Дипломная работа на тему: Искусственные нейронные сети. Возникновение искусственных нейронных сетей

Введение

Человеческий мозг содержит триллионы особых клеток, называемых нейронами. Все они связаны друг с другом сотнями триллионов нервных нитей, называемых синапсами. Получившаяся таким образом огромная сеть нейронов отвечает за все те явления, которые мы привыкли называть мыслями и эмоциями, а также за все многообразие сенсомоторных функций 6,9,16,18,19,24,27,28,29. До сих пор нет четкого ответа на вопрос, каким образом биологическая нейросеть осуществляет управление всеми этими процессами, хотя уже исследовано достаточно много аспектов ее работы. Из-за технической невозможности создания биологических нейронных сетей, в настоящее время создаются их неодушевленные аналоги - искусственные нейронные сети 6,7,9,12,13,20,21,22,25,26,27,28,29. Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений нейронных сетей. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем,

Оглавление

- Введение.

- Искусственные нейронные сети.

- Возникновение искусственных нейронных сетей.

- Основные виды искусственных нейронных сетей.

- Применение искусственных нейронных сетей.

- Персептрон розенблатта.

- Задачи, решаемые при помощи Персептрона Розенблатта.

- Методика обучения Персептрона Розенблатта.

- Пример использования Персептрона Розенблатта.

- Компьютерная имитационная модель персептрона розенблатта.

- Ограничения, накладываемые на имитационную модель.

- Схема имитационной модели Персептрона Розенблатта в среде Dеlрhi.

- Описание сеанса работы с компьютерной программой.

- Заключение.

Заключение

Современные искусственные нейронные сети представляют собой устройства, использующие огромное число искусственных нейронов и связей между ними. Несмотря на то, что конечная цель разработки нейронных сетей - полное моделирование процесса мышления человека так и не была достигнута, уже сейчас они применяются для решения очень многих задач обработки изображений, управления роботами и непрерывными производствами, для понимания и синтеза речи, для диагностики заболеваний людей и технических неполадок в машинах и приборах, для предсказания курсов валют и т.д. Если перейти к более прозаическому уровню, то нейронные сети - это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов - формальных нейронов. Ядром используемых представлений является идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами.