Rețele Neuronale

Curs
7.3/10 (3 voturi)
Conține 13 fișiere: pdf
Pagini : 70 în total
Cuvinte : 29486
Mărime: 2.25MB (arhivat)
Publicat de: Silvian Puiu
Puncte necesare: 0

Extras din curs

1.1.Modele ale calculului

Modelul matematic. Conceptul de calculabilitate presupune definirea

prealabila a instrumentelor disponibile, adica a unui set de functii primitive

evident calculabile si a unor de reguli de compunere. Toate functiile care se

obtin din cele primitive folosind regulile de compozitie vor fi de asemenea

calculabile.

Astfel, David Hilbert a introdus conceptul de functie primitiv recursiva ca

fiind o functie care poate fi construita din functia zero si functia succesor

utilizând compunerea, proiectia si un numar determinat de iteratii (recursie

primitiva). Dupa descoperirea de catre Wilhelm Ackerman a unei functii

calculabile care nu este primitiv recursiva a aparut conceptul de functie

general recursiva, acest formalism introducând un operator echivalent cu

consultarea unui tabel infinit. O alternativa a definitiei matematice a

conceptului de calculabilitate a fost data de Alonzo Church sub forma . -

calculului. Faptul ca o functie general recursiva poate fi exprimata cu

formalismul . -calculului, a fost aratata de Chuch si Kleene (1936). A aparut

astfel teza lui Church conform careia functiile calculabile sunt functii general

recursive si despre care, recent, David Deutsch afirma ca trebuie considerata

ca un principiu fizic.

Modelul logico-operational  masina Turing. Modelul introdus de Alan

Turing este un model operational, mecanic al calculabilitatii. O masina

Turing consta dintr-o banda infinita pe care simbolurile pot fi memorate si

citite. Un cap de citire-scriere se deplaseaza catre stânga sau dreapta în

functie de starea interna care este actualizata la fiecare pas. Teza lui Turing

afirma ca functiile calculabile sunt acelea care se pot calcula cu acest tip de

dispozitiv. Turing a demonstrat echivalenta cu calculabilitatea in sensul lui

Church.

Modelul calculatorului. Primele dispozitive de calcul electronic au aparut în

anii 30-40. Konrad Zuse a construit la Berlin între 1938 si 1944 masinile de

calcul Z1 si Z3 care erau programabile dar nu universale. Acestea puteau

executa o secventa de instructiuni dar nu puteau realiza iteratii. O alta masina

din acea perioada, Mark I construita la Harward putea executa un numar finit

de iteratii dar nu putea implementa cicluri while, adica putea calcula functii

recursive dar nu general recursive. Se pare ca prima masina universala a fost

construita la Manchester care putea acoperi toate functiile calculabile

folosind programe cu salturi conditionate.

Automatele celulare. Principala problema în realizarea consensului asupra

arhitecturii unui calculator universal a fost definirea arhitecturii minimale

care sa garanteze universabilitatea. John von Neumann a studiat automatele

celulare care proceseaza simultan datele. Comunicarea si coordonarea între

celulele de calcul este realizata prin anumiti algoritmi si conventii. S-a

demonstrat ca orice functie Turing calculabila poate fi calculata de asemenea

de m automate celulare unidimensionale. Automatele celulare constituie un

prim model de calcul paralel masiv.

Modelul biologic  retele neuronale. Retelele neuronale au fost inspirate de

fiziologia neuronilor si constau dintr-o structura ierarhica multistratificata

care se deosebeste de automatele celulare prin aceea ca în comunicare nu sunt

implicate doar unitati imediat vecine ci oricare doua unitati de procesare pot

fi conectate. Parametri necesari functionarii unei retele neuronale trebuie

determinati în mod adaptiv. Retelele neuronale artificiale au fost inspirate de

sistemul biologic si preiau, adapteaza, metodele specifice pentru procesarea

informatiei surprinzator de elegant si care au aparut ca un rezultat al unei

evolutii îndelungate a solutiilor descoperite de natura pentru operarea într-un

mediu nedeterminist, nesigur.

1.2.Retele neuronale artificiale.

În cazul retelelor neuronale artificiale (RNA) functiile primitive sunt plasate

în nodurile retelei si regulile de compunere sunt date implicit de modelul de

interconectare a nodurilor, de modul sincron sau asincron în transmiterea

informatiei si de prezenta sau absenta ciclurilor.

1.1.1.Retele de functii primitive

În figura 1 este reprezentat un neuron abstract cu n intrari, intrarea i

transmitând o valoare reala i x . Functia primitiva f care constituie corpul

neuronului abstract transforma suma ponderata a intrarilor într-o marime de

iesire bine determinata. Ponderile i w sunt asociate conexiunilor între intrari

si corpul neuronului.

Figura 1. Reprezentarea unui neuron abstract

Daca concepem o RNA ca o retea în ale carei noduri sunt plasate functii

primitive, atunci se pot construi modele diferite generate de diverse moduri

de alegere a functiilor primitive, a modelului de interconectare si a

temporizarii transmisiei informatiei. Un model functional al unui RNA este

ilustrat în fig. 2.

Preview document

Rețele Neuronale - Pagina 1
Rețele Neuronale - Pagina 2
Rețele Neuronale - Pagina 3
Rețele Neuronale - Pagina 4
Rețele Neuronale - Pagina 5
Rețele Neuronale - Pagina 6
Rețele Neuronale - Pagina 7
Rețele Neuronale - Pagina 8
Rețele Neuronale - Pagina 9
Rețele Neuronale - Pagina 10
Rețele Neuronale - Pagina 11
Rețele Neuronale - Pagina 12
Rețele Neuronale - Pagina 13
Rețele Neuronale - Pagina 14
Rețele Neuronale - Pagina 15
Rețele Neuronale - Pagina 16
Rețele Neuronale - Pagina 17
Rețele Neuronale - Pagina 18
Rețele Neuronale - Pagina 19
Rețele Neuronale - Pagina 20
Rețele Neuronale - Pagina 21
Rețele Neuronale - Pagina 22
Rețele Neuronale - Pagina 23
Rețele Neuronale - Pagina 24
Rețele Neuronale - Pagina 25
Rețele Neuronale - Pagina 26
Rețele Neuronale - Pagina 27
Rețele Neuronale - Pagina 28
Rețele Neuronale - Pagina 29
Rețele Neuronale - Pagina 30
Rețele Neuronale - Pagina 31
Rețele Neuronale - Pagina 32
Rețele Neuronale - Pagina 33
Rețele Neuronale - Pagina 34
Rețele Neuronale - Pagina 35
Rețele Neuronale - Pagina 36
Rețele Neuronale - Pagina 37
Rețele Neuronale - Pagina 38
Rețele Neuronale - Pagina 39
Rețele Neuronale - Pagina 40
Rețele Neuronale - Pagina 41
Rețele Neuronale - Pagina 42
Rețele Neuronale - Pagina 43
Rețele Neuronale - Pagina 44
Rețele Neuronale - Pagina 45
Rețele Neuronale - Pagina 46
Rețele Neuronale - Pagina 47
Rețele Neuronale - Pagina 48
Rețele Neuronale - Pagina 49
Rețele Neuronale - Pagina 50
Rețele Neuronale - Pagina 51
Rețele Neuronale - Pagina 52
Rețele Neuronale - Pagina 53
Rețele Neuronale - Pagina 54
Rețele Neuronale - Pagina 55
Rețele Neuronale - Pagina 56
Rețele Neuronale - Pagina 57
Rețele Neuronale - Pagina 58
Rețele Neuronale - Pagina 59
Rețele Neuronale - Pagina 60
Rețele Neuronale - Pagina 61
Rețele Neuronale - Pagina 62
Rețele Neuronale - Pagina 63
Rețele Neuronale - Pagina 64
Rețele Neuronale - Pagina 65
Rețele Neuronale - Pagina 66
Rețele Neuronale - Pagina 67
Rețele Neuronale - Pagina 68
Rețele Neuronale - Pagina 69
Rețele Neuronale - Pagina 70
Rețele Neuronale - Pagina 71
Rețele Neuronale - Pagina 72
Rețele Neuronale - Pagina 73
Rețele Neuronale - Pagina 74
Rețele Neuronale - Pagina 75
Rețele Neuronale - Pagina 76
Rețele Neuronale - Pagina 77
Rețele Neuronale - Pagina 78
Rețele Neuronale - Pagina 79
Rețele Neuronale - Pagina 80
Rețele Neuronale - Pagina 81
Rețele Neuronale - Pagina 82
Rețele Neuronale - Pagina 83
Rețele Neuronale - Pagina 84
Rețele Neuronale - Pagina 85
Rețele Neuronale - Pagina 86
Rețele Neuronale - Pagina 87
Rețele Neuronale - Pagina 88
Rețele Neuronale - Pagina 89
Rețele Neuronale - Pagina 90
Rețele Neuronale - Pagina 91
Rețele Neuronale - Pagina 92
Rețele Neuronale - Pagina 93
Rețele Neuronale - Pagina 94
Rețele Neuronale - Pagina 95
Rețele Neuronale - Pagina 96
Rețele Neuronale - Pagina 97
Rețele Neuronale - Pagina 98
Rețele Neuronale - Pagina 99
Rețele Neuronale - Pagina 100
Rețele Neuronale - Pagina 101
Rețele Neuronale - Pagina 102
Rețele Neuronale - Pagina 103
Rețele Neuronale - Pagina 104
Rețele Neuronale - Pagina 105
Rețele Neuronale - Pagina 106

Conținut arhivă zip

  • 01-Retele-functii-introd.pdf
  • 02-logica-prag.pdf
  • 03-Perceptron.pdf
  • 04-inv-perceptron.pdf
  • 05-inv-perceptron-alg-prob.pdf
  • 06-inv-nesuperv-clustering.pdf
  • 07-analiza-comp-princ-Oja.pdf
  • 08-retropr-1.pdf
  • 09-retroprop-2.pdf
  • 10-Inv-rapida.pdf
  • 11-Ordin-doi-Relaxare.pdf
  • 12-Impl-sistolic.pdf
  • 13-Retele-Kohonen.pdf

Alții au mai descărcat și

Rețele Neuronale

Procese de învatare in sisteme cu inteligenta artificiala Inteligenta artificiala, ca si in cazul inteligentei biologice se dobândeste printr-un...

Rețea Neuronală

Proiectul de faţă îşi propune realizarea unei reţele neuronale cu maxim două straturi ascunse (hidden layer-e). Se lansează programul proiect1 şi...

Inteligența Artificială

I. Obiective 1 De ce utilizarea tehnicilor de IA sunt importante? Inteligenţa artificială este un domeniu important din punct de vedere economic,...

Utilizarea Rețelelor Neuronale în Recunoașterea Vorbirii

1. Aspecte generale Recunoasterea vorbirii este unul din domeniile prelucrarii de semnal vocal de deosebit interes în momentul de fata. Succesul...

Proiect Neuron

Un neuron artificial are mai multe cai de intrare care corespund arborelui dendritic.Neuronul pe care l-am construit are n cai de...

Subiecte Rezolvate Sisteme Expert

Nr. 1A 1. Tratarea incertitudinii în cadrul sistemelor expert bazate pe reguli de productie. 2. Se considera urmatoarele reguli abstracte: R1:...

Scanarea Irisului

Tehnologia biometrica cea mai buna pentru autentificare este scanarea irisului. Dezvoltarea irisului (partea colorata a ochiului) este „haotica’’,...

Jocul Tic-Tac-Toe în rețea neuronală - învățarea rețelei neuronale

Partea finală a proiectului ne cere ca sa si invatam reteaua sa faca “ceva”… In cazul de fata sa joace jocul Tic Tac Toe pe o tabla de 3x3. La...

Te-ar putea interesa și

Simularea reglării automate a nivelului folosind un regulator cu rețele neuronale

Inteligenta artificiala ,ca si in cazul inteligentei biologice,se dobandeste printr-un proces continuu si de durata de invatare,de aceea problema...

Rețele Neuronale Recurente

PREZENTARE LUCRARE Prezenta lucrare reprezintă o încercare de pătrundere în lumea fascinantă a Inteligenţei artificiale, domeniu ştiinţific...

Modelarea unui Cazan cu Aburi

Introducere Proiectarea sistemelor de control este în momentul de fata caracterizata de un numar mare de cerinte impuse , de competitie, cerinte...

Rețele Neuronale

Procese de învatare in sisteme cu inteligenta artificiala Inteligenta artificiala, ca si in cazul inteligentei biologice se dobândeste printr-un...

Detecția prezenței fețelor umane în imagini folosind rețele neuronale. Implementare în Matlab

Retele neuronale În ştiinţa inteligenţei artificiale, reţelele neurale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic...

Rețele Neuronale Artificiale

Capitolul I Introducere I.1 Obiective După acest capitol, ar trebui să : se înţeleagă blocurile de bază în construirea unei reţele neuronale...

Reglarea adaptivă a sistemelor dinamice neliniare utilizând rețele neuronale artificiale

Introducere : Rețelele neurale artificiale (RN) reprezintă modele simplificate ale sistemului nervos central. Ele au abilitatea de a răspunde la...

Aplicarea modulelor de rețele neuronale

Subiect: Aceasta lucrarea prezinta un sistem neuronal cu intentia de a ajuta operatorul in a estima mai usor eroriile aparute in sistem. Fiecare...

Ai nevoie de altceva?