Название | Основы теории искусственных нейронных сетей |
---|---|
Автор произведения | Александр Аполлонович Кириченко |
Жанр | Современная русская литература |
Серия | |
Издательство | Современная русская литература |
Год выпуска | 0 |
isbn | 9785449825988 |
В России 30 мая 2019 г. на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В. В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии Российской Федерации по искусственному интеллекту. В её рамках готовится федеральная программа.
11 октября 2019 г. В. В. Путин своим указом утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта в России до 2030 года.
Нейросетевые уровни моделирования
Структурный подход к моделированию мозга реализуется на нескольких уровнях (этапах).
– Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки – искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования.
– Ограниченное число ИН далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации – искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции
– выбора максимального или минимального входного сигнала,
– оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,
– классификации
– ранжирования (сортировки),
– и др.
– Наконец, создаются конфигурации из большого числа ИН, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.
– На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, вплоть до нейрокомпьютеров.
Нейроны
На первом уровне нейронного моделирования обычно действуют модели искусственных нейронов следующих типов:
– формальный нейрон
– нейрон МакКаллока-Питтса
– сигмоидальный нейрон
– нейрон типа «адалайн»
– паде-нейрон
– нейрон Хебба
– нейроны типа WTA (Winner Takes All – «Победитель получает все»)
– и др.
В каждом нейропакете используются свои модели нейронов, различающиеся своими свойствами (Properties).
Мы