Обучение искусственных нейронных систем

Обучение искусственных нейронных систем


Цель исследования: изучить принципы работы нейросети, описать принцип «обучения» искусственных нейросетей и отличие обучения от принципов обучения человека.

Проблема: схожи ли принципы работы мозга и принципы работы искусственных нейросистем?

Гипотеза: предположим, что методы обучения нейронных систем связаны с методами обучения человеческого мозга, а возможно и строятся на одинаковых принципах.

Задачи исследования:

  • Собрать и изучить необходимую информацию об искусственных нейронных системах и нейрокомпьютерах;
  • Изучить информацию о методах обучения нейрокомпьютеров;
  • Изучить и проанализировать «новейшие» знания в данной области;
  • Сравнить принципы и методы обучения искусственных нейронных систем и нейросистемы человеческого мозга;
  • Проанализировать достижения ученых в данной области;
  • Узнать мнение разных социальных групп по данной теме;

Методы исследования:

  • Изучение литературы;
  • Сравнение и анализ найденного материала;
  • Проведение опроса по данной проблеме;

Ход исследования:

Изучив различные статьи в сети Интернет и некоторую литературу можно дать определение понятию  Нейросети.
ИНС (Искусственные Нейронные Сеть) может рассматриваться как направленный граф со взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются узлами.

По сравнению с обычными компьютерами нейрокомпьютеры обладают рядом преимуществ.

  • Во первых — высокое быстродействие, связанное с тем, что алгоритмы нейроинформатики обладают высокой степенью параллельности.
  • Во вторых — нейросистемы делаются очень устойчивыми к помехам и разрушениям.
  • В третьих — устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.

Несмотря на перечисленные выше преимущества эти устройства имеют ряд недостатков:

  • Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами.
  • В силу своей уникальности эти устройства достаточно дорогостоящие.

Вопрос об НС довольно таки актуален в наши дни, несмотря на то, что он возник не так давно, а точнее лишь в XX веке.

На представленной хронологической ленте можно проследить процесс его развития. А также познакомиться с именами ученых, которые внесли вклад в представления об этой проблеме.

История появления нейрокомпьютеров

Следующим шагом нашего исследования является сравнение биологических и искусственных нейронов. Проводя анализ можно узнать, как всё-таки обучается нейросеть и насколько это обучение похоже на «человеческое».

Обучение Нейронных сетей

Одним из важных пунктов нашего исследования является выявление мнения общественности относительно поставленной проблемы. Проанализировав различные источники можно сделать следующие вывод:

Люди боятся чего-то нового, либо потому что думают о порабощении человечества роботами, либо потому что по природе своей — консерваторы.

Вывод: Итак, мы можем сказать о том, что, действительно, искусственные нейронные сети идентичны биологическим и благодаря этому обучаются по схожим принципам, используя в основном одинаковые методы.

Источники:

  1. Нейрокомпьютеры- принцип построения и функционирования (04.07.2018)
    URL:http://embedded.ifmo.ru/embedded_old/ETC/REFERAT/1999_1/aosp/n_aosp.html#_Toc449683424
  2. Нейронные сети и нейрокомпьютеры(01.07.2018)
    URL:http://sqi.cs.msu.su/files/neuralnetworks.pdf
  3. Нейрокомпьюетры и нейронные сети(01.07.2018)
    URL:https://otherreferats.allbest.ru/programming/00036499_0.html0
  4. Нейрокомпьютеры(03.07.2018)
    URL:http://dfe.petrsu.ru/koi/posob/optproc/neucom.html
  5. XVI научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение»(06.07.2018)
    URL:http://it.mgppu.ru/action/?ELEMENT_ID=1137
  6. Нейросети: Основы(01.07.2018)
    URL:https://www.youtube.com/watch?v=kxXHYCVrnxk
  7. Как нейронные сети обучают(03.07.2018)
    URL:https://www.youtube.com/watch?time_continue=4&v=c89HzsRI0Sg