Искусственные нейронные сети как устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Обучение искусственного интеллекта, основанного на НС.
Аннотация к работе
Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетяхСтруктура связей обычно определяется в два этапа: сначала разработчик системы указывает, какие элементы должны быть связаны, и в каком направлении, а затем в процессе фазы обучения определяются значения соответствующих весовых коэффициентов. С каждым процессором, т.е. обрабатывающим элементом сети) связывается набор входящих связей, по которым к данному элементу поступают сигналы от других элементов сети, и набор исходящих связей , по которым сигналы данного элемента передаются другим элементам. В одной модели (т.е. для одного типа сети) каждый элемент может быть связан со всеми другими элементами сети, в другой модели элементы могут быть организованы в некоторой упорядоченной по уровням (слоям) иерархии, где связи допускаются только между элементами в смежных слоях, а в третьей - могут допускаться обратные связи между смежными слоями или внутри одного слоя, или же допускаться посылка сигналов элементами самим себе. Каждая связь определяется тремя параметрами: элементами, от которого исходит данная связь, элементом, к которому данная связь направлена, и числом, указывающим весовой коэффициент. Структура связей обычно представляется в виде весовой матрицы W, в которой каждый элемент представляет величину весового коэффициента для связи, идущей от элемента i к элементу j.