Магистерская диссертация на тему: Применение нейронных сетей. Распознавание образов и классификация

Введение

Теория нейронных сетей возникла из исследований в области искусственного интеллекта, а именно из попыток воспроизвести способность нервных биологических систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Основой исследований по искусственному интеллекту в 60-80-е гг. были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами).

Теория нейронных сетей включают широкий круг вопросов из разных областей науки: биофизики, математики, информатики, схемотехники и технологии. Поэтому понятие "нейронные сети" детально определить сложно.

Искусственные нейронные сети (НС) - совокупность моделей биологических нейронных сетей.

Представляют собой сеть элементов - искусственных нейронов - связанных между собой синоптическими соединениями. Сеть обрабатывает входную информацию и в процессе изменения своего состояния во времени формирует совокупность выходных сигналов. Работа сети состоит в преобразовании входных сигналов во времени, в результате чего меняется внутреннее состояние сети и формируются выходные воздействия. Обычно НС оперирует цифровыми, а не символьными величинами.

Оглавление

- Введение

- Применение нейронных сетей

- Распознавание образов и классификация

- Принятие решений и управление

- Кластеризация

- Прогнозирование

- Апроксимация

- Сжатие данных и ассоциативная память

- Линейные сети

- Самоорганизующиеся нейронные сети

- Нейронная сеть Кохонена

- LVQ сети

- Радиальные базисные сети

- Рекуррентные сети

- Нейронная сеть Элмана

- Нейронная сеть Хопфилда

- Код программы Заключение

- Используемая литература

Заключение

Развитие нейронных 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