Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
1. Нейронные семиотические системы основаны на моделировании функций ВНС человека. Это направление получит исключительное развитие в ХХI в.
2. Одной из ключевых технологий нейронных семиотических систем является обучение ИНС на примерах.
3. Основная парадигма нейрокомпьютинга: алгоритмы, порождаемые данными в универсальном процессе обучения, специализированные для данного класса операций с образами, адаптированные под конкретные информационные задачи.
4. Работы в области нейрокибернетики включают два базовые направления:
. разработку, реализацию и использование для решения практических задач математических моделей ИНС;
. разработку и реализацию математических моделей ВНС человека.
5. В рамках первого направления создаются НП и НК. Эти работы интенсивно развиваются, обеспечивая быстрый рост сферы коммерческих приложений нейротехнологий.
6. Разработка НП - наиболее быстро развивающаяся область нейротехнологий.
7. Нейропакеты подразделяют на семь основных классов.
8. Фундамент архитектуры универсального НП составляют подсистема формирования нейросети, БД нейросети и подсистема проведения экспериментов с нейросетью.
9. Существует развитая система критериев сравнения универсальных НП, отражающая интересы начинающих и опытных пользователей, а также профессиональных разработчиков НП.
Контрольные вопросы и задание.
1. Опишите модель искусственного нейрона. Приведите примеры передаточных функций.
2. Какие модели нейронных сетей вам известны?
3. Проведите сравнение однослойных и многослойных ИНС.
4. Дайте характеристику основных этапов построения нейронной сети.
5. Расскажите о методах обучения ИНС.
7. Опишите алгоритм обратного распространения ошибки. Сформулируйте его достоинства и недостатки.
8. Расскажите об известных вам способах реализации ИНС.
9. Для каких задач целесообразно применять ИНС? Каковы условия применения моделей этого типа? Сформулируйте основные проблемы, возникающие при применении нейронных сетей.
10. Сформулируйте постановку прикладной задачи экономического характера, для решения которой возможно и целесообразно при менить нейронную сеть. Опишите, как это можно сделать.
11. Подготовьте доклад или реферат о конкретной нейросетевой инструментальной системе. Опишите методику решения задач определенного класса при поддержке выбранного программного обеспечения.
12. Подготовьте набор содержательных примеров для обучения нейронной сети с заданной целью.
13. Сформулируйте постановку содержательной задачи для решения методами нейронных сетей. Подготовьте обучающую и тестирующую выборки примеров.
14. Сформулируйте постановку задачи извлечения знаний для решения с помощью технологии нейронных сетей. Подготовьте необходимые данные.
15. Составьте задачу классификации (диагностики) для решения с помощью технологии нейронных сетей. Подготовьте необходимые данные. Выберите топологию сети, выполните проектирование и реализацию в системе
16. Сформулируйте задачу прогнозирования для решения с помощью технологии нейронных сетей. Подготовьте необходимые данные.
17. На какой парадигме основан нейрокомпьютинг?
18. Что обычно относят к феноменам мозга?
19. Опишите структуру работ в области нейрокибернетики.
20. В чем различие между НП и НК?
21.Что понимается под обучением ИНС? Какую роль оно играет в нейротехнологиях?
22. Какие существуют подходы к представлению результатов обучения ИНС?
23. Перечислите основные классы НП.
24. Назовите основные модули, входящие в архитектуру универсального НП.
25. Перечислите основные функции подсистемы формирования нейросети и под
системы про ведения экспериментов с нейросетью универсального НП.
26. По каким критериям сравнивают универсальные НП?
Дата публикования: 2015-02-22; Прочитано: 348 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!