Нейросетевые технологии. Конспект. Александр Кириченко

человека, использующих достижения специалистов медицинского и биологического профиля, основанных на результатах биохимических исследований, активном исследовании сенсорных, внутренних (чувство равновесия), эффекторных (управление мышцами, внутренними органами, сосудами) нейронных структур человека. Среди них наиболее важными являются исследования, направленные на моделирование неизвестных алгоритмов мыслительной деятельности, таких, как интуиция, возникновение ассоциаций, особенностей протекания креативного мышления, образного мышления и реализации алгоритмов обработки образов, а так же – характерного для мышления динамического преобразования образов в рекуррентных, и особенно – в рекурсивных нейросетях.

      Накопленный опыт показал, что Учебно-методический комплекс (УМК) «Нейросетевые технологии» должен состоять из четырёх частей:

      1) Основы теории искусственных нейронных сетей

      2) Нейросетевые исследования хозяйственных процессов (решение задач кластеризации, классификации, прогнозирования, узнавания, предсказания).

      3) Конструирование искусственных нейронов и нейронных ансамблей для работы со смысловой частью информации

      4) Нейросетевое программирование (от искусственных нейронных сетей до моделирования высшей нервной деятельности человека).

      При изучении нейрокибернетики в первой части учащихся знакомят с устройством нейронных сетей и их возможностями. На практических занятиях изучается устройство и работа с нейропакетами Sharky, нейропакетом Пермской школы искусственного интеллекта, универсальным нейропакетом MemBrain.

      Вторая часть даёт возможность познакомиться с другими нейропакетами (например, freeware нейропакетом Deductor Academic) и научиться решать практически возникающие задачи узнавания, классификации, прогнозирования, предсказания, сжатия, кластеризации объектов (образов). Для решения таких задач необходимы в основном простые нейросети типа перцептронов, сетей Кохонена, сетей Хопфилда, и др., которые можно отнести к нейроконструкциям первого уровня сложности.

      Третья часть направлена на разработку и использование нейрокомпьютеров (проектирование и конструирование нейроконструкций (НК) на основе использования нейрологических элементов, таких как И, ИЛИ, НЕ; разработка программного обеспечения (ПО) НК; обучение НК решению различных классов задач).

      Нейросетевые конструкции становятся более сложными, в них используется интерфейс пользователя, автоматизируется управление проведением нейросетевых исследований, нейрокомпьютерные элементы реализуются в виде искусственных нейронных ансамблей (ИНА).

      Самое главное, что нейроконструкции этого уровня создаются для работы со смысловой частью информации:

      – сопоставление сложных объектов и оценку их сходства;

      – выделение типового объекта из группы однородных;

      – поиск типичных черт, существенных признаков;

      – формирование