Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования Тверской Государственный Технический университет
Кафедра «Информационные системы»
Курсовая работа
По дисциплине:
Интеллектуальные информационные системы
На тему:
«Обучение линейного нейрона»
Выполнила студентка:Елисеева А.А.
Гуманитарного факультета
Специальности ПИЭ 0801
Руководитель работы: Козлова Ю.Г.
Тверь, 2010
Содержание
|Введение |3 |
|1. |Аналитическая часть| |
| |1.1 |Содержательная и математическая постановка решаемой задачи |5 |
| | 1.2 |Краткое описание возможностей ПС MATLAB 6.1 и тулбокса NNT |12 |
| | 1.3 |Краткое описание возможностей и особенностейиспользования приложений Notebook |17 |
| | 1.4 |Требования к разрабатываемому приложению |22 |
|2. |Практическая часть |24 |
|Заключение|29 |
|Список использованных источников |30 |
Введение
Идея нейронных сетей родилась в рамках теории искусственного интеллекта, в результате попыток имитироватьспособность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Структурной единицей, из которой состоит любая нейронная сеть, является нейрон.
Искусственная нейронная сеть – это некоторая математическая абстракция, способная обучаться на примерах и решать неформализованные задачи.
ИНС представляет собой совокупность искусственных нейронов, организованныхслоями. При этом выходы нейронов одного слоя соединяются с входами нейронов другого слоя.
Искусственный нейрон имитирует свойства биологического нейрона.
Биологический нейрон состоит из тела диаметром от 3 до 100 мкм, содержащего ядро (с большим количеством ядерных пор) и другие органеллы (в том числе сильно развитый шероховатый ЭПР с активными рибосомами, аппарат Гольджи), и отростков. Выделяют два видаотростков. Аксон — обычно длинный отросток, приспособленный для проведения возбуждения от тела нейрона. Дендриты — как правило, короткие и сильно разветвлённые отростки, служащие главным местом образования влияющих на нейрон возбуждающих и тормозных синапсов (разные нейроны имеют различное соотношение длины аксона и дендритов). Нейрон может иметь несколько дендритов и обычно только один аксон. Одиннейрон может иметь связи с 20-ю тысячами других нейронов. Кора головного мозга человека содержит 10—20 миллиардов нейронов.
Математическая модель искусственного нейрона была предложена У. Маккалоком и У. Питтсом вместе с моделью сети, состоящей из этих нейронов. Авторы показали, что сеть на таких элементах может выполнять числовые и логические операции. Практически сеть была реализованаФрэнком Розенблаттом в 1958 году как компьютерная программа, а впоследствии как электронное устройство — персептрон. Первоначально нейрон мог оперировать только с сигналами логического нуля и логической единицы, поскольку был построен на основе биологического прототипа, который может пребывать только в двух состояниях — возбужденном или невозбужденном. Развитие нейронных сетей...
Государственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования Тверской Государственный Технический университет
Кафедра «Информационные системы»
Курсовая работа
По дисциплине:
Интеллектуальные информационные системы
На тему:
«Обучение линейного нейрона»
Выполнила студентка:Елисеева А.А.
Гуманитарного факультета
Специальности ПИЭ 0801
Руководитель работы: Козлова Ю.Г.
Тверь, 2010
Содержание
|Введение |3 |
|1. |Аналитическая часть| |
| |1.1 |Содержательная и математическая постановка решаемой задачи |5 |
| | 1.2 |Краткое описание возможностей ПС MATLAB 6.1 и тулбокса NNT |12 |
| | 1.3 |Краткое описание возможностей и особенностейиспользования приложений Notebook |17 |
| | 1.4 |Требования к разрабатываемому приложению |22 |
|2. |Практическая часть |24 |
|Заключение|29 |
|Список использованных источников |30 |
Введение
Идея нейронных сетей родилась в рамках теории искусственного интеллекта, в результате попыток имитироватьспособность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Структурной единицей, из которой состоит любая нейронная сеть, является нейрон.
Искусственная нейронная сеть – это некоторая математическая абстракция, способная обучаться на примерах и решать неформализованные задачи.
ИНС представляет собой совокупность искусственных нейронов, организованныхслоями. При этом выходы нейронов одного слоя соединяются с входами нейронов другого слоя.
Искусственный нейрон имитирует свойства биологического нейрона.
Биологический нейрон состоит из тела диаметром от 3 до 100 мкм, содержащего ядро (с большим количеством ядерных пор) и другие органеллы (в том числе сильно развитый шероховатый ЭПР с активными рибосомами, аппарат Гольджи), и отростков. Выделяют два видаотростков. Аксон — обычно длинный отросток, приспособленный для проведения возбуждения от тела нейрона. Дендриты — как правило, короткие и сильно разветвлённые отростки, служащие главным местом образования влияющих на нейрон возбуждающих и тормозных синапсов (разные нейроны имеют различное соотношение длины аксона и дендритов). Нейрон может иметь несколько дендритов и обычно только один аксон. Одиннейрон может иметь связи с 20-ю тысячами других нейронов. Кора головного мозга человека содержит 10—20 миллиардов нейронов.
Математическая модель искусственного нейрона была предложена У. Маккалоком и У. Питтсом вместе с моделью сети, состоящей из этих нейронов. Авторы показали, что сеть на таких элементах может выполнять числовые и логические операции. Практически сеть была реализованаФрэнком Розенблаттом в 1958 году как компьютерная программа, а впоследствии как электронное устройство — персептрон. Первоначально нейрон мог оперировать только с сигналами логического нуля и логической единицы, поскольку был построен на основе биологического прототипа, который может пребывать только в двух состояниях — возбужденном или невозбужденном. Развитие нейронных сетей...
Поделиться рефератом
Расскажи своим однокурсникам об этом материале и вообще о СкачатьРеферат