Методические указания к лабораторным работам по курсу "Нейрокомпьютерные системы". Домашова Д.В - 6 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОГУ | Оренбург

Составители: 

Рубрика: 

логико-символьный подход к моделированию интеллекта "сверху - вниз". Его раз-
витие породило такие направления исследований, как эвристический прием и ма-
шинный интеллект и способствовало угасанию интереса к нейронным сетям.
К концу 70-х годов созрели условия для возрождения интереса к нейросете-
вым моделям ИИ. Этому способствовал большой объем новых знаний, получен-
ные за 25 лет при экспериментальном исследовании мозга, которые можно было
применять при построении моделей. А так же появились ЭВМ с возможностью
параллелизации.
Начало 80-х годов было отмечено ростом интереса к моделям нейронных
сетей среди широкой научной деятельности.
Поворотом послужила публикация американского биофизика Хопфилда, в
которой была установлена аналогия между моделью нейронной сети Хебба и оп-
ределенным классом физических систем.
С 1986 года - бурное развитие нейрокомпьютеров. Возникли фирмы, связан-
ные с нейросетевой технологией, которое к концу 80-х годов насчитывалось более
сотни.
1.4 Некоторые сведения о мозге
Мозг является, пожалуй, самой сложной из известных нам систем перера-
ботке информации. В нем 100 млрд. нейронов, каждый из которых имеет в сред-
нем 10000 связей. При этом мозг чрезвычайно надежен: ежедневно погибает
большое количество нейронов, а мозг продолжает функционировать.
Рассмотрим строение нейрона: - вид клеток обладающих электрической ак-
тивностью (Рисунок 1.2).
Каждое окончание имеет вид утолщения, называемого синоптической
бляшкой (или синапсом).
Входные сигналы дендритного дерева взвешиваются и суммируются на пути
к аксонному холмику, где генерируются выходы, импульс (снайк) или пачка им-
пульсов, следовательно, наличие импульса (или интенсивен.) является функцией
взвешенной суммы входных сигналов.
Выходной сигнал проходит по ветвям аксона и достигает синапсов, которые
соединяют аксоны с дендритами других нейронов.
7
логико-символьный подход к моделированию интеллекта "сверху - вниз". Его раз-
витие породило такие направления исследований, как эвристический прием и ма-
шинный интеллект и способствовало угасанию интереса к нейронным сетям.
      К концу 70-х годов созрели условия для возрождения интереса к нейросете-
вым моделям ИИ. Этому способствовал большой объем новых знаний, получен-
ные за 25 лет при экспериментальном исследовании мозга, которые можно было
применять при построении моделей. А так же появились ЭВМ с возможностью
параллелизации.
      Начало 80-х годов было отмечено ростом интереса к моделям нейронных
сетей среди широкой научной деятельности.
      Поворотом послужила публикация американского биофизика Хопфилда, в
которой была установлена аналогия между моделью нейронной сети Хебба и оп-
ределенным классом физических систем.
      С 1986 года - бурное развитие нейрокомпьютеров. Возникли фирмы, связан-
ные с нейросетевой технологией, которое к концу 80-х годов насчитывалось более
сотни.


1.4 Некоторые сведения о мозге

      Мозг является, пожалуй, самой сложной из известных нам систем перера-
ботке информации. В нем 100 млрд. нейронов, каждый из которых имеет в сред-
нем 10000 связей. При этом мозг чрезвычайно надежен: ежедневно погибает
большое количество нейронов, а мозг продолжает функционировать.
      Рассмотрим строение нейрона: - вид клеток обладающих электрической ак-
тивностью (Рисунок 1.2).
      Каждое окончание имеет вид утолщения, называемого синоптической
бляшкой (или синапсом).
      Входные сигналы дендритного дерева взвешиваются и суммируются на пути
к аксонному холмику, где генерируются выходы, импульс (снайк) или пачка им-
пульсов, следовательно, наличие импульса (или интенсивен.) является функцией
взвешенной суммы входных сигналов.
      Выходной сигнал проходит по ветвям аксона и достигает синапсов, которые
соединяют аксоны с дендритами других нейронов.




                                                                             7

Страницы