Методические указания к лабораторным работам по курсу "Нейрокомпьютерные системы". Домашова Д.В - 4 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОГУ | Оренбург

Составители: 

Рубрика: 

взаимосвязей клеток - нейронные сети.
(Кора больших полушарий головного мозга человека содержит около 14
млрд. нейронов).
Моделирование результатов
интеллектуальной деятельно-
сти
(машинный интеллект)
е
Искусственный интеллект
Комплексный подход
(Эвристическое моделирование)
Моделирование информацион-
ных процессов
Эвристическое программиро-
вани
Моделирование механизмов
(нейроподобные сети)
Моделирование биологических
систем
(искусственный разум)
Рисунок 1.1 - Схема искусственного интеллекта
Устройство и законы функционирования нейронов весьма сложны, следова-
тельно, при моделировании нейронов пользуются их упрощенными описаниями.
Такие упрощенные модели нейронных сетей называются нейроподобными сетями.
Можно разделить два способа организации нейроподобных сетей:
1) узлами сети являются формальные элементы, описывающие отдельные
нейроны (Маккалок и Питтс);
2) узлами являются формальные элементы, соответсвующие не отдельным
нейронам, а их особым совокупностям - нейронным ансамблям.
Под нейронным ансамблем понимается такая совокупность взаимосвязей
нейронов, которая возбуждается вся целиком при возбуждении некоторой её час-
ти.
Как объект модельного описания нейронный ансамбль отличается от от-
дельного нейрона двумя основными особенностями:
1) выходное возбуждение ансамбля изменяется непрерывно, а не по закону
"да - нет". Ансамбль соответственно может быть описано как нелинейный
преобразователь аналоговой информации, задаваемой набором определен-
ных статических и динамических характеристик;
5
взаимосвязей клеток - нейронные сети.
      (Кора больших полушарий головного мозга человека содержит около 14
млрд. нейронов).


                        Искусственный интеллект


   Моделирование результатов               Моделирование биологических
   интеллектуальной деятельно-             систем
   сти                                     (искусственный разум)
   (машинный интеллект)




            Моделирование механизмов           Моделирование информацион-
            (нейроподобные сети)               ных процессов
                                               Эвристическое программиро-
                                               вание


                          Комплексный подход
                          (Эвристическое моделирование)



                    Рисунок 1.1 - Схема искусственного интеллекта

      Устройство и законы функционирования нейронов весьма сложны, следова-
тельно, при моделировании нейронов пользуются их упрощенными описаниями.
Такие упрощенные модели нейронных сетей называются нейроподобными сетями.
      Можно разделить два способа организации нейроподобных сетей:
    1) узлами сети являются формальные элементы, описывающие отдельные
       нейроны (Маккалок и Питтс);
    2) узлами являются формальные элементы, соответсвующие не отдельным
       нейронам, а их особым совокупностям - нейронным ансамблям.
      Под нейронным ансамблем понимается такая совокупность взаимосвязей
нейронов, которая возбуждается вся целиком при возбуждении некоторой её час-
ти.
      Как объект модельного описания нейронный ансамбль отличается от от-
дельного нейрона двумя основными особенностями:
    1) выходное возбуждение ансамбля изменяется непрерывно, а не по закону
       "да - нет". Ансамбль соответственно может быть описано как нелинейный
       преобразователь аналоговой информации, задаваемой набором определен-
       ных статических и динамических характеристик;
                                                                            5

Страницы