Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 41 стр.

             Лабораторная работа № 4
     Искусственные нейронные сети
   Цель работы: изучение архитектуры искусственных нейронных
сетей, способов их графического изображения в виде функциональ-
ных и структурных схем и программного представления в виде объ-
ектов специального класса network, включающих массив структур с
атрибутами сети и набор необходимых методов для создания, ини-
циализации, обучения, моделирования и визуализации сети, а также
приобретение навыков построения сетей различной архитектуры с
помощью инструментального программного пакета Neural Network
Toolbox системы MATLAB.

              Теоретические сведения
   Хотя отдельные нейроны и способны после некоторой процедуры
обучения решать ряд задач искусственного интеллекта, все же для
эффективного решения сложных задач по распознаванию образов,
идентификации и классификации объектов, распознаванию и синтезу
речи, оптимальному управлению применяют достаточно большие
группы нейронов, образуя из них искусственные нейронные сети в
виде связанных между собой слоёв, напоминающие биологические
нейронные (нервные) сети человека и животных.
   Существует множество способов организации искусственных
нейронных сетей, которые могут содержать различное число слоёв
нейронов. Нейроны могут быть связаны между собой как внутри от-
дельных слоёв, так и между слоями. В зависимости от направления
передачи сигнала эти связи могут быть прямыми или обратными.
Слой нейронов, непосредственно принимающий информацию из
внешней среды, называется входным слоем, а слой, передающий ин-
формацию во внешнею среду, – выходным слоем. Остальные слои,
если они имеются в сети, называются промежуточными, или скры-
тыми. В ряде случаев такого функционального распределения слоёв
сети не производится, так что входы и выходы могут присоединяться
к любым слоям и иметь произвольное число компонент.



                               41