в тому числі фінансових завдань; нейронні мережі[4.65]вимагають їх оптимізації при попередньому налаштуванні.

Побудова нейронних мереж вимагає значних витрат праці і часу для отримання задовільною моделі. Необхідно враховувати, що надмірно висока точність, отримана на навчальній вибірці, може обернутися нестійкістю результатів на тестовій вибірці - в цьому випадку відбувається перенавчання мережі.

Проблематика нейронних мереж, генетичних алгоритмів і нечітких систем, і особливо комбінації цих методів - це одна з найбільш інтенсивно розвиваються в даний час областей досліджень, що отримала назву ((Обчислювальні технології. Її можна вважати сучасним відгалуженням інформатики (Computer Science), пов'язаних з методами штучного інтелекту (Artificial Intelligence), хоча і принципово відмінним від класичного підходу, застосовуваного адептами цього напрямку.

спрощення нейронної мережі проводиться до тих пір, поки можливо навчання нейронної мережі до нульової середньої оцінки. Поточна інформація виводиться в Вікно навчання і спрощення мережі. спрощення може припинитися, коли вже все синапси, що підлягають контрастированию або бинаризации, відповідно отконтрастіровани або бінаризованими.

Використання нейронної мережі (і одноелементна нейрона) складається з трьох етапів: навчання, перевірки та функціонування.

Перевагою нейронних мереж є те, що така ситуація не представляє для них проблеми. Крім того, нейромережі нечутливі до кореляції значень предикторів, в той час як методи оцінки параметрів регресійної моделі в цьому випадку часто дають неточні значення.

Прогнозовані і реальні значення індексу S & P і курсу bond. Апарат нейронних мереж дозволяє не тільки в дискретно вигляді отримати шукані параметри, але також надає такий зручний сервіс, як функціональна залежність вихідного параметра від окремого вхідного за умови незмінності інших, тобто виявлення якісного співвідношення між ними.

Ефективність нейронних мереж встановлюється поруч так званих теорем про повноту. Раніше в нестрогой формулюванні була приведена одна з них. Розглянемо ще одну подібну теорему.

Реалізація нейронних мереж у вигляді оптичних систем дозволяє вирішити цю проблему. Взаємне з'єднання нейронів за допомогою світлових променів не вимагає ізоляції між сигнальними шляхами, світлові потоки можуть проходити один через інший без взаємного впливу. Більш того, сигнальні шляхи можуть бути розташовані в трьох вимірах. Інтегральні ланцюга є істотно планарнимі з деякою рельєфністю, обумовленої безліччю шарів. Щільність шляхів передачі обмежена тільки розмірами джерел світла, їх дивергенції і розмірами детектора. Потенційно ці розміри можуть мати величину в кілька мікрон. Нарешті, все сигнальні шляхи можуть працювати одночасно, тим самим забезпечуючи величезний темп передачі даних. В результаті система здатна забезпечити повний набір зв'язків, які працюють зі швидкістю світла.

Додатки нейронних мереж охоплюють різні галузі інтересів: розпізнавання образів, обробка зашумлених даних, доповнення образів, асоціативний пошук, класифікація, складання розкладів, оптимізація, прогноз, діагностика, обробка сигналів, абстрагування, управління процесами, сегментація даних, стиснення інформації, складні відображення, моделювання складних процесів, машинне зір, розпізнавання мови.

Використання нейронних мереж для вивчення нелінійних моделей формування цін акцій вносить ясність в питання про те, в якій мірі недоліки лінійних моделей викликані їх неадекватною специфікацією, а в якій - припущенням про ефективність ринку.

Застосування нейронних мереж в цьому завданні показало, що статична нелінійна система може бути навчена так, щоб виконувати технічний аналіз на початковому рівні. Наш підхід відрізняється від інших, відомих у цій галузі, тим, що ми не намагаємося оптимізувати вхідна множина.