Синергетика и творчество. Браже Р.А. - 138 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

138

Вх. Вых.

Рис.11.3. Схема персептрона Мак-Каллока – Питса – Розенблатта. Персептон (от

лат. perseptio – восприятие) – устройство, моделирующее восприятие и распозна-

вание образов, предложенное американским ученым Ф. Розенблаттом в 1957 г.

после того, как его соотечественники У. Мак-Каллок и У. Питс ввели понятие

формального нейрона

Нейросетевые методы позволяют решать задачи прогнозирова-

ния временной зависимости функций многих переменных, каждая из

которых, в свою очередь, зависит от времени. Сигнал к некоторому

элементу нейронной сети приходит не только от элементов своего

слоя, но с запаздыванием во времени – лагом (от англ. lag – запазды-

вание) – от элементов других слоев. Согласно теореме Такенса, для

любого временного ряда значений всегда существует такая глубина

погружения в лаговое пространство, которая обеспечивает однознач-

ное предсказание следующего значения этого ряда.

Нейросетевые методы вычислений – нейрокомпьютинг – ус-

пешно используются для предсказания поведения финансовых вре-

менных рядов, например, курса акций. В плане создания искусствен-

ного интеллекта нейрокомпьютинг интересен тем, что прогнозирова-

ние осуществляется по результатам предыдущих или пробных испы-

таний динамической системы, описываемой данной нейронной сетью.

Таким образом, нейрокомпьютинг позволяет решать задачи самообу-

чения и являются хорошей моделью процессов, происходящих в го-

ловном мозге. При этом, в силу параллельной обработки информации

и континуальной природы нейронных сетей, нейрокомпьютинг моде-

лирует функции правого полушария мозга.

Для дальнейшего важно осознать тот физический факт, что

большая совокупность регулярным образом расположенных струк-

турных элементов энергетически неустойчива и спонтанно распадает-

ся на домены – области с различной ориентацией упорядочения. При-

мером таких доменов являются, в частности, области спонтанной на-

магниченности в ферромагнетиках. Ткани многоклеточных живых ор-