Sinir Ağları: Pratik Uygulama. Rusya'da nöral ağlar nöral ağları ekonomi ve işletmede öğretir

sinir Ağı Zekası Yapay İşletme

Sinir ağları, yazılım veya donanım tarafından uygulanabilir.

Seçenekleri donanımuygulama, nörokompiller, nöroplatlar ve nörobis (büyük entegre devreler). En basit ve ucuz nörobislerden biri, 8 nöron ve 120 sinaps ile bir ağ uygulayan bir mikro cihazlar MD 1220 modeldir. Gelecek gelişmeler arasında, adaptif çözümler (ABD) ve Hitachi (Japonya) tahsis edebilirsiniz. Neurobis, en yüksek hızdan biridir: ilan edilen işlem hızı, saniyede (MHC / s) 1,2 milyar interneurone bileşiğidir. Hitachi tarafından üretilen şemalar, 576 nörona kadar olan yapay sinir ağlarını uygulamayı mümkün kılar.

Çoğu modern nörbilgisayar, ek nöroplamlar içeren kişisel bir bilgisayar veya iş istasyonudur. Bunlar, örneğin Fujitsu FMR serisi bilgisayarları içerir. Bu tür sistemlerin olanakları, nöromatematik yöntemleriyle çok sayıda uygulamalı problemi çözmek ve yeni algoritmalar geliştirmek için yeterlidir. Özel nörbilgisayarlar, sinir ağ mimarisinin ilkelerinin uygulandığı en büyük ilgi alanıdır. Bu tür sistemlerin tipik temsilcileri, Şirket TRW şirketinin Mark ailesinin bilgisayarlarıdır (F. Rosenblat tarafından geliştirilen PERCEPTRON'un ilk uygulaması, Mark I olarak adlandırıldı). TRW'nin Mark III modeli, matematiksel işlemcilerle 15 Motorola 68000 aile işlemcisi içeren bir iş istasyonudur. Tüm VME bus kombine işlemciler. Daha fazla hücreli 65.000 sanal işlemci unsurunu destekleyen sistem mimarisi, 450 bin MNS / S'ye kadar işlem yapmanızı sağlar.

Başka bir örnek, Cambridge Üniversitesi'nin gelişimine dayanan Texas Instruments tarafından oluşturulan Netsim Nörokompilleridir. Topolojisi, 80188 numaralı işlemcilere dayanan standart bilgisayar düğümlerinin üç boyutlu bir ızgarasıdır. Netsim, Hopfield-Kohonen ağlarını simüle etmek için kullanılır. Verimliliği 450 milyon mns / s'ye ulaşıyor.

Nöral ağların donanım uygulamalarının geliştirilmesinin veya uygulanmasının çok pahalı olduğu durumlarda, daha ucuz kullanılır. yazılım uygulamaları.En yaygın yazılım ürünlerinden biri bir program ailesidir. Brainmaker.cSS (California Scientfic yazılımı). Başlangıçta Talep üzerine Loral Space Systems tarafından geliştirilen NASA ve Johnson Space Center Paketi Brainmaker.top, kısa bir süre sonra ticari uygulamalar için uyarlanmıştır ve bugün birkaç bin finansal ve sanayi şirketinin yanı sıra, tahmin etme, optimizasyon ve modelleme durumları sorunlarını çözmek için ABD Savunma Bölümleri tarafından kullanılmaktadır.

Paket Atama Brainmaker.- Resmi yöntemlerin ve algoritmaların henüz bulunmadığı görevleri çözme ve giriş verileri eksik, dolaşım ve çelişkilidir. Bu görevler arasında Tahmin Döviz Kurları ve hisse senetleri üzerindeki hisse senetleri, kriz durumlarını, görüntü tanıma modellemesini ve diğerlerini içerir. Brainmaker.sinir ağlarının teorisinin matematiksel aparatını kullanarak (daha spesifik olarak, Hopfield ağı, bir hatanın ters yayılımı yöntemi üzerinde daha spesifik olarak, Hopfield ağı). Çok katmanlı bir sinir ağının modeli, çeşitli örnekler üzerinde öğrenme özelliğine sahip olan RAM'de, iç yapısını optimize eder. Ağ yapısının doğru seçimi ile yeterince çok sayıda örnek olarak eğitiminden sonra, sonuçların yüksek güvenilirliğini elde edebilirsiniz (% 97 ve daha yüksek). Versiyonlar var Brainmaker.mS DOS ve MS pencereleri için, Apple Macintosh için. Ailedeki paketin temel versiyonuna ek olarak Brainmaker.aşağıdaki eklemeler şunlardır:

Brainmaker öğrencisi.- Üniversiteler için paket versiyonu. Özellikle uygulamaların oluşturulmasında ve çok karmaşık işler için uzmanlaşmış küçük firmalarda popülerdir.

Toolkit seçeneği- Olanakları artıran üç ek programdan oluşan bir dizi BrainMaker, İkili,Öğrenme bilgilerini eğitimi hızlandırmak için ikili bir formatla çevirir; Hipersonik eğitim,yüksek hızlı öğrenme algoritması kullanıldığında; Komplo Grafik formda gerçekleri, istatistikleri ve diğer verileri görüntüler.

Brainmaker Professional- Profesyonel paket versiyonu Brainmaker.gelişmiş işlevsellik ile. Tüm seçenekleri içerir Araç seti.

Genetik Eğitim Seçeneği(paket için BrainMaker Pro) - Nöral ağın otomatik optimizasyon programı, en iyi çözümlerin varlığı için genetik algoritmaları kullanarak belirtilen görev sınıfını çözmek için.

DataMaker Editor- Sinirsel bir ağ kurarken ve kullanarak veri hazırlığını otomatikleştirmek için özel editör.

Finansal veriler eğitimi.- Sinir şebekesini, makroekonomik göstergelerin gerçek değerlerini içeren çeşitli analitik, ticari ve finansal operasyonlara yapılandıracak özel veri setleri, NYSE, Naddaw, ASE, Oex, Dow vb., Enflasyon endeksleri, stokların istatistiksel verilerini Çeşitli ürün türleri hakkında raporlar ve ayrıca vadeli işlem sözleşmeleri hakkında bilgi ve daha fazlası.

Brainmaker Accelerator- TXAS Cihazlarının TMS320C25 sinyal işlemcilerine dayanan özel nöroplatan hızlandırıcı. Kişisel bir bilgisayara eklenmiş, paket çalışmasını birkaç kez hızlandırır Brainmaker.

BrainMaker Accelerator Pro.- Profesyonel Çok İşlemci Nöral Kurulu. Beş TMS320C30 sinyal işlemcisi ve 32 MB RAM içerir.

Halen, yazılım pazarı, sinir ağlarını tasarlamak ve çeşitli görevleri çözmek için çok sayıda farklı paketlere sahiptir. Paket Brainmaker.pazarın gazisini arayabilirsiniz. Bu ailenin temsilcilerine ek olarak, tanınmış ve ortak yazılımlara bağlanabilirsiniz. Neurroshell.(WARDSYSTEM "S Grubu), Neuro çalışıyor.(Nöral Ware Inc.) ve NörosolüsyonlarNörodimension Inc.). Nesneye Yönelik Aile Çevre Programları Nörosolüsyonlarkeyfi bir yapının yapay sinir ağını simüle etmek için tasarlanmıştır. Kullanıcı Sistemleri Nörosolüsyonlararaştırma ve diyalog yönetimi olanakları sağlanmaktadır. Ağdaki tüm veriler, öğrenme işleminde çeşitli görselleştirme araçlarıyla görüntülemek için kullanılabilir. Sistemde yapay bir sinir ağı tasarımı Nörosolüsyonlarstandart ve yeni topolojileri simüle etmenizi sağlayan modüler prensibe dayanarak. Sistemin önemli bir avantajı, yapay bir sinir ağında dinamik işlemlerin modellenmesini sağlayan özel araçların varlığıdır.

Sinir ağ teknolojilerinin kullanımı, aşağıdaki işaretlerle görevleri çözerken tavsiye edilir:

Yeterince çok sayıda parametre varlığında sorunları çözmek için algoritmaların olmaması;

Çalışan sorunu karakterize eden büyük miktarda girdi bilgisinin varlığı;

Gürültü, kısmi tutarsızlık, kaynak verilerinin ayrılması veya fazlalıkları.

Nöral teknolojileri, baskı metin tanıma, ürün kalitesi kontrolü, üretimde ürün kalitesi kontrolü, partikül hızlandırıcılarındaki olayların tanımlanması, petrol keşifleri, ilaç kontrolü, tıbbi ve askeri uygulamalar, yönetim ve optimizasyon, finansal analiz, tahmin vb. Olarak bu tür yönlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Ekonomide, nöral ağ teknolojileri, geçici serileri karmaşık olmayan doğrusal olmayan fonksiyonların yaklaşmasıyla sınıflandırmak ve analiz etmek için kullanılabilir. Nöral ağların modelinin, borsadaki doğrusal olmayan desenlerin regresyon modelleriyle karşılaştırıldığında daha fazla doğruluk sağlaması deneysel olarak kurulmuştur.

Sinir teknolojileri, müşteri davranışını ve pazar payının dağıtımını simüle etmek için pazarlamada aktif olarak kullanılmaktadır. Sinir teknolojileri, pazarlama veritabanlarında gizli kalıpları bulmanızı sağlar.

Müşteri davranışının simülasyonu, reklamlara tepki vermesi ve belirli bir ürün veya hizmet alımını yapması gereken kişilerin özelliklerini belirlemenizi sağlar.

Sinir teknolojilerine dayanan piyasaların segmentasyonu ve modellenmesi, her müşterinin çeşitli faktörleri ve özelliklerini göz önünde bulundurarak, segmentlik piyasalarının yetenek kazanabilen esnek sınıflandırma sistemleri oluşturmayı mümkün kılar.

Yapay sinir ağlarının teknolojileri, yöneticilerin taklit problemlerini çözme ve yöneticilerin davranışsal özelliklerinin öngörülmesinde ve krediler verilirken risk tahminlerini öngörme konusunda iyi bir umutlara sahiptir. Müşterileri, Müşterileri, Banka Müşterisi İflasının Tahminleri, Kredi Kartları Kullanırken Hileli İşlemlerin Tanımı, Sabit Ödemeli Krediler için Müşteri Derecelendirmelerini Çizim Yaparken Suni Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı Önemli Yoktur.

Sinir ağ teknolojilerinin kullanımının her zaman mümkün olmadığı ve belirli problemler ve dezavantajlarla ilişkili olduğu unutulmamalıdır.

1. Kabul edilebilir bir model oluşturmak için en az 50 ve daha iyi 100 gözlem gereklidir. Bu oldukça çok sayıda veridir ve her zaman mevcut değildir. Örneğin, mevsimsel malların üretiminde, önceki mevsimlerin öyküsü, ürün stilinde, satış politikalarındaki vs.deki değişiklikler nedeniyle mevcut sezonun tahmin edilmesi yeterli değildir. Aylık satış bilgilerine dayanan oldukça istikrarlı bir ürün için talebin öngörülmesinde bile, 50 ila 100 ay arasında tarihsel verileri biriktirmek zordur. Mevsimsel ürünler için, her mevsim aslında bir gözlemi temsil ettiği için sorun daha da zordur. Yapay sinir ağlarının bilgi modelinin eksikliği ile eksik verilerin koşullarında inşa ederler ve daha sonra sıralı olarak iyileştirilmelerini sağlarlar.

2. Sinir ağları oluşturmak, tatmin edici bir model elde etmek için önemli emek ve zaman maliyetleri gerektirir. Eğitim numunesinde elde edilen yüksek bir doğruluk olmadığı unutulmamalıdır, sonuçların test örneğine kararsızlığına neden olabilir - bu durumda bir "yeniden eğitim" ağı vardır. Sistem daha iyi olursa, belirli koşullara uyarlanırsa, daha az genelleştirilebilir ve ekstrapolasyon yapabileceği ve bu koşulları değiştirirken er ya da geç kalabilir. Eğitim numunesinin hacmini genişletmek, daha fazla stabilite elde etmenizi sağlar, ancak öğrenme süresini artırarak.

3. Sinir ağlarını öğretirken, yerel minima girerken tuzaklar oluşabilir. Deterministik öğrenme algoritması, küresel aşamayı tespit edemez veya yerel minimumdan ayrılamaz. "Tuzakları" atlamanıza izin veren tekniklerden biri, gizli katmanların nöronlarının sayısını artırarak boşluğun boyutunun genişlemesidir. Bu sorunu çözmek için bazı fırsatlar Stokastik öğrenme yöntemlerini açık. Ağın ağırlığını yalnızca, hedef fonksiyonun degrade vektörünün yönünde bilgiye göre değiştirirken, ağırlık alanındaki hedef fonksiyonun yönünde, yerel bir asgariye ulaşmak mümkündür, ancak ondan çıkmak mümkün değildir. Extremum noktasında "itici güç" (gradyan) sıfıra ekler ve hareketin nedeni kaybolur. Yerel ekstremumu terk etmek ve küresel aşırılık aramasına gitmek için, hedef fonksiyonun degradesine değil, diğer bazı faktörlerden bağımsız olarak ek bir güç oluşturmanız gerekir. Basit bir yöntem, sadece rastgele bir kuvvet oluşturmak ve deterministiğe eklemektir.

4. Nöronun dişli oranının sigmoidal doğası, öğrenme sürecinde birkaç ağırlıkta çok büyük hale geldiğinde, nöronun doygunluk alanındaki fonksiyonun yatay kısmına girmesinin nedenidir. Aynı zamanda, diğer ölçeklerdeki değişiklikler, yeterince büyük, pratik olarak, böyle bir nöronun çıkış sinyalinin büyüklüğünü etkilemez ve bu nedenle hedef fonksiyonun değerini etkilemez.

5. Giriş değişkenleri aralığının kötü bir seçimi oldukça temeldir, ancak genellikle hata gerçekleştirilir. 0 ve 1 değerine sahip bir ikili değişken ise, o zaman vakaların yaklaşık yarısında sıfır değerine sahip olacaktır: \u003d 0. Ağırlığı bir faktör biçiminde değiştirmek için ifadeye dahil edildiğinden, Etki doygunluk sırasında aynı olacaktır: ilgili ölçeklerde modifikasyon engellenecektir. Giriş değişkenleri için doğru aralık, örneğin +1 ila -1'den simetrik olmalıdır.

6. Sinir ağının sorunlarını çözme süreci, kullanıcı için ağ öngörü yeteneklerinin güvensizliğine neden olabilecek kullanıcı için "opak" dir.

7. İhtiyaç duyulan ağ yeteneği, girişe gelen gerçekler (veri), ağın eğitildiği örneklerden önemli farklılıklar varsa, önemli ölçüde azaltılır. Bu eksiklik, ekonomik tahminlerin görevlerini çözmede, özellikle menkul kıymetler tekliflerinin ve hisse senedi ve finansal piyasalardaki menkul kıymetler tekliflerinin ve döviz değerini belirlerken belirlenir.

8. Sinir ağlarını tasarlamak ve etkili öğrenmek için teorik olarak kanıtlanmış kurallar yoktur. Bu dezavantaj, özellikle, seçilen durumlarda konu alanının verilerini genelleştirme yeteneğinin nöral ağlarının kaybına neden olur (baskın).

Bilgi tabanında iyi çalışmanızı göndermeniz basittir. Aşağıdaki formu kullanın

Öğrenciler, lisansüstü öğrenciler, bilgi tabanını çalışmalarında kullanan genç bilim adamları ve çalışmaları size minnettar olacak.

• Giriş
• Sonuç
• Giriş
• Sinir teknolojilerinin gelişimi üzerindeki faydalı etki, paralel bilgi işleme yöntemlerinin oluşturulmasıydı.
• Harika bir cerrah, filozof ve sibernetic n.m için takdir etmek için gereklidir. Amosov, öğrencilerle birlikte yapay zeka (AI) oluşturulmasına bir yaklaşımı sistematikleştirmek için. Bu yaklaşım aşağıdaki gibidir.
• AI stratejisinin temeli, paradigma kavramı - sorunun özüne veya görevin özünde ve kararının ilkesi için bir görünüm (kavramsal sunum). Yapay zekanın iki paradigmasını düşünün.
• 1. Uzmanın paradigması, aşağıdaki nesneleri yanı sıra AI sisteminin geliştirilmesinin ve işleyişinin aşamalarını üstlenir:
• * Bilgi biçimlendirme - Seçilen bilgi sunum modeli tarafından öngörülen bir formda bir problem bilgi uzmanı tarafından dönüşüm;
• * Bilgi Bankası Oluşumu<БЗ) - вложение формализованных знаний в программную систему;
• * Kesinti - BZ'ye göre mantıksal çıktı sorununu çözme.
• Bu paradigma, mantıksal programlama prologlarının dilinde de dahil olmak üzere, uzman sistemlerin, mantıksal çıktı sistemlerinin uygulanmasının uygulanmasının altını çizer. Bu paradigmaya dayanan sistemlerin daha incelendiğine inanılmaktadır.
• 2. Aşağıdaki hükümler ve eylem dizisi de dahil olmak üzere öğrencinin paradigması:
• * Gözlemlerin işlenmesi, özel örnekler deneyiminin incelenmesi - veritabanı oluşumu<БД> AI sistemleri;
• * Endüktif Eğitim - Veritabanında biriken bilginin genelleştirilmesine dayanarak BZ'deki veritabanının dönüşümü. ve BZ'den bilgi çıkarmak için prosedürün gerekçesi. Bu, veriler temelinde, gözlemlediğimiz nesneler arasındaki bağımlılığın genelliğinden dolayı sonuçlandığı anlamına gelir. Ana odak noktası, özel iddialardan genel sonuçlar elde etmek için yaklaşım, olasılıksal ve mantıksal mekanizmaların çalışmasında. Daha sonra, örneğin, genelleştirilmiş enterpolasyon prosedürünün (ekstrapolasyon) yeterliliğini veya BZ taleplerini karşılayacağımız ortak arama prosedürünün yeterliliğini kanıtlayabiliriz;
• * Kesinti - makul veya iddia edilen prosedüre göre, istek üzerine BZ'den bilgi seçiyoruz (örneğin, mevcut durumu karakterize eden vektörün optimum yönetim stratejisi).
• Bu paradigma çerçevesinde yapılan çalışmalar ve gelişimi şimdiye kadar gerçekleştirildi, ancak kendi kendine öğrenme yönetim sistemlerinin yapımının kalbinde olmalarına rağmen (öz-öğrenme kontrol sisteminin dikkat çekici bir örneği aşağıda verilecek - çekim kuralları topçu).
• Bilgi tabanı, AI sisteminin genel ve zorunlu unsuru nedir, veritabanından farklıdır? Mantıksal çıktı olasılığı!
• Şimdi "doğal" zekaya dönüşelim. Doğa insan beyninden daha iyi bir şey yaratmadı. Beyin, hem bilgi tabanının taşıyıcısı hem de, hangi paradigma, düşüncelerini organize ettiğimiz, bu, bilgi tabanını doldurduğumuzdan bağımsız olarak temelli sonuçların olduğu anlamına geliyor. - Öğrenin!
• EVET. Pospelov, türünde harika birinde, iş, yapay zekanın en yüksek alanlarını aydınlatıyor - düşüncenin mantığı. Bu kitabın amacı, en azından kısmen bir düşünce aracı olarak neurallet'e dağıtılmaktır, böylece yapay zeka yöntemlerinin tüm zincirinin en düşük, ilk bağlantısına dikkat çekiyor.
• Tasavvuf atmak, beynin bir sinir ağı, nörosette, - nöronlar birbirine bağlı, birçok giriş ve her birinin tek yolu ile birbirine bağlanır. Nöron, girdilerin ağırlıklarını, nöronun çıkışındaki uyarma değerine, girdilerin ağırlıklarını göz önünde bulundurarak, girdilerdeki uyarma dönüştürmenizi sağlayan oldukça basit bir dişli oranı gerçekleştirir. Beynin işlevsel olarak bitmiş bir parçası, dışarıdan ve çıkış katmanının, nöronların yapılandırmasına ve giriş katmanı nöronlarının uyarılmasının büyüklüğüne bağlı olarak heyecanlandırılmış olan nöronların bir giriş katmanına sahiptir. Nöral olduğu varsayılmaktadır. Beynin taklit çalışması, verilerin kendisini ve doğruluğunu değil, genellikle kabul görmüş anlamda, bu verilerin değerlendirilmesinde işlemler. En sürekli veya ayrık veriler için, görevleri değerlerine ait olan aralıkların olasılığının göstergesine göre düşürülür. Büyük bir ayrık veri grubu için - set kümeleri - giriş katmanının nöronlarını tutturmak tavsiye edilir.

1. Ekonomik görevlerde sinir ağlarının kullanımında deneyim

Sinir ağlarının yardımıyla, ekonomik tesislerin (işletme, sanayi, bölge) işleyiş kalıplarının analitik bir tanımını bulmak için algoritmaların geliştirilmesi görevini çözüyoruz. Bu algoritmalar, nesnelerin bazı "çıktı" nesnelerinin öngörülmesi için geçerlidir. Algoritmaların nöral ağ uygulamasının görevi çözülür. Görüntülerin tanınması yöntemlerinin veya ilgili sinir yöntemlerinin kullanılması, ekonomik ve istatistiksel modellemenin ürernin problemlerinin bir kısmını çözmenizi sağlar, matematiksel modellerin yeterliliğini arttırır, bunları ekonomik gerçekliğe getirin. Regresyon analizi ile bir kombinasyondaki görüntülerin tanınması kullanılması, yeni model türlerine neden oldu - sınıflandırma ve parça parça doğrusal. Veritabanlarında gizli bağımlılıkları bulmak, formalize edilebilir kalıpları zor olan bir nesne için de dahil olmak üzere modelleme ve bilgi işlem görevlerinin temelidir.

Bazı kümelerinin bazılarından en çok tercih edilen modelin seçimi, referans görevi olarak veya bir dizi kurallara dayanarak bir seçim sorunu olarak anlaşılabilir. Uygulama, faktörlerin öncelik ölçeklerinin kullanımına dayanarak yöntemlerin olduğunu göstermiştir. Maksimum ağırlıklı miktarda faktörle karşılayan bir model için önyargılı bir sonuçlara yol açar. Ağırlık, bu konuda belirlenmesi gereken bir şeydir ve görevdir. Ayrıca, ölçekler yereldir - her biri bu özel görev için uygundur ve bu nesne (nesnelerin grubu).

İstediğiniz modeli seçme görevini düşünün. Aktiviteleri belirli bir hedefe ulaşmaya yönelik bazı birçok nesne olduğunu varsayalım. Her nesnenin işleyişi, işaretlerin N değerleri ile karakterize edilir, yani bir eşleme f: m -\u003e rn vardır. Sonuç olarak, kaynak noktamız ekonomik nesnenin durumunun durumudur: x \u003d. Ekonomik nesnenin işleyişinin kalitesinin göstergeleri: F0 (x), F1 (x), ..., FM (x). Bu göstergeler belirli sınırlar dahilinde olmalı ve bazıları asgari veya maksimum yapmak için çalışıyoruz.

Böyle bir genel bir formülasyon tartışmalı olabilir ve çelişki birliğinin aparatını uygulamak ve problemin ayarını ekonomik anlamı ile kararlaştırılan doğru formda getirmek gerekir.

Bazı kriterlerin bakış açısına göre nesneler sipariş ediyoruz, ancak kriter genellikle kötü tanımlanır, bulanık ve muhtemelen çelişkilidir.

Sınırlı sayıda deneysel ve gözlemlenen verilerde ampirik kalıpları modelleme problemini göz önünde bulundurun. Matematiksel model bir regresyon denklemi veya teşhis yönetimi veya öngörme kuralı olabilir. Küçük bir numune ile daha verimli tanıma metol. Bu durumda, faktörlerin yönetiminin etkisi, normalliklerin denklemine veya belirleyici tanı ve tahmin kurallarına göre faktörlerin değerlerinin varyasyonuyla dikkate alınır. Ek olarak, temel özelliklerin seçimini uygular ve faydalı özellikler üretiyoruz (ikincil parametreler). Bu matematiksel aparat, ekonomik nesnelerin durumlarını tahmin etmek ve teşhis etmek için gereklidir.

Sinir ağını, nöronlar ekibindeki gibi uyumluluk yapıları teorisinin bakış açısıyla göz önünde bulundurun (bireyler. Sinir ağı, kolektif çözümler altında nöronları optimize etmek için bir mekanizma olarak, bireysel görüşlerin koordinasyonunun bir yoludur. Girişe doğru tepki, yani gerekli ampirik bağımlılıktır.

Bu nedenle, komitelerin uygulamasının seçim ve teşhis görevlerinde gerekçelendirilmesi. Bu fikir, bir belirleyici kural yerine, bir belirleyici kural ekibini aramak için, bu ekip, bireysel çözümlerin ekibin üyelerine işleme işlemi nedeniyle toplu bir karar geliştirmesidir. Seçim ve teşhis modelleri genellikle çözelti kavramının genelleştirilmesini tanımlamak için gerekli olan çözümler yerine, çözümler yerine eksiksiz eşitsizlik sistemlerine yol açar. Böyle bir genelleme toplu bir çözümdür.

Örneğin, eşitsizlik sistemi komitesi, bu setin kanatlarının çoğunun her eşitsizliği yerine getirdiği bir dizi unsurdur. Komiteler - hem eklem hem de eksik olabilecek görevler için çözümler kavramının bir sınıfı sınıfı. Bu, çelişkili görevler için ayrık yaklaşımların bir sınıfıdır, bulanık çözümlerle de ilişkili olabilirler. Komitelerin yöntemi şu anda etkili seçeneklerin, optimizasyon, tanı ve sınıflandırma seçenekleri, optimizasyon, optimizasyon, tanı ve sınıflandırma problemlerini çözme talimatlarından birini belirler. Örneğin, ana komitelerden birinin tanımını, yani: 0 için< p < 1: p - комитетом системы включений называется такой набор элементов, что каждому включению удовлетворяет более чем р - я часть этого набора.

Komiteler, tanıtım dışı denklem sistemleri, eşitsizlikler ve kapanım sistemleri ve seçme, teşhis ve tahmin etme görevlerini çözmede bir paralelleştirme aracı olarak komiteler, belirli bir genelleşme sınıfı olarak değerlendirilebilir. Sorunu çözme kavramının genelleştirilmesi olarak, komite yapıları, çözeltinin özellikleri olan bazı özellikleri (ancak bir kural olarak, tümü değil) olan öğeler kümesidir, bu, bulanık çözümlerin türüdür.

Paralelleştirme aracı olarak, Komite tasarımları doğrudan çok katmanlı sinir ağlarında hareket eder. Sınıflandırma görevini doğru bir şekilde çözmek için bir sinir ağı öğrenmek için, bir Affin eşitsizlik sisteminin bir komitesi oluşturma yöntemini uygulayabilirsiniz.

Yukarıdakilere dayanarak, komitelerin yönteminin, gerekli yanıtı almak için gerekli yanıtı elde etmek için hem diyagnostik görevlerin ve seçeneklerin önemli araştırma ve sayısal çözümlerin önemli alanlarından biriyle ilişkili olduğu sonucuna varılabilir. çözümlerini kabul eden bir veya başka bir kişi hakkında bilgi girişi.

Komitelerin işletimi sürecinde, uygulanan özellikler için heuristicity, yorumlanabilirlik, esneklik - uyma ve yeniden yapılandırma olasılığı, en doğal fonksiyon sınıfını kullanma olasılığı - Parçacı Afin ve sınıflandırma görevini ayarlama olasılığı Teşhis ve tahmin, sadece doğruluk gereklidir, aynı nesnenin farklı sınıflara atfedilmemesidir.

Uygun tasarımlar konusunun bir başka tarafı, toplu kararların geliştirilmesinde koalisyon kavramıyla ilişkilendirilirken, durum kolektif tercihler durumunda (burada birçok tuzak var) ve toplu sınıflandırma kuralları durumunda keskin bir şekilde farklılık gösterir. Bu durumda, prosedürler kesinlikle kanıtlanabilir ve daha geniş fırsatları var. Bu nedenle, sınıflandırma görevleri için karar alma görevlerini ve hedeflerini azaltabilmek önemlidir.

2. Tablo yöntemi - yapay zekanın temeli

Genel olarak, beyin aktivitesinin prensipleri bilinmektedir ve aktif olarak kullanılmaktadır. Hafızamızda görünmez tabloları kullanıyoruz, zorla ve masaya serbestçe doldurun, bir bakanlık portföyüyle ve onsuz sürüş, kafanızı gürültülü bir caddeye, kitap için, makinede ve şövale içinde çeviriyoruz. Tüm hayatınızı öğrendik, öğreniyoruz: ve bir okul çocuğu, mektubun arkasında uykusuz gece ve profesörün sınırlı tecrübesi yürütüyoruz. Aynı tablolarla, yalnızca karar vermeyi değil, aynı zamanda hareket etmeyi, gideceğiz, topu oynadık.

İlişkisel düşünme matematiksel hesaplamalarına karşı çıkıyorsanız, bir kişinin hayatındaki ağırlıkları nelerdir? Nasıl sayılacağını bilmediği bir kişinin gelişimi nasıldı? İlişkilendirici düşünceyi kullanarak, insanı biriktiren ve ekstrapolat, insan birikir. (Bu arada, D. Mendeleev'in tezini hatırlayın: Bilim saymaya başladığında başlar.) Okuyucuya sorabilirsiniz: Bugün kaç kez düşündünüz? Bir arabayı sürdükten, tenis oynadın, otobüse acele ettiniz, eylemlerini planlıyorsunuz. Kaldırımdaki bacağını kaldırmak için, sınırı atlamak için ne kadar hesaplamak için (ve algoritmayı başka nerede?) Hesaplamak zorunda kalacağınızı hayal edin. Hayır, her dakika hiçbir şey hesaplamıyoruz ve bu belki de entelektüel yaşamımızdaki, fen ve işimizde bile olsa. Sansasyonların, sezgilerlerin mekanizmaları, açıklayamadığımız otomatizm, subkortikal düşünceyi ele alıyor, aslında bilgi taban tablolarını kullanarak normal ilişkisel düşünme mekanizmalarlarıdır.

Ve en önemlisi, hızlı bir şekilde yapıyoruz! Nasıl düşünmeyeceğiz, genel hafızanın gelişimini, geliştirme sürecinde büyümenin ürünü anlatmaya ve çoğaltmaya çalışmayız. Oldukça maddi bir şekilde somutlaştırıldığına ve dolayısıyla yapay olarak uygulandığına, modelleme ve çoğaltmaya tabi olduğuna inanıyoruz.

Şimdi yeterli, bugünün bir nöral ağı oluşturma ilkesi, AI'nin bir unsuru olarak formüle ediyoruz:

1. Beynin nöro yapısının taklit edilmesinin temelinin bir tablo enterpolasyon yöntemi olduğu kabul edilmelidir.

2. Tablolar, iyi bilinen hesaplama algoritmalarına veya deneysel olarak veya uzmanlarla veya uzmanlarla doldurulur.

3. Noralite, çığ gibi paralelleşmenin olasılığı nedeniyle yüksek masa işleme hızları sağlar.

4. Ek olarak, sinir ağı, yanlış ve eksik verilere sahip bir tabloya giriş yapmasına izin verir, maksimum veya orta benzerlik ilkesine yaklaşık bir cevap sağlar.

5. Beynin nöral ağ taklidi problemi, en kaynak bilgiyi değil, bu bilgilerin tahmin edilmesini, bilgilerin ikame edilmesinde, alıcıların uyarılmasının değerleri, türler arasında, türleri, türleri, parametreler, değişikliklerinin aralıkları veya ayrı değerler.

6. Her altyapının çıkış katmanının uyarılmasıyla nöronları uygun çözümleri gösterir. Aynı zamanda, ilk aracılı bilgi için bu uyarma sinyalleri, operasyonda dış müdahale olmadan bir sonraki mantıksal zincir bağlantısında kullanılabilir.

3. Bankacılık sisteminin izlenmesi

1999-2005 yıllarında Rusya Bankacılığı Sisteminin incelenmesi için kendi kendini organize eden Kochonen kartlarının (SOM Kendinden Organize Etme Haritası) parlak kullanımı örneği

İzleme, bir prosedürün otomatik olarak yürütülmesine dayanan derecelendirme değerlendirmesine dayanır: bilgisayar ekranındaki bankaların parametrelerinin çok boyutlu vektöründe vurgulamaktadır. Sinir ağ teknolojilerinin, çok boyutlu bir alanı bir, iki veya üç boyutlu olarak dönüştürdüğümüz gibi, birçok değişkenin görsel işlevlerini yapmayı mümkün kılmaktadır. Çeşitli faktörlerin bir bireysel çalışması için, sizin somunu inşa etmek gerekir. Tahmini, yalnızca SOM derecelendirmelerinin geçici aralığının bir analizine dayanarak mümkündür. YENİ SOM, sonuç zincirini dışından, örneğin, bir siyasi nitelikteki verilerin bağlantısı ile genişletmek için gereklidir.

Böyle bir yaklaşım şüphesiz etkili ve etkilidir. Ancak, beyin nörosterlerinin potansiyeline kıyasla, düşünce kapsamını ve cesaretini geride bıraktığı görülüyor, uzun zincirleri çekmemeye izin vermiyor. Park soruşturması, analizi tahmin ile birleştirin, derhal ortaya çıkan durumu dikkate alacak ve uzmanlardaki yeni faktörler ve deneyim tanıtmak. Bütün bunların beynin konusu olduğu konusunda hemfikir olmalı ve yine yapılarına tekrar itiraz ediyoruz, yazılım izleme sistemi projesi sunuyor.

Sinir ağlarının yapısı ve öğrenme yolları. Lojik fonksiyonların altında yatan izleme, parametrelerde veya banka göstergelerindeki değişiklik aralıklarını gösteren değişkenlerin mantıksal değerlerinin bir şekilde bağlanmasına dayanır.

Aşağıdaki göstergeler sunulmuştur:

* Eşitlik;

* SALED varlıklar;

* likit varlıklar;

* İletişim yükümlülükleri;

* Nüfusun birikintileri;

* likidite katsayısı;

* Bütçe kaynakları.

Gösterge sistemini genişletebilirsiniz:

* Hızla gelişen bir ekonominin döneminde yatırım hacmi;

* Kar hacmi;

* Son derece ve göç değeri;

* Bilim ve Eğitim Destek Fonuna Yönelik Yürütmeler;

* Vergi kesintileri;

* Emeklilik Fonu'na yapılan kesintiler;

* Yardım ve kültürel fona yapılan kesintiler;

* UNESCO programlarına vb. Katılım.

Gerçek değişkenlerin bölgesine geçişinde böyle basit bir mantıksal fonksiyon türü, reseptörlerin giriş tabakasını içeren tek katmanlı bir nöral ağın ve izleme sonuçlarının oluştuğu çıkış katmanının yeterliliğini gösterir.

Bir giriş katmanı oluştururken, yalnızca güncel göstergeleri değil, aynı zamanda geçmiş zamanlardaki derecelendirme değişikliğinin dinamiklerini de dikkate almak gerekir. Çıktı katmanı sadece dereceyi değil, aynı zamanda uzman önerilerinin yanı sıra diğer çözüm ve sonuçları yansıtmalıdır.

En basit eğitim türü için tavsiye edilir - bir görev için sinir ağı oluşturma kavramına karşılık gelen bir bilgi tabanını oluşturur: Doğrudan operatör araştırmacısının manuel olarak - reseptörlerden çıkış katmanının nöronlarına uygun olarak uygulanması nedensel ilişkiler. Böylece, ağ zaten eğitilmiş olarak oluşturulur.

Daha sonra, dişli oranı da basit olacak ve nöron girişindeki uyarma değerlerinin iletişimin ağırlığı ile çarpılan,

HA bağlarının ağırlığının, birine eşit olan tüm ağırlıkların brüt görevi ile karşılaştırıldığında, bir operatörün veya çeşitli göstergelerin farklı derecelerde etkisini dikkate alması için bir operatörün veya bir uzmanın olası arzusundan dolayı daha uygundur.

Eşik H, daha fazla işlemeyi basitleştirerek (örneğin, ortalamanın temelini) basitleştiren kabul edilemez sonuçları keser. Yaratılış katsayısı aşağıdaki hususlardan kaynaklanmaktadır.

V'nin maksimum değeri, p'u başarabilir. Bazı kabul edilebilir aralıktaki rating değeri için, örneğin, uyarma değerleri \u003d Paket'e yerleştirilerek dönüştürülmelidir.

Yukarıdaki varsayımlar, operatör tarafından - kullanıcı tarafından değişiklik ve açıklama yapmanıza, ağı geliştirmenize, ağ geliştirmek, yeni faktörler tanıtmak ve deneyimi dikkate almanızı sağlar. Bunu yapmak için, operatör yeterlidir, fareyi tıklatarak, reseptörü ve ardından çıkış katmanının nöronunu tahsis eder ve bağlantı kurulur! Yalnızca tanıtılan iletişimin ağırlığını aralıktan yaklaşık olarak atamak için kalır.

Kitabın tüm malzemesi ile ilgili ve çok özenli bir okuyucu olmayı amaçlayan çok önemli bir açıklama (OBS) yapılmalıdır.

Daha önce, eğitim göz önüne alındığında, ilk referans durumlarını, her bir bileşenin doğruluğunu birine eşit olarak açıkça sınıflandırdık. İz ve kaldırım dinamik uyarma yollarını yürütmek, tartı bağları bir (veya bir miktar sabit değer) eşit olarak inanıyoruz. Ancak öğretmen derhal ek bir özgürlük derecesi alabilir, faktörleri ve görevi göreceği terazileriyle dikkate alarak! Farklı faktörlerin sonucu değişen derecelerde etkilediğini ve böyle bir etkinin zorla eğitim aşamasına konulacağını varsayarsak.

Örneğin, savaşın arifesinde, büyük bir sayıdaki nüfusun sabun, eşleşmeleri ve tuz aldığı bilinmektedir. Bu yüzden bu faktörü izliyorum, savaşın ortaya çıkışını tahmin edebilirsiniz.

Tarihsel veya sosyal olayları analiz etmek için sinir ağı oluşturmak, bir veya daha fazla reseptör seçilmelidir, bu, uyarma, aynı anda farklı sabun alımları, tuz ve eşleşmeler seviyelerine karşılık gelir. Bu reseptörlerin uyarılması, yakında açıklamaya karşılık gelen çıktı katmanının nironunun uyarılması derecesine etkilenmelidir, (diğer faktörlerle birlikte) aktarılmalıdır!

Bununla birlikte, yoğun sabun, eşleşme ve tuz alımı gereklidir, ancak savaş başlangıcı için yeterli bir durum değil. Örneğin, Kafkasya Baş Aralığı bölgesindeki turizmin hızlı bir şekilde canlanmasında belirtebilir. Kelimelerle, bu, olayın onarılmasını göz önünde bulundurmanıza izin veren bulanık mantığın anlamı değildir, bu, bir Boolean değişkeni Evet - Hayır ve bazı ara ürün, belirsiz, ağırlıklı bir tür "etkiler, ancak öyle değil) Düz, bu mutlaka ... ". Bu nedenle, bu reseptörden enerjilendirilmiş iletişim (tümü veya bazıları), daha küçük bir birimin tahmini değerine eşit olarak ayarladık ve daha sonra, reseptörün uyarılmasının çıkış üzerindeki uyarılmasının etkisini yansıtır.

Böylece, aynı anda sabun, tuz ve maçların satın alınması iki kez dikkate alınır: Satın Alma seviyesi, ilgili reseptörlerin uyarılması derecesi olarak gösterilecektir ve alımların çekiliş üzerindeki etkisinin niteliği yakında olacak! - Synappsic bağlarının terazilerini kullanma.

Tek seviye ağlar oluştururken, bu yaklaşım kendisini önerdiğini ve çok basit bir şekilde uygulandığını kabul edin.

Reseptör ekranının yapısı. Ana kısım, reseptör katmanının durumunu görüntüleyebileceğiniz ve ayarlayabileceğiniz kaydırma penceresidir, şüphesiz statik ekrana sığdıramıyor.

Kaydırma penceresi, ilgili reseptörler için aralıktaki göstergeleri ve tahmini değerlerini gösterir. Bunlar, güvenilirlik, sezgi, uzman tahminlerine dayanarak olasılıksal değerlerdir. Tahminler, birkaç reseptörün kapsamını içerir. Örneğin, kendi sermayesinin, daha sonra 24, o zaman 34, daha sonra 42 bin y olmadığı gerçeğinin değerlendirilmesi. e., ancak her zaman 24, (24), 0.6.0.2 ve 0.2 reseptörlerin (20 - 25], (30 - 35], (40 - 45) karşılık gelen belirtilen uyarma değerlerinin yaklaşık bir tahminine yol açabilir. ]. Statik olarak sorulmuş göstergeler, geçmiş ölçümlerden kaynaklanan bir derecelendirme, daha önce bulunan seçici göstergelerin yanı sıra siyasi, sosyal ve ekonomik koşulların göstergelerinin yanı sıra (bolluk ve gelişme hala kaydırma gerektirebilir).

Ayrıca kaydırmayı ve ana işlemler menüsünü de göstermelisiniz:

* Çıkış katmanı ekranına gidin;

* Sonuçların istatistiksel olarak işlenmesi (çıkış ekranına geçmeyi içerir);

* Yeni bir bağlantının tanıtılması;

* Yeni bir reseptörün tanıtımı;

* Yeni bir çıktı katmanı nöronunun tanıtılması (anahtarları değiştirmeyi içerir);

* Yeni bir göstergenin tanıtımı vb.

Çıkış katmanı ekranının yapısı. Çıkış katmanı ekranı (Şek. 8.3), azalan oyunun dağılımını yansıtan bir konsantrik (gömülü) dikdörtgenler veya diğer yassı şekiller sistemi görüntüler. Ekranın merkezinde, parlak noktalar en müreffeh bankaları veya ideal görüntüleri iddia etti. Her ekran elemanı sert bir şekilde çıkış katmanının nöronuna karşılık gelir. İzleme sonucunda, Standart'a karşılık gelen nöron mümkün olduğunca heyecanlandırabilir, ancak ekranın noktası vurgulanır, bu da herhangi bir standart ile birlikte, orta veya ortalamalıdır.

İncir. - 8.3. Çıkış katmanı ekranı

Kuşkusuz, ortalama derecelendirme değerlendirme işlemi, başarının başarısının gösterilmesi, uyarı sinyalleri, sonuç metinleri, önerilen gelişim stratejileri, daha fazla gelişme için veri korunması vb. İçin bir menü sağlanmalıdır.

Nöralopet eğitimi. Uzman değerlendirmelerine dayanan bir sinir ağını öğretmek için, izin verilen parametrelerin aralıkları belirtilmeli, bankanın maksimum derecelendirmeyi mükemmel şekilde başarılı olmasını sağlar. Koordinatları (birçok parametre değeri), Banka'nın iyi bilinen veya iddia edilen (olası seçenekleri dikkate alarak) derecelendirmenin değerlerini karşılayan birkaç noktayı düzeltmek, birkaç ideal temsilci bulabilirsiniz. Karşılık gelen nöronlar, yani Çıkış katmanı ekranının elemanları, ekranlar alanı tarafından keyfi olarak dağılmış izole edilmiştir. Büyük bir derecelendirme aralığı olan standartların merkeze daha yakın olması arzu edilir.

Sonra, aşağıdaki derecelendirme kategorisine bağlı olarak, kaplama dikdörtgenin aynı doldurulmasına gidin. yabancı bankalara.

Bu tür işleri uzmanlar tarafından yürütmek için, tablo önceden oluşturulur (Tablo 1).

Ekrandaki bankaları gösteren nöronlar, uyarma değerlendirmelerinin büyüklüğüne karşılık gelir.

İzleme yöntemi. Kullanıcıya son derece nitelikli bir ekonomist uzmanlığından sonra giren eğitimli sistem ve politikacılar vaka teknolojisi vaka içinde kullanıma hazırdır - bilgisayar destekli yazılım mühendisliği.

Tablo 1 - Nörtaları öğrenme için uzman tahminler

Aynı zamanda, kullanıcı ek eğitim, açıklama (örneğin, belirli göstergelerin kendi deneyimlerine göre etkisini güçlendirmek veya zayıflatmak), riske göre denemenin ek göstergelerinin tanıtılması, vb.

Bir kullanıcının "yatırım-tuda-geri" olarak geliştirilen durumu araştırdığını varsayalım. Doğal olarak, kendi yatırımlarının uygulanabilirliği hakkında tatmin edici bir bilgiye sahip değildir ve bu nedenle, scomonious veri toplama işlemine sahiptir, bu da modelleme için yaklaşık, muhtemel, çelişkili özelliklere neden olur.

Reseptör ekranını kullanarak, kullanıcı, oldukça güvenilir verilere dayanarak, bazen de seçenekleri veya - veya (kısmen heyecan verici reseptörleri), bazen TV'de, bazen de sadece göstergeleri atlamak için uyarılmalarının değerlerini belirtir. Geçmişte ve göçteki rating olarak bu göstergeler hala bilinmiyor, ancak elde edilen sonuç gelecekte kullanılması gerekiyordu.

Çıkış katmanının ekranına veri girdikten sonra, yabancıların alanının yakınındaki parlak nokta, doğrusal olmayan biriken sermayeye yatırım yapmanın fizibilitesi için şiddet içermeyen bir kararın medeni haklarının korunmasına karşı korunmasına önem veriyor.

Ekrandaki bu noktadaki koordinatlar, kontrol edilen bankaya yakın olan bankaların nöronlarının koordinatlarının orta koordinatlarının, ve başlatma değerleri açısından iyi bilinen formülü ile belirlenir. Ancak aynı formüllerde, bankaların kıyılarının derecelendirilmesine dayanarak, Banka'nın incelendiği bir notu vardır!

Kullanıcı, Bilgi Bankası'nın eklenmesinde ve sonuç olarak, yeni banka hakkındaki nöral bilgi ağı, eğer uzmanlar konseyi ortaya çıkan sonucun önemli bir eleştirisine maruz kaldıysa ve bir sinir ağ hatası olduğunu gösterir. Sadece seçeneği kullanın. Tamamlamak için, bir sonucu olarak, kullanıcı ile bilgisayar iletişim kutusunun başlatıldığı:

- Derecelendirmeyi değiştirmek istiyorsunuz - Evet.

- Yeni derecelendirme değeri --...

- Kayıt etmek!

Daha sonra, çıktı katmanının bulunan koordinatlarla nöron yeni kavanoza uyulur. İlişkileri, Banka hakkında bilgi girerken uyaran reseptörlerle oluşturulur. Her bağlantının ağırlığının, ilgili nöron reseptörünün uyarılmasıyla girilen kullanıcıya eşit olması gerekir. Artık bilgi tabanı, bir sonraki hedefin yenilgisinden sonra topçu aküsünün hedefli kurulumlarının listesi ile aynı şekilde desteklenir.

Bununla birlikte, derecelendirmede önemli bir zorunlu değişim, serbest bırakılan noktanın, karşılık gelen derecelendirme seviyesine sahip bankaların alanına hareket etmesini gerektirebilir, yani. Bu bankanın, çıktı katmanının diğer nöronunu, ekranın başka bir alanında birleştirmesi gerekir. Ayrıca, kullanıcı ile bilgisayar diyalogunun bir sonucu olarak da kurulur.

Ayarlama ve geliştirme. Sinir ağlarının sürekli açıklanması ve geliştirilmesi ihtimalinden haberdar olduk. Standart Bankanın gelişimi fikrini (gerçek ya da ideal) değiştirebilir ve bilgi tabanını tamamlayabilirsin, yani. Bu nörallet. Bağlantıların ağırlıklarını, bireysel göstergelerin çıktı sonucu için etkisinin bir ölçüsü olarak ayarlayabiliriz.

Ağırlıklarıyla yeni göstergeler girebilir, yeni çözümler düşünün ve aynı veya yeni göstergelerdeki etkilerin derecesini belirleyebilirsiniz. Bitişik görevleri çözmek için, bireysel göstergelerin bankaların (bir derecelendirme seviyesinden diğerine geçiş) etkisini göz önünde bulundurarak, bitişik görevleri çözmek için sinir ağına uyum sağlayabilirsiniz.

Son olarak, bu yazılım ürünü, güler yüzlü bir arayüz ve mükemmel bir hizmetle satın alarak, gelişmiş bir Sinir Ağı dönüşüm fonksiyonları kümesiyle, örneğin demiryolu ruletinde büyüleyici bir oyun için tamamen farklı bir görev için yeniden yapabilirsiniz. Hangileri aşağıda kalmak istiyoruz.

Sonuç olarak, ekonomi ve işletmenin yanı sıra, karmaşık nesnelerin yönetiminde, karar alma sistemlerinin, her bir durumun sabit sayıda faktör temelinde oluşturulduğu karar alma sistemlerinin egemen olduğunu not ediyoruz. Her faktör, yani ayrıntılı bir setin değişken veya değeri ile temsil edilir. Her durum, tüm faktörlerle ilgili ifadelerin nöral ağda mutlaka dahil olduğu bir şekilde görünüyor. Öyleyse, tüm bağlantılar (durumlar) aynı sayıda açıklamaya sahiptir. Bu durumda, iki mükemmel durum sinir ağına karşılık gelen farklı çözümlere yol açar. Bu türör ağın çekiciliği, tek katmana yatırılır. Çözümleri çoğaltırsak (bkz. Subdaz. 5.2), nöralet için mükemmel bir şey alacağız (geri bildirim olmadan).

Mükemmel bir sinir ağı oluşturmak için, bu bölümün görevini azaltabilirsiniz, subdrade. 6.2, örneğin, ülke riskini ve başkalarını değerlendirme görevi.

Sonuç

Çıkış katmanının nöronlarının uyarılmasının ve maksimum uyarma değerine sahip tüm nöronun kabınının dağılımı, giriş katmanındaki heyecanların kombinasyonu ile değerleri () arasındaki yazışmaları ayarlamanızı sağlar ( retinadaki görüntü) ve alınan cevap (olan). Bu nedenle, bu bağımlılık ve "bir şey" formunun mantıksal çıktısının olasılığını belirler. Kontrol, bu bağımlılığın oluşumu, nöronların ağdaki dağılımın yönünü etkileyen, nöronların sinapsik bağlarının ağırlıkları ile gerçekleştirilir, "Gerekli" çıktı katmanı nöronlarına öğrenme aşamasında.. Bunlar "Paket - Corollary" ilişkilerinin bağlanmasına ve ezberlenmesini servis edin. Sinir ağının alt yapılarının bağlantısı, "uzun" mantıksal zincirleri almanıza olanak sağlar. bu tür ilişkiler.

Buradan, ağın iki modda çalıştığını izler: Eğitim modunda ve tanıma modunda (çalışma modu).

Eğitim modunda, mantıksal zincirler üretilir.

Tanınma modunda, sunulan görünteki sinir ağı yüksek güvenilirliği olan türün nasıl attığını, hangi eylemlerin alınması gerektiğini belirler.

İnsan beyninde 100 milyar nörona kadar inanılıyor. Ancak, şimdi nöronların nasıl düzenlendiği, içinde 240 kimyasal reaksiyona sahip oldukları ile ilgilenmiyoruz. Biz ilgileniyoruz, nöron mantıksal işlevleri yerine getirdiği için mantıksal bir seviyede çalışır. Yalnızca bu fonksiyonların uygulanması, yapay zekanın temeli ve araçları olmalıdır. Bu mantıksal fonksiyonların iyileştirilmesi, enerji tasarrufu yasası gibi fizikin ana yasalarını ihlal etmeye hazırız. Sonuçta, fiziksel modellemede değil, uygun fiyatlı, evrensel bir bilgisayarda sayılıyoruz.

Öyleyse, yapay zekanın görevlerinde sinir ağlarının (doğrudan "kullanımına odaklanıyoruz. Ancak, uygulamaları çözümler ve diğer görevler için geçerlidir. Bunun için, sinir ağ modelleri bir yapı odaklı yapı ile oluşturulur), kullanın Özel Nöropow benzeri elemanların özel sistemi, belirli bir çatal transfer fonksiyonu (genellikle, katılımcıların bir vites oranının oluşumunda katılımına dayanarak, özel olarak seçilmiş ve dinamik olarak rafine ağırlıklar kullanıldığında, genellikle sigmoiller olarak kullanılır. Bu durumda, nöronların uyarılmasının yakınsamasının özellikleri, özgünleme kullanılmıştır. Uyarma vektörünün girdisi, nöral ağın belirli bir saati boyunca sağlandığında, çıkış katmanı nöronlarının uyarılmasının değerleri (bazı modellerde, giriş katmanının tüm nöronları çıkış katmanının nöronlarıdır. ve başka hiçbir şey yok) bazı değerlere birleşmiyor. Örneğin, standardın daha fazla "kükreyen" gibi olduğunu gösterebilirler. Güvenilmez giriş görüntüsü veya bu. Bazı görevlere bir çözüm bulmak nasıl. Örneğin, iyi bilinen Hopfield ağı. Kısıtlamalarla olmasına rağmen, topluluğun görevini çözebilir - üstel karmaşıklığın görevi. Çivilenme ağı, ilişkisel hafızayı başarıyla uygular. Coonena Network (Kohonen Haritaları), eklendi 06/27/2011

İş faaliyetlerini analiz etme görevi, karar vermeyi etkileyen faktörler. Modern Bilgi Teknolojileri ve Sinir Ağları: Çalışmalarının ilkeleri. Finansal durumların öngörülmesi ve karar verme hedeflerinde sinir ağlarının kullanımının araştırılması.

tez, Eklendi 11.06.2011

Kağıt biliminin teknolojik sürecinin açıklaması. Tasarım kağıt makinesi. Kağıt ağının kalıplama yönetiminde sinir ağlarının kullanımının gerekçesi. Nöronun matematiksel modeli. Sinir ağlarının iki yapısının simülasyonu.

kurs çalışması, eklendi 15.10.2012

İntroş tespit sistemlerinde sinir ağ teknolojilerini uygulamanın yolları. Ağ saldırılarının uzman sistemi tespiti. Yapay ağlar, genetik algoritmalar. Sinir ağlarına dayanan izinsiz giriş tespit sistemlerinin avantajları ve dezavantajları.

sınav, Eklenen 30.11.2015

Yapay zeka kavramı, bireysel insan zekasının bireysel fonksiyonlarını üstlenecek otomatik sistemlerin özellikleri olarak. Tıp alanındaki uzman sistemler. Yapay zeka sistemleri oluşturmak için çeşitli yaklaşımlar. Sinir ağları oluşturma.

sunum, Eklenen 05/28/2015

Son ekonomik göstergeleri tahmin etmek için sinir-temel fonksiyonlardaki sinir ağlarını kullanarak görev ve beklentilerin incelenmesi: gayri safi bir yurtiçi hasıla, Ukrayna'nın milli geliri ve tüketici fiyat endeksi. Sonuçların değerlendirilmesi.

dersin işi, eklendi 14.12.2014

Yapay sinir ağlarının kavramı ve özellikleri, insan beyni ile fonksiyonel benzerlikleri, işleri ilkesi, kullanım alanı. Uzman sistemi ve sinir ağlarının güvenilirliği. Aktivasyon fonksiyonlu yapay nöron modeli.

Özet, eklendi 03/16/2011

Yapay sinir ağlarının (ins) özü ve işlevleri, sınıflandırmaları. Yapay nöronun yapısal unsurları. Neumanan mimarisine sahip içme ve makineler arasındaki farklar. Bu ağları, alanları ve kullanımları için bina ve öğrenme.

sunum, 14.10.2013 eklendi

Rusya finansal piyasasında nörütrillerin kullanımı. Sinir işleme yöntemlerine dayanarak geçici serilerin tahmini. İşletmelerin tahvil ve hisselerinin derslerinin belirlenmesi. Sinir ağlarının hisse senedi aktivitesinin analizi görevlerine uygulanması.

dersin işi, eklendi 05/28/2009

Yapay zekanın modellenmesinde yaratılışın ve ana yolların tarihi. Görsel algı ve tanıma öğrenme sorunları. Zeka robotlarının unsurlarının geliştirilmesi. Sinir ağları alanında araştırma. Geribildirimin ilkesi Wiener.

UDC 004.38.032.26

O. V. Konyukhova, K. S. Lappochna

O. V. Konukhova, K. S. Lapochkina

Nöral ağların ekonomideki kullanımı ve kısa vadeli bir bütçe tahmininin hazırlanmasında kullanımlarının uygunluğu

Nöral ağların ekonomide uygulanması ve bütçenin kısa vadeli tahmini hazırlayarak kullanımlarının aciliyeti

Bu makalede, ekonomideki sinir ağlarının kullanımı açıklanmaktadır. Rusya Federasyonu bütçesini ve sinir ağlarının kullanımının kısa vadeli bir bütçeyi derlemek için uygunluğu öngörme işlemi göz önünde bulundurulur.

Anahtar Kelimeler: Ekonomi, Rusya Federasyonu Bütçesi, Bütçe Tahmini, Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar.

Bu yazıda ekonomideki sinir ağlarının uygulanması açıklanmaktadır. Kısa vadeli bütçeyi hazırlamak için Rusya Sinir Ağları Federasyonu Bütçesinin Tahmini Süreci göz önünde bulundurulur.

Anahtar Kelimeler: Ekonomi, Rusya Federasyonu Bütçesi, Bütçe Tahmini, Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar.

4) Otomatik tesisler gruplandırma.

İngilizce Cybernetics Stafford Biiru'nun sahip olduğu rasyonel depresif ekonomi için bir mekanizma yaratma girişimlerinden biri. Nörofizyolojik mekanizmalara dayanan iyi bilinen yönetim ilkeleri olanlara önerildi. Üretim sistemlerinin modelleri, girdiler (kaynak dişleri) iç, görünmez elemanlar ve çıkışlar (sonuçlar) arasında çok karmaşık ilişkiler olarak kabul edildi. Modellerin girdileri, asıl bir şekilde, belirli üretimin üretim miktarını, kaynakların ve performansa ihtiyaç duyulan üretim miktarını yansıtan yeterince genelleştirilmiş endekslere hizmet etti. Bu durumdaki tüm seçeneklerin nasıl bulunduğu ve tartışıldıktan sonra bu tür sistemlerle etkili bir şekilde işlev gören çözümler alınmıştır. En iyi çözüm, yöneticilerin ve uzmanların tartışılmasına katılan çoğunluk oyu ile yapıldı. Bu amaçla, sistem uygun teknik yollarla donatılmış bir durum odasına sahiptir. S. bir tarafından önerilen yönetim sisteminin oluşturulmasına yaklaşım, yalnızca çelik kuruluşu gibi büyük üretim dernekleriyle değil, aynı zamanda Şili 70'lerin ekonomisi gibi kontrol için etkili olmuştur.

Grup muhasebe yönteminde (Moskova Devlet Üniversitesi) Grup Muhasebe Yönteminde (Moskova Devlet Üniversitesi) Müreffeh İngiltere ekonomisini modellemek için Ukraynalı Cybernet tarafından kullanılmıştır. Ekonomistler (parklar vb.) Birlikte brüt geliri etkileyen iki yüzden fazla bağımsız değişken sunan, yüksek doğruluk derecesi çıktının değerini belirleyen ana faktörün birkaç (beş ila altı) tarafından ortaya çıkardılar. değişken. Bu modellere dayanarak, çeşitli tasarruf standartlarında, enflasyon seviyelerinde ve işsizliğinde ekonomik büyümeyi artırmak için ekonomi için çeşitli seçenekler geliştirilmiştir.

Önerilen grup argümanları muhasebesi yöntemi, kompleks modellerinin, özellikle ekonomik sistemlerde kendi kendine örgütlenme ilkesine dayanmaktadır ve standart istatistiksel yöntemlerle algılanmayan verilerdeki karmaşık gizli bağımlılıkları belirlemenizi sağlar. Bu yöntem, A. ve Ivakhnenko tarafından ekonominin durumunu değerlendirmek ve Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık, Bulgaristan ve Almanya gibi ülkelerde gelişimini tahmin etmek için başarıyla kullanılmıştır. Ekonominin durumunu tanımlayan ve incelenen ülkelerde brüt geliri etkileyen çok sayıda bağımsız değişken (elli ila iki yüz) kullandı. Bu değişkenlerin, argümanların gruplandırma yöntemini kullanarak analizine dayanarak, ana, önemli faktörler tespit edildi, çıkış değişkeninin (brüt gelir) değerini belirleyen yüksek doğruluk derecesi ile tespit edildi.

Bu doğrultuda yapılan çalışmalar, son zamanlarda yoğun bir şekilde kullanılan sinir ağ yöntemlerinin gelişimi üzerindeki etkisini, deneyim ve bilgi alma yeteneklerinden dolayı, küçük bir sınıflandırılmış dizisinden elde edilmeleri nedeniyle teşvik eder. Bu tür dizilerle ilgili eğitimden sonraki sinir ağları, uzmanlar bilgi ve sezgilerine dayanarak uzmanlar olarak yapılırken karmaşık bilgilendirilemeyen görevleri çözebilir. Bu avantajlar, kalkınma oranının düzensizliğinin karakterize edildiği, çeşitli enflasyon oranları, küçük bir süre, eksik ve ekonomik fenomenler hakkında bilgi tutarsızlığının özellikle önemli hale gelir.

Çalışma, Mordovia ve Penza Bölgesi ekonomisinin geliştirilmesini analiz etme ve modelleme problemlerini çözmek için yaratıcı bir noel ağı inşa etmek için karmaşık ekonomik sistemlerin modellerinin kendi kendine örgütlenmesi ilkelerini başarıyla uyguladığı bilinmektedir.

Finansal Sektör Kredi Riski Yönetimi'nde nöral bilgisayarın başarılı bir şekilde uygulanmasının karakteristik bir örneği. Bildiğiniz gibi, bir kredi vermeden önce, bankalar, borçlunun finansal güvenilirliğine ilişkin karmaşık istatistiksel hesaplamalarla gerçekleştirilir. Bu tür hesaplamalar genellikle kredi geçmişinin değerlendirilmesine, şirketin gelişiminin dinamikleri, temel finansal göstergelerinin istikrarı ve diğer birçok faktöre dayanmaktadır. Çok iyi bilinen bir ABD Bankası, nöral hesaplama yöntemini denedi ve bu tür hesaplamalardaki aynı görevin daha hızlı ve daha doğru çözüldüğü sonucuna varmıştır. Örneğin, 100 bin banka hesaplarının değerlendirme durumlarından birinde, nöral hesaplama temelinde inşa edilen yeni bir sistem, potansiyel ödeme yapanların% 90'ını tanımlamıştır.

Borsadaki durumun finansal sektörünün finansal sektöründeki nöral bilgisayar uygulamasının bir başka çok önemli bir alanı. Bu göreve yapılan standart yaklaşım, zamanla borsadaki akış koşullarındaki değişiklikler nedeniyle etkinliğini kaybeder. Ek olarak, bu yaklaşım temelinde inşa edilen sistemler, anında karar verme gerektiren durumlar için çok yavaştır. Bu nedenle, menkul kıymetler pazarında faaliyet gösteren ana Japon şirketleri nöral bilgisayar yöntemini uygulamaya karar verdi. Nöral ağa dayanan tipik sistemde, ciro, hisse senetlerinin, gelir seviyelerinin, vb. Dahil olmak üzere, ciro, gelir seviyelerinin, gelir seviyelerinin vb. , sinir ağ sistemi daha fazla tahmin doğruluğu ve daha iyi hız gösterdi: İstatistiksel yaklaşımla karşılaştırıldığında, bir bütün olarak% 19 olarak performansta bir gelişme verdi.

En gelişmiş nöral hesaplama tekniklerinden biri, canlı organizmaların evrimini taklit eden genetik algoritmalardır. Bu nedenle, sinir ağ parametrelerinin bir iyileştirici olarak kullanılabilirler. Uzun süreli güvenilirlik menkul kıymetleri için sözleşmelerin sonuçlarını tahmin etmek için benzer bir sistem, Hill Samuel Yatırım Yönetimi'ndeki Güneş İş İstasyonu'na gelişmiş ve kuruldu. Birkaç teklif veren stratejiyi modellerken, piyasa hareketinin yönünü tahmin etmede% 57 hassasiyet elde etti. Sigorta şirketi TSB Genel Sigorta (Newport), özel kredileri sigortalanırken risk seviyesini tahmin etmek için benzer bir yöntem kullanır. Bu sinir ağı, ülkedeki işsizlik durumuna ilişkin istatistiksel veriler hakkında kendi kendine öğrenmedir.

Rusya'daki finansal piyasanın henüz stabilize olmamasına ve matematiksel bir bakış açısıyla, bir yandan, menkul kıymetler piyasasının kademeli madenciliğinin beklentisi olan ve payını artırmakla ilgili olan model değişikliğinden kaynaklanıyor. Borsa, yatırımların yerli, öyle ve yabancı sermaye olarak akışıyla ilişkili ve diğer tarafa - Siyasi kursun istikrarsızlığıyla, sonuçta, istatistiksel yöntemler kullanması gereken firmaların görünümünü görebilirsiniz. Geleneksel, ayrıca, IBM serisi bilgisayarlardaki nöral ağları taklit etmek için yazılım ürünleri ve bilgi işlem ekipmanları üzerindeki nöropakların görünümü ve hatta ısmarlama Neurochipov bazında uzmanlaşmış nöropilatlar.

Özellikle, Rusya'da, finansal kullanım için ilk güçlü nörekilgisayarlardan biri, zaten başarılı bir şekilde faaliyet göstermektedir. "Tora-Center" şirketine göre, görevlerini, Merkez Bankası, Acil Durum Bakanlığı, Vergi Müfettişliği, 30'dan fazla banka ve 60'tan fazla finansal şirketin çözülmesi için sinir ağlarını kullanan kuruluşlar arasında. Bu kuruluşların bazıları, nörokompil kullanımı alanındaki faaliyetlerinin sonuçlarını zaten yayınlamıştır.

Yukarıdakilerden, şu anda kısa vadeli bir bütçe tahmininin hazırlanmasında sinir ağlarının kullanımı olduğunu takip eder. Araştırma için acil bir konudur.

Sonuç olarak, finansal başvuru alanında da dahil olmak üzere, insan aktivitesinin tüm alanlarındaki sinir ağlarının kullanımının, kısmen gerektiği gibi ve bazıları için ön ödemeler nedeniyle, bazıları için geniş fırsatlar nedeniyle, büyüyenler boyunca hareket ettiği belirtilmelidir. ve üçüncü için ilginç uygulamalar nedeniyle.

Bibliyografi

1. Rusya Federasyonu Sosyo-Ekonomik Gelişiminin Devlet Tahmini ve Programları "01.01.2001 olan Rusya Federasyonu (01.01.2001 değişikliği ile)" "[Metin]

2. Bir S. Beyin Firması [Metin] / S. Bir. - m.: Radyo ve İletişim, 1993. - 524 s.

3. Galyushkin, finansal faaliyetlerde nörütriller [Metin] /. - Novosibirsk: Bilim, 2002. - 215С.

4., Muller Tahmini Modeller [Metin] /, - Kiev: Teknik, 1985. - 225 s.

5. Bütçe sürecinde öngörme yöntemleri [metin] / // elektronik dergi kurumsal finans, 2011. - № 3 (19) - S. 71 - 78.

6. Rutkovskaya M., Plinsky L. Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar ve Bulanık Sistemler: Per. Lehçe ile. [Metin] / M. Rutkovskaya, L. Plinsky -: Hotline - Telekom, 20c.

7., Optimum Karmaşıklık Nöral Ağlarında Sostoris Çözümleri [Metin] /, // Otomasyon ve Modern Teknolojiler, 1998. - No. 4. - S. 38-43.

Federal Devlet Yüksek Mesleki Eğitim Eğitim Kurumu "Devlet Üniversitesi - Eğitim ve Bilimsel ve Üretim Kompleksi", Orel

Teknik bilimlerin adayı, Doçent, Doçent, Bölüm Doçent "Bilgi Sistemleri"

E-posta: ***** @ *** ru

Lapokhna Kristina Sergeevna

Federal Devlet Yüksek Mesleki Eğitim Eğitim Kurumu "Devlet Üniversitesi - Eğitim ve Bilimsel ve Üretim Kompleksi", Orel

Öğrenci Grubu 11-pi (m)

Fakat ayrıca daha önemli görevleri çözmek için - örneğin, yeni ilaçları aramak için. Köy, teknolojinin özelliklerinin ve yerel şirketlerin ve üniversitelerin nasıl kullanıldığını öğrenmek için uzmanlara başvurdu.

Sinir ağları nedir?

Sinir ağlarının yapay zeka dünyasında ne yer olduğunu ve akıllı sistemler oluşturmak için diğer teknolojilerle nasıl ilişkili olduklarını anlamak için tanımlarla başlayalım.

Nöral ağlar - Kuruluşların 1943'te "Yapay Zeka" teriminin ortaya çıkmasından önce ortaya çıkan makine öğrenim yöntemlerinden biri. Hayvanların sinir sisteminin çalışmalarına uzaktan izleyen matematiksel bir modeli temsil eder.

Kıdemli araştırmacıya göre, insan beyninin en yakın analogu olan Innopolis Stanislav Protasov, Matematik, Yana Lekuna tarafından icat edilen konviüzör sinir ağlarıdır. "Yapay zekanın başlığı için başvuran birçok uygulamanın - örneğin, Findface veya Prisma'da", "diyorlar.

Makine öğrenme - Matematik ve bilgisayar bilimlerinin kesiştiği konudaki yapay zekanın alt bölümü. Eğitim prensibine dayanarak modeller ve algoritmalar oluşturmak için yöntemler. Makine yağmur zamanı örneklerini analiz eder, kalıpları ayırır, özetler ve çeşitli işlerin çözüldüğü kuralları oluşturur - örneğin, olayların daha da geliştirilmesini veya tanınmasını ve görüntülerin, metin ve konuşmanın tanınmasını ve tanımını öngören kuralları oluşturur. Sinir ağına ek olarak, doğrusal regresyon yöntemleri, çözümlerin ağaçları ve diğer yaklaşımlar da kullanılır.

Yapay zeka - Bilgisayar biliminin, daha önce bir kişinin özel olarak ayrıcalıklı olduğu düşünülen görev makinelerini yapmak için teknolojik araçların oluşturulması ve bu gelişmelerin belirlenmesi. 1956 yılında resmen empoze edilen yön.

Alexander Krinov

Yapay zeka olarak adlandırılabilir ve neler değil - anlaşmaların sorunu. İnsanlık ve büyük, yapay olarak bahsetmemek için hiç bir zeka olan eksiksiz ifadelere gelmedi. Ancak neler olduğunu genelleştirirsek, yapay zekanın, bir kişinin seviyesine ve bir dereceye kadar veya bir başka tanıma öğrenmenin seviyesinde karmaşık işleri belirleyen derin nöral ağlar olduğunu söyleyebiliriz. Aynı zamanda, kendi kendine öğrenme altında, bağımsız olarak ham verilerden faydalı bir sinyal çıkarma yeteneği anlamına gelir.

Endüstri şu anda hangi durumda?

Analitik Ajans Gartner'a göre, makine öğrenmesi şimdi overpriced beklentilerin zirvesinde. Bu aşamanın yeni teknolojinin etrafındaki heyecan özelliği, aşırı kullanımı için başarısız girişimlere dönüşen aşırı bir coşkuya yol açar. Sektörün yanılsamalarından iki ila beş yıldan kurtulmak gerekli olacağı varsayılmaktadır. Rus uzmanlarına göre, kısa sürede, sinir ağlarının güç için test edilmesi gerekecek.

Sergey nognayev

İnternet girişimlerinin geliştirme fonunun bir portföyünü yönetme

Her ne kadar bilim adamları, 70 yıldır sinir ağlarının formalizasyon ve geliştirilmesiyle meşgul olsa da, bu teknolojinin gelişmesinde iki dönüm noktası ayırt edilebilir. İlk 2007, Toronto Üniversitesi'nde, çok katmanlı sinir ağlarının derin öğrenimi için algoritmalar yarattı. Bugünün bomunu kışkırtan ikinci an, aynı üniversitenin derin sinir ağlarını uyguladığı ve Imagenet yarışmasını kazandığında, fotoğraftaki nesneleri ve videodaki nesneleri minimum hataya sahip olarak öğrenmeyi öğrendiklerinde 2012'dir.

Şimdi, nöral ağına dayanan görevlerin ezici çoğunluğu olmasa da, bilgisayar olanakları yeterli değilse yeterlidir. Şimdi ana engel, işaretli verilerin eksikliğidir. Koşullu olarak sistemin gün batımını video veya fotoğraflarda tanımayı öğrendiğini, çerçevede nerede olduğunu belirten bir milyon atışta yağmur yağması gerekiyor. Örneğin, Facebook'ta bir fotoğraf yüklediğinizde, arkadaşlarınız günbatımının ışınlarında bir kediyi tanır ve sosyal ağ, içinde bir dizi etiket görür: "hayvan", "kedi", "ahşap", "zemin" , "Akşam", "Orange". Nöralit ve daha akıllıca olacak, öğrenme için daha fazla veri var.

Andrei Kalinin

yöneticisi "Mail.ru"

Sinir ağlarına dayanan eğlence uygulamaları - örneğin, Artisto veya Vinci'lerimiz, buzdağının sadece tepesidir ve aynı zamanda geniş bir kitleye fırsatlarını göstermenin harika bir yoludur. Aslında, nörosetikler bir dizi karmaşık görevi çözebilir. En "sıcak" talimatlar şimdi autopilotlar, ses yardımcıları, sohbet botları ve tıptır.

Alexander Krinov

bilgisayar Görüş Hizmeti Başkanı "Yandex"

Sinir ağının bomunun zaten geldiğini söyleyebiliriz, ancak zirveye çıkmadı. Daha fazla daha ilginç olacak. Bugün en umut verici yol tarifleri, belki de bilgisayar vizyonu, diyalog sistemleri, metin analizi, robotik, insansız ulaşım ve içerik üretimi - metinler, görüntüler, müzik.

Sinir Ağı için Perspektif Küreler

Ulaşım

Robotik

Biyoteknoloji

Tarım

İnternet şeyler

Medya ve Eğlence

Dilbilim

Emniyet

Vlad Sershulsky

rusya'da Microsoft Teknolojik İşbirliği Programları Direktörü

Bugün, sinir devrimi zaten oldu. Bazen kurguyu gerçeklikten ayırt etmek bile zordur. Çeşitli kameralarla otomatik birleştirin hayal edin. Dakikada 5 bin resim yapıyor ve sinir ağı boyunca analiz ederek, ondan önce ot ya da haşere ile enfekte olan haşere, daha sonra nasıl yapılacağına karar verir. Kurgu? Artık hiç değil.

Boris Wolfson

headhunter Geliştirme Direktörü

Sinir ağının etrafında belirli bir yüksek ve bence, biraz fazla pahalı beklentiler var. Ayrıca onları etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmeden önce hayal kırıklığı sahnesinden geçeceğiz. Birçok atılım araştırma sonuçları iş dünyasında çok uygulanabilir değildir. Uygulamada, diğer makine öğrenme yöntemlerini kullanmak genellikle daha akıllıdır - örneğin, çözüm ağaçlarının ağaçlarına dayanan çeşitli algoritmalardır. Muhtemelen, heyecan verici ve fütüristik olarak görünür, ancak bu yaklaşımlar çok yaygındır.

Nöral ağlar Rusya'da ne öğretiyor?

Piyasa katılımcıları, nöral ağların birçok başarısının hala yalnızca akademik alanda geçerli olduğu konusunda hemfikirdir. BENTE, teknoloji esas olarak konuyla ısıtılan eğlence uygulamalarında kullanılır. Bununla birlikte, Rus geliştiriciler sinir ağı öğretir ve sosyal olarak önemli ve iş görevlerini çözmektedir. Bazı yönlerde detaylı olarak durmasına izin verin.

Bilim ve Tıp

Yandex Veri Analizi Okulu, Crayfis Denemesine Skolkovo, MIPP, HSE ve ABD UCI ve NYU üniversitelerinin temsilcileri ile birlikte katılmaktadır. Özü, akıllı telefonlarla ultra yüksek enerjinin kozmik parçacıklarını aramaktır. Kameralardan gelen veriler, resimlerde zayıf etkileşimli parçacıkların izlerini sabitleyebilen hızlandırılmış sinir ağları ile iletilir.

Bu, Rus uzmanlarının katıldığı tek uluslararası deney değil. Bilim adamları Üniversitesi Innopolis Manuel Matsar ve Leonard Johard, Biodynamo projesine katıldı. Intel ve CERN'nin desteğiyle ilgilenen, beyin kabuğunun tam ölçekli bir simülasyonunu yeniden üretme yeteneğine sahip deneyimli bir örnek oluşturmak istiyorlar. Yaşayan bir insan beyninin varlığının gerekli olduğu deneylerin verimliliğini ve verimliliğini arttırması planlanmaktadır.

Profesör Innopolis Yaroslav Kolodov, protein bağlarının oluşumunu tahmin etmek için onlarca daha hızlı yetenekli bir bilgisayar modelinin geliştirilmesine katıldı. Bu algoritma ile aşıların ve ilaçların gelişimini hızlandırabilirsiniz. Aynı alanda, Mail.ru grubundan geliştiriciler, Insilico Tıp ve MFTI kaydedildi. Onkolojiden kardiyovasküler hastalıklara kadar, çeşitli hastalıklarda yararlı olabilecek maddeleri bulmak için moleküler yapılar için eğitilmiş, moleküler yapılar için eğitilmiş jeneratif ayar ağlarını kullandılar.

güzellik ve sağlık

2015 yılında, Rus şirketi gençlik laboratuarları ilk uluslararası güzellik yarışması güzelliğini başlattı. Katılımcıların fotoğrafları sinir ağları tarafından değerlendirildi. Kazananları belirlerken, zemini, yaşı, milliyetini, cilt rengini, yüzün simetrisini ve kırışıklık kullanıcılarının varlığını veya yokluğunu göz önünde bulundurdular. Son faktör ayrıca, organizatörleri bir Rynkl hizmeti yaratmaya zorladı, yaşlanmanın cildi nasıl etkilediğini ve farklı ilaçların bununla nasıl savaştığını izlemeye izin veriyor.

Ayrıca, sinir ağları teletıpta kullanılmaktadır. Rus şirketi "mobil tıp teknolojileri", projeleri "çevrimiçi Dr." ve "Pediatricier 24/7" yönetiyor, hem hastalar hem de doktorlara faydalı olacak olan bot tanılamayı test ediyor. Kiminle iletişime geçme uzmanının ya da diğer semptomlarla iletişim kuracağı ve ikincisi, tam olarak ne kadar hastayı belirlemeye yardımcı olacak.

İş süreçlerinin ve reklamların optimizasyonu

Rus Startup Leadza, Facebook ve Instagram'da reklamcılık için daha verimli bir bütçe dağıtımı için sinir ağı yapmayı başardı. Algoritma, geçmiş kampanyaların sonuçlarını analiz eder, önemli bir metrik oluşturur ve bunlara dayanarak maliyetleri otomatik olarak yeniden tasarlar, böylece çevrimiçi mağazaların daha az müşteri daha fazla müşteri alabilmesi için.

Guaranacam ekibi, ürün ve tanıtım materyallerinin çevrimdışı olarak konaklama verimliliğini değerlendirmek için makine öğrenme teknolojisini içeriyordu. Sistem, Microsoft Azure Cloud'u temelinde çalışır ve video gözetim kameralarının satın alma davranışını analiz eder. İşletme sahipleri gerçek zamanlı bir ticaret durumu raporu alırlar. Proje zaten "Mega White Dacha" alışveriş merkezinde uygulanmıştır.

Bu başarılı yerel noel ağlarını işten kullanmanın son dönemlerinde sona ermez. LOGISTIX, 2006 yılından beri yapay zeka yaratma teknolojileri olan deneyler, bir depo optimizasyonu sistemi geliştirmiştir. Fitness izleyicilerden elde edilen verileri analiz eden ve aralarındaki yükü yeniden şekillendiren bir öğrenci sinir ağına dayanır. Şimdi takım, evlilik arasında ayrım yapmak için bir sinir ağını öğretiyor.

"BelfingRoup" tutmak daha da ileri gitti. "Kızı" BFG-Soft, bir işletmeyi sanal modelini kullanarak yönetmenize olanak sağlayan bir BFG-IS bulut platformu yarattı. İkincisi, toplanan üretim veri sistemine dayanarak otomatik olarak inşa edilir ve yalnızca işlemlerin düzenlenmesi, ancak belirtilen amaçları göz önünde bulundurmanın, ancak herhangi bir değişikliğin sonuçlarını ek vardiya uygulamadan önce değişikliklerin sonuçlarını öngören, yalnızca işlemlerin nasıl daha iyi olduğunu gösterir. 2016 yılı sonunda, İnternet girişimlerinin geliştirme fonu 125 milyon ruble şirketine yatırım yapmaya karar vermiştir.

İşe Alım ve Personel Yönetimi

İşverenlerin Rusça taramacısı, yalnızca adayların sorularına tek odalı cevaplar verebilecek, ancak aynı zamanda boşluk kazıkları hakkında tam teşekküllü bir sohbeti sağlayan tekrarlayan bir sinir ağının eğitimini sona erdirir. Superjob Portal'ın bir ekibi, bu, aynı şeyin aynı türden türünün belirli bir işveren tarafından talep edileceğini tahmin eden bir hizmeti test ediyor.

Ulaşım

Bilişsel Teknolojilerin Rus geliştiricisi Akıllı sistemler, araçları, yayaları, yol işaretlerini, trafik ışıklarını ve çerçeveye giren diğer nesneleri tanımak için sinir ağları uygular. Şirket ayrıca, insansız bir araba için sinir ağını öğretmek için veri toplar. Yollardaki bazı kritik durumlar için sürücülerin tepkisini tanımlayan onlarca binlerce bölümden bahsediyoruz. Sonuç olarak, sistem Autobood davranışının optimum senaryolarını formüle etmelidir. Aynı teknolojiler akıllı tarımsal taşımacılık oluşturmak için kullanılır.

Ek olarak, nöral ağlar taşıma alanında ve farklı bir şekilde kullanılabilir. 2016 yazında Yandex, kendisine ait olan fotoğrafına göre makinenin modelinin otomatik olarak belirlenmesinin reklamlarını ekledi. O zaman, sistem 100 markayı tanıyordu.

Psikoloji ve Güvenlik

Rusya Ntechlab Startup, Google tarafından Megaface Benchmark Yüz Tanıma Algoritmalarının uluslararası yarışmasında, Findface uygulamasında makine öğrenme teknolojisini kullandı. Sosyal ağlarda fotoğrafçılıkla bir kişiyi bulmanızı sağlar. Genellikle, kullanıcılar fakeleri tanımlamak için hizmeti ifade eder, ancak faydalı ve kolluk kuvvetleri olabilir. Bununla birlikte, Moskova'daki Sitibank işgalcileri de dahil olmak üzere birkaç suçlu kişinin kimliği kuruldu. Müşteri kimliği ile ilgilenen şirketlere Findface.Pro işletme sürümü sağlanmaktadır. Şimdi sistem, diğerlerinin cinsiyetini, yaşını ve duygularını belirleyebilecekleri, yalnızca müşterilerle iletişim kurarken, aynı zamanda personeli yönetirken de faydalı olabilecekleri konusunda güvence altına alınmıştır.

Benzer şekilde, sinir ağları da başka bir Rus şirketi uygular - VisionLabs. Bankalarda güvenliği sağlamak ve çeşitli perakende noktalarının en sadık müşterileri için özel tekliflerin oluşumunu sağlamak için yüz tanıma teknolojilerini kullanır.

Benzer yönde, başlangıç \u200b\u200b"Damotian" çalışır. Şehirlerin duygusal durumunu belirleme sistemini tamamlıyor. Neurallet, sosyal ağlardaki en mutlu yayın alanlarını hesaplarken, ancak gelecekte şirket kameralardan biyometrik verileri dikkate alacak.

Medya ve yaratıcılık

Rus sinir ağı pazarındaki ana oyunculardan biri Yandex. Şirket, makine öğrenmesini yalnızca arama hizmetlerinde değil, diğer ürünlerde de kullanır. 2015 yılında, belirli bir kullanıcının çıkarlarına göre, haber, makaleler, fotoğraflar ve videodan bir bant oluşturan DZEN'in öneri sistemini başlattı. Ne kadar sık \u200b\u200bseçilen algoritma malzemelerine atıfta bulunursa, sinir ağı ne kadar doğru bir şekilde sevebileceğini belirler.

Ek olarak, Yandex yaratıcılık ile denemektedir. Şirket çalışanları, şiirlere nöral bir ağ yaklaşımı uyguladılar ve sonra

Moskova Eğitim Bölümü

Gbou gymnasium №1503

"NÖRAL AĞLAR. Onların başvuruları, rolü ve önemi

Modern ve gelecekteki bir ekonomide "

(Araştırma)
Yapıldı

10. sınıf öğrencisi

Bryzhenko Dmitry

Önder:

Janikov Alexander Vasilyevich

Moskova

2013 yılı

Nöral ağlar. Modern ve gelecekteki ekonomide başvuruları, rolleri ve önemi
Plan:

Giriş ................................................. ...................................................... .................... Amaçlar ve hedefler……………………………………………………………………………………… Sinir ağları kavramı, anlamları .......................................... ..................... En basit analitik teknoloji ................................................... ......... Doğrusal Olmayan Görev ................................................ ................................. .. .. Sinir Ağları Kullanmanın Avantajları ............................................... Sinir Ağlarının Çalışma Prensibi ................................................... ...................... Yazılım Uygulamaları .................................................... .............................. Sinir ağlarının uygulanması .................................................... .......................... Tekliflerde Değişiklikleri Tahmin ................................................ ..... ... ... Fiyat ve Üretim Fiyat ve Üretimi ............................................ ............... Talepte Araştırma Faktörleri ................................................ .................... .. Mülk değerlendirmesi…………………………………………………………………. Tüketici pazarının analizi ............................................... ................................ Dolandırıcılık kavgası ........................................................ ........................................ Metin Tanıma ........................................................................................................ Ampirik Bölüm ................................................ ........................................ Kursunun Tahmin Edilmesi USD / Rur ......................................... ......... Emlak maliyetinin değerlendirilmesi ............................................... ................. .. Sinir Ağları Kullanmanın Dezavantajları ............................................... ........... Sonuç ........................................................... ...................................................... ...... Bibliyografya .......................................................................................... Uygulamalar ................................................... ...................................................... ........... ...

3

Tehlike, bilgisayarın bir kez daha bir kişi gibi düşünmeye başlayacağı değil, ancak bu adam bir bilgisayar gibi bir bilgisayar gibi düşünmeye çalışacak.

(Sidney J. Harris)

Giriş

Modern dünyada, ekonomik hesaplamalar çok doğru olmalı, önceki deneyime güveniyor. Geleneksel yöntemler, elde edilen verilerin analizinin kamu anketi, manuel olarak, bireysel örnekleri test ederek, ürün kalitesi analizi, potansiyel riskleri standart yöntemlere göre kontrol ederek, yavaş yavaş, ancak doğru bir şekilde düşük doğruluk nedeniyle geçmişe doğru bir şekilde ayrılarak kontrol ederek geleneksel yöntemler .

Sinir ağları, ekonomik alandaki dinamik görevlerin incelenmesine tamamen yeni yaklaşımlar veren yeni ve çok ümit verici bir bilgi işlem teknolojisidir. Başlangıçta, sinir ağları, görüntülerin tanınması alanında yeni fırsatlar açtı, daha sonra İktisadi alanında karar alma ve çözme problemlerini bulmak için buna karmaşık ilişkiler (yapay zeka) arayışına dayanarak (yapay zeka) eklendi.

Doğrusal olmayan işlemleri modelleme kabiliyeti, gürültülü veri ve uyarlanabilirlik ile çalışmak, çok çeşitli ilgi alanlarını kapsayan geniş bir görev sınıfını çözmek için sinir ağlarını uygulamanızı sağlar. Görüntülerin tanınması, kükreyen veya eksik verilerin tedavisi, ilişkisel arama, sınıflandırma, optimizasyon, tahmin, teşhis, süreç yönetimi, veri segmentasyonu, sıkıştırma, karmaşık eşlemeler, standart olmayan süreçleri modelleme, konuşma tanıma.

Son birkaç yılda, emtia pazarındaki operasyonlar, iflas iflas, kredibaşı değerlendirme, yatırım kontrolü, kredilerin değerlendirilmesi gibi konularda uygulamalar için sinir ağlarına dayanan birçok yazılım sistemi vardı.

Ekonomideki nöral ağların kullanılmasının anlamı, geleneksel yöntemlere sahip olmak ya da bir bisiklet icat etmek için değildir ve bu sorunları çözmek için başka bir şeydir.

Sinir teknolojilerinin gelişimi üzerindeki faydalı etki, paralel bilgi işleme yöntemlerinin oluşturulmasıydı.

Hipotez, sinir ağlarının en zor bağımlılıkları tanımlayabilecek bir araç olduğu düşünülmesidir. İşimde, kontrol etmek istiyorum.

Benim tarafından yürütülen araştırmanın pratik önemi, şimdi çok sayıda şirketin ana araç olarak sinir ağları kullanmadığı gerçeğiyle ilgilidir. Bu nedenle, "her zamanki" hesaplamasıyla, "sinir ağı" yaklaşımı kullanılarak ortaya çıkabilecek hataları yapabilirler.

İşinizi 5 bölüme ayırdım. İlk bölümde, sinir ağlarının genel kavramlarını, anlamlarını ortaya koyuyorum. İkinci bölümde, yazılım uygulamaları, yani. Sinir ağlarıyla çalışmak üzere oluşturulan programlar. 3 numaralı bölümde, pratikte sinir ağlarını kullanmanın ayrıntılı örneklerini belirtirim. Dördüncü bölümde, iki örnek seçiyorum ve sinir ağı teknolojisini kullanarak, çalışmayı, işte tarif ettiğim sonuçlarını harcıyorum.

İş yazmanın amacı:

• 
  Ekonomide sinir ağlarını kullanma ihtiyacını belirleyin

Görevler:

1. 
   Sinir ağlarının sistemini, temsil ettiklerini anlayın
2. 
   Sinir ağları kullanılarak çözülebilen ekonomik görevleri belirleyin
3. 
   Bir yazılım neuropacket kullanarak sinir ağını modelleyin ve kullanarak pratik bir örnek oluşturun.
4. 
   Nöral ağların kullanımının ekonomik görevlerde etkinliğini değerlendirir.

1. Sinir ağları, anlamları kavramı.

Nöral ağlar, insan beyninin bazı yönlerini taklit eden ve kayıt dışı öğrenmeyi, sınıflandırılmamış bilgiyi genelleştirebilme ve kıçe gibi bilgilendirme kabiliyeti gibi yetenekleri, Bağımsız olarak, zaten sunulmuş geçici serilere dayanan tahminler oluşturun, karmaşık analitik bağımlılıklar bulma yeteneği.

Uzman sistemler gibi diğer yöntemlerden kaynaklanan önemli farklılıklar, sinir ağlarının daha önce bilinen, belirtilen bir modele ihtiyaç duymaması ve girilen bilgilere dayanarak oluşturmasıdır. Bu nedenle, sinir ağları ve genetik algoritmalar, her yerde, tahmin etme, sınıflandırma, yönetim - başka bir deyişle, başka bir deyişle, kötü algoritörlü görevlerin bulunduğu alanda, kalıcı işlem olup olmadığını çözmek için gerekli olan her yerde pratiğe girmiştir. nitelikli uzman grubunun veya uyarlanabilir otomasyon sistemlerinin. Sinir ağları nelerdir? Böylece, sinir ağları karmaşık analitik teknoloji olarak kabul edilebilir, yani Bilinen algoritmalara dayanan bir metodoloji, belirtilen verilerin bilinmeyen parametrelerin değerini göstermesini sağlar.

1.1. En basit analitik teknoloji

Daha net olmak için, en basit analitik teknolojinin klasik bir örneğini belirleyeceğim: Hipotenusun uzunluğunu belirlemenizi sağlayan Pythagora teoremi.

c 2 \u003d A 2 + B2.

A ve B parametrelerini bilmek, C [hipotenuse] zor değil.

1.2. "Doğrusal Olmayan Görev"

Tamamen farklı bir analitik teknoloji seçeneği, insan beyni tarafından işlenen yöntemlerdir. Böyle bir analitik teknolojinin örnekleri, hizmet verilirken birden fazla kasın kalabalık veya etkin bir şekilde bilinen kişilerin tanınmasıdır. Çocuğun beynini bile çözebilecek bu görevler hala modern bilgisayarlar gibi değil.

İnsan beyninin benzersizliği, sürücü, yabancı diller, vb. Gibi yeni görevleri çözmeyi öğrenebilmesidir. Buna rağmen, beyin, büyük miktarda bilgilerin işlenmesine uyarlanmamıştır - bir kişi, kağıt veya hesap makinesi kullanmadan akılda büyük bir sayıdaki kare kökü bile hesaplayamaz. Uygulamada, sayısal görevler çok sık, kök çıkarma yerine çok daha karmaşık bulunur. Bu tür görevleri çözmek için, ek araçlara ihtiyaç vardır.

Sinir ağı giriş bilgilerini kabul eder ve beynimiz tarafından kullanılanlara benzer şekilde analiz eder. Ağ öğrenme yeteneğine sahiptir. Daha önce elde edilen deneyim temelinde sonraki sonuçlar verilir.

Bir problemi çözmek için sinir ağlarını kullanan bir uzmanın ana görevi, en etkili sinir ağı mimarisini seçme ihtiyacı, yani. Nöral ağın türünü, eğitimi için algoritmayı, nöronların sayısı ve aralarındaki bağlantılar türlerini seçin. Ne yazık ki, bu işin sıkı bir algoritması yoktur, çeşitli nöral ağ mimarilerinin derin bir şekilde anlaşılmasını gerektirir, birçok çalışma içerir ve uzun zaman alabilir.

Sinir ağlarının uygulanması: eğer:

Önceki sistem davranışında yeterli miktarda veri birikmiştir.

Sorunu tatmin edici bir şekilde çözme, geleneksel yöntem veya algoritmalar yoktur.

Veriler, geleneksel yöntemlerin yetersiz sonuç verdiği sonucunda, tam ya da çelişkili olmayan veriler kısmen çarpıktır.

Nöral ağlar, kendilerini daha çok sayıda girdi verisi olduğu, aralarında örtük ilişkiler ve desenler olduğu yerlerde kendilerini gösterir. Bu durumda, sinir ağları, verilerde gizlenmiş çeşitli doğrusal olmayan bağımlılıkları otomatik olarak dikkate almanıza yardımcı olacaktır. Bu, özellikle karar alma ve tahmin sistemlerini desteklemek için çözümlerde önemlidir.

1.3. Sinir Ağları Kullanmanın Avantajları

Nöral ağlar, örneğin ön analiz veya seçim için, kaba insan hatalarını tespit ederek verileri analiz ederken vazgeçilmezdir. Nöral ağ yöntemlerinin eksik bilgi görevlerinde, çözümün sezgisel olarak bulunabileceği görevlerde ve aynı zamanda geleneksel matematiksel modellerin istenen sonucu vermemesi önerilir.

Nöral ağların yöntemleri, çoğu, belirli varsayımlara ve teorik sonuçlara dayanan modellerin yapımıyla ilişkili olan geleneksel istatistiksel analiz yöntemlerine mükemmel bir ektir (örneğin, istenen bağımlılığın doğrusaldır veya bazı değişkenlerin normal bir dağılıma sahip olmasıdır) ). Nöral ağ yaklaşımı bu varsayımlarla ilgili değildir - özellikle keşif analizinde etkili olan doğrusal ve karmaşık olmayan doğrusal olmayan bağımlılıklar için eşit derecede uygundur, özellikle değişkenler arasında eylemler olup olmadığını öğrenmektir. Aynı zamanda, veriler eksik, çelişkili ve hatta bilerek bozulabilir. Geleneksel korelasyon yöntemleriyle bile algılanmayan girdi ve çıkış verileri arasında bir miktar bağlantı varsa, sinir ağı belirli bir doğruluk derecesi ile otomatik olarak ayarlanabilir. Buna ek olarak, modern sinir ağları ek fırsatlara sahiptir: çeşitli girdi bilgilerinin karşılaştırmalı önemini değerlendirmemize, önemli verileri kaybetmeden hacmini azaltmamıza, kritik durumların yaklaşımı belirtilerini tanıdılar.

1.4. Sinir ağlarının çalışma prensibi

Modern bilgisayarların hızı yaklaşık 100 mflops (10 ^ 8 flop) (flop - bilgisayarın hızını belirten bir birim) beyindeki yaklaşık 10 ^ 11 nöron içerir. Bir sinir dürtüsünü geçme süresi - 1 ms, bir nöronun üretkenliğinin yaklaşık 10 flop olduğuna inanılmaktadır. Beynin eşdeğer hızı 10 ^ 11 * 10 \u003d 10 ^ 12 flop olacaktır. Beyin tarafından çözülen zorlukları göz önünde bulundurursak ve sıradan bilgisayarlarda onları çözmek için gerekli işlem sayısını hesaplarsak, 10 ^ 12 aracılığa kadar hızın bir tahminini elde ederiz. Sıradan bilgisayar ve beyin arasındaki performanstaki fark 4 sipariştir! Birçok yönden, bu kazançlar beyindeki bilgi işlemlerinin paralelliğinden kaynaklanmaktadır. Sonuç olarak, bilgisayar performansını artırmak için, arka plan neiman prensiplerinden paralel bilgilerin işlenmesiyle hareket etmek gerekir. Bununla birlikte, paralel bilgisayarlar, uygulamanın teknik zorlukları nedeniyle henüz birkaç nedenden dolayı dağıtılmamıştır.

Yapay sinir ağı, biyolojik bir nöral ağın önemli bir basitleştirilmiş modelidir, yani. Sinir sisteminin elemanı. Biyoloji, temel fikirler ve ilkeler ödünç alınır:

• 
  Nöron, darbelerin veya sinyallerin alınması ve iletilmesi bir anahtardır. Nöron yeterince güçlü bir dürtü alırsa, nöronun etkinleştirildiğini, yani nöronlarla ilişkili darbeleri aktarırlar. Aktif olmayan nöron dinlenmede kalır ve dürtüyü geçmez.
• 
  Nöron çeşitli bileşenlerden oluşur: Nöronları diğer nöronlarla bağlayan ve komşu nöronlardan, aksondan darbeler alarak, nabızın diğer nöronlara iletilmesi ve çeşitli kaynaklardan sinyalleri alma, dahil olmak üzere, Dahil. sinapslardan.
• 
  Nöron, belirli bir eşiği aşan bir nabız aldığında, darbeyi sonraki nöronlara iletir (darbeyi etkinleştirir).
• 
  Synapse, iki bölümden oluşur: hücrenin verici darbesinin aksonuna bağlı, premiputik ve hücrenin alıcı darbesinin dendritine bağlı olan postsenfetik. Synapse'nin her iki kısmı sinaptik boşluğu bağlar.

Nörondan diğer nöronlara sinyal, Nöronlar ile doğrudan nabızla doğrudan ilgili olmayan Axon yoluyla iletilir. Nabız, Synapse'da birkaç kez değişir: ayrılmadan önce - Presynaptic kısmende ve alındığında - postsynaptic'de.

İletim darbesi, bir veya daha fazla darbeye bağlı olarak nöronda oluşturulur. Birkaç darbe durumunda nöronlar onları biriktirir. Bir dürtü verecek ya da değil, alınan dürtülerin doğasına bağlıdır, vb. Böylece, iletilen ve elde edilen darbeler arasındaki bağımlılık doğrusal değildir. Nöron darbeyi iletirse, o zaman etkinleştirilir.

Nöronun matematiksel modeli aşağıdaki gibi inşa edilmiştir:

İncir. 1. Yapay nöron modeli

• 
  Nöron modelinin girişi, çok sayıda (N) bir bileşenden oluşan bir vektördür. Giriş vektörünün bileşenlerinin her biri, nöron tarafından elde edilen darbelerden biridir.
• 
  Nöron modelinin çıktısı bir numara x *. Bu, modelin içinde, giriş vektörünün Skaler'e dönüştürülmesi ve toplanması gerektiği anlamına gelir. Gelecekte, bu dürtü diğer nöronlara devredilecektir.
• 
  Nabız aldığında, nöron senkronizasyonlarını değiştirdiği bilinmektedir. Matematiksel olarak, bu değişiklik işlemi aşağıdaki gibi tanımlanabilir: XI bileşenlerinin her biri için, ağırlık belirtilir. Senkronizasyondan geçen darbe Wixi'nin görünümünü alır. Ağırlıkların model başlatılmaya atanabileceğini ve hesaplamalar sırasında değişkenler ve ölçülebileceğini unutmayın. Ağırlık, yukarıda tartışılan ağın iç parametreleridir. Ağ oluşturma hakkında konuşma, Sinapse ölçeklerinin temeli anlamına gelir.
• 
  Elde edilen darbelerin eklenmesi. Elde edilen darbelerin toplamı, σwixi'nin toplamlarının hesaplanmasıdır.

İncir. 2. Bir gizli seviyeye sahip bir sinir ağı örneği.

Tipik olarak, nöronlar ağda düzeylerle yerleştirilir. Şekil, üç seviyeli bir sinir ağının bir örneğini gösterir:

1. 
   Birinci seviyede - çıkış nöronlarında (mavi olarak işaretlenmiş), dışarıdan veri alır ve nöronlara nöronlara bir sonraki seviyede nöronlara iletmek.
2. 
   Gizli (ikinci, kırmızı) seviye üzerindeki nöronlar, elde edilen darbelerle tedavi edilir ve çıkış (üçüncü, yeşil) seviyesindeki nöronlara iletir.
3. 
   Çıktı seviyesindeki Nero, nihai analiz ve verilerin çıktısını üretir.

Tabii ki, ağ mimarisi, örneğin, çok sayıda gizli seviyeye veya değişen sayıda nöron ile daha karmaşık olabilir. Sinir ağlarının modelleri üç ana parametre ile sınıflandırılır:

• 
  Ağdaki nöronlar arasındaki iletişim türü
• 
  Dişli oranı tipi;
• 
  Kullanılmış Ağ Eğitimi Algoritması

Ayrıca, en önemli adım, sinir ağını eğitmektir. Ağ eğitildikten sonra, kullanıma hazır olduğunu varsayabiliriz.

İncir. 3. Nöraloatı öğrenme süreci