Новости

В конкурсе "Диссертации", посвящённого 50-летию научного направления "Искусственный интеллект" и памяти выдающегося российского учёного Л.Т.Кузина, наш сотрудник А.А.Липатов был награждён первым призом и дипломом за недавно защищенную диссертацию к.т.н.

Е.А.Сидорова защитила диссертацию на тему «Методы и программные средства для анализа документов на основе модели предметной области»

Прочитать подробнее...

LadyVenus.ru - все о моде, красоте и женском здоровье.
Интервью
3.05.2014 - Ллорет де Мар – жемчужина испанского побережья Коста Брава

13.04.2014 - Орехи – любимое лакомство для всех

Ознакомиться со всеми интервью...

Нейронные сети

Как только появилась современная электроника, так сразу начались попытки воспроизведения процесса мышления с помощью аппарата. Первым шагом стала публикация статьи о работе искусственных нейронов Уоррена Маккалоха и Уолтера Питтса и представление ими модели нейронной сети в 1943 году.

На сегодняшний день нейронные сети являются приоритетным направлением в области искусственного интеллекта. Суть этого направления сводится к попыткам воспроизвести нервную систему человека. Способность к обучению — одно из важных свойств нейронных сетей.

Биологический нейрон – специальная клетка, структурно состоящая из тела клетки, ядра и отростков.

Искусственные нейронные сети – электронные модели нейронной структуры мозга. Множество проблем, которые не поддаются решению традиционным компьютерам, могут быть решены при помощи нейронных сетей.

В течение продолжительного периода эволюции мозг человека приобрел много качеств, которые отсутствуют в компьютерах с архитектурой фон Неймана. А именно:

— адаптивность;

— низкое энергопотребление;

— способность к обучению;

— способность к обобщению.

Перечисленные характеристики  имеются у приборов, которые построены на принципах биологических нейронов, а это в свою очередь существенное достижение в индустрии обработки данных.

Классификация нейронных сетей возможна по различным основаниям:

— по скорости и способу обучения;

— по способу соединения нейронов;

— по способу передачи по сети шаблонов активности;

— по применению вычислений.

Основное преимущество нейронных сетей – они позволяют решить задачи, оказавшиеся сложными для обычных технологий (например, задачи, которые успешно решаются людьми, но те в свою очередь не могут объяснить, как именно они это делают).

К задачам нейронных систем может быть отнесены: прогнозирование событий, нахождение тенденций изменения данных и распознавание образов.

Везде происходит обсуждение нейронных сетей. Главное направление в исследовании – программная и аппаратная реализация нейронных сетей. Кипит работа и над созданием нейронных чипов: оптических, цифровых и аналоговых.

5 марта 2012