Теория нейронных сетей

Реферат по теме "Теория нейронных сетей" на 26 страниц.

Нейронные сети – это математические модели, которые имитируют работу нервной системы человека. Они состоят из множества взаимосвязанных нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее по сети.

Нейроны являются основными строительными блоками нейронных сетей. Они имитируют работу нейронов в мозге и выполняют функцию обработки и передачи информации. Каждый нейрон принимает входные сигналы, обрабатывает их и генерирует выходной сигнал.

Актуальность данной работы: Построение нейронных сетей на основе базисных функций является важным направлением исследований в области искусственного интеллекта и глубокого обучения. Это связано с тем, что базисные функции являются универсальными математическими объектами, которые могут быть использованы для описания широкого спектра данных и задач.

Одной из основных причин актуальности построения нейронных сетей на основе базисных функций является их способность эффективно моделировать сложные зависимости между данными. Базисные функции, такие как сигмоида, гиперболический тангенс и ReLU, обладают уникальными свойствами, которые позволяют им выделять важные признаки и обрабатывать нелинейные зависимости в данных. Это позволяет нейронным сетям, основанным на этих функциях, эффективно обучаться и решать широкий спектр задач, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и другие.

Еще одним преимуществом построения нейронных сетей на основе базисных функций является их способность к адаптации к различным типам данных. Базисные функции обладают различными параметрами, которые могут быть настроены для оптимальной работы с разными типами данных. Например, сигмоида хорошо работает с бинарными классификациями, гиперболический тангенс — с многоклассовой классификацией, а ReLU — с обработкой нелинейных зависимостей. Это позволяет нейронным сетям, основанным на базисных функциях, эффективно работать с различными типами данных и достигать высокой точности предсказаний.

Кроме того, построение нейронных сетей на основе базисных функций позволяет упростить процесс обучения и ускорить сходимость алгоритмов. Базисные функции обладают определенными математическими свойствами, которые позволяют эффективно оптимизировать веса нейронной сети. Это позволяет достичь быстрого обучения и улучшить производительность нейронных сетей.

В целом, актуальность построения нейронных сетей на основе базисных функций заключается в их способности эффективно моделировать сложные зависимости, адаптироваться к различным типам данных и упрощать процесс обучения. Эти факторы делают нейронные сети на основе базисных функций мощным инструментом для решения различных задач в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

Цель данной работы: изучить построение нейронных сетей на основе базисных функций

Задачи данной работы:

- изучить понятие нейросетей

- исследовать преимущества нейросети на основе базисных функций

- рассмотреть ограничения нейросетей на основе базисных функций

- сделать выводы и указать их в заключении

Введение. 3

Глава 1. Сущность нейронных сетей. 5

1.1. Понятие нейронных сетей. 5

1.1.1. Основные компоненты нейронных сетей. 5

1.1.2. Нейроны.. 5

1.1.3. Веса. 6

1.1.4. Функции активации. 6

1.1.5. Архитектура. 6

1.1.6. Обучение. 6

1.1.7. Структура простой нейронной сети. 7

1.1.8. Функции активации. 8

1.2. Таблица с основными компонентами нейронных сетей. 10

Глава 2. Преимущества нейронных сетей. 12

2.1. Преимущества, на основе базисных функций. 12

2.2. Ограниченность нейросетей, на основе базисных функций. 16

Глава 3. Построение нейронных сетей на основе базисных функций. 21

3.1. Обучение нейросетей. 21

3.1.1. Обучение нейронных сетей. 21

3.1.2. Функция потерь. 22

3.1.3. Алгоритм обратного распространения ошибки. 22

3.1.4. Оптимизация параметров. 22

3.1.5. Регуляризация. 22

3.1.6. Выбор гиперпараметров. 23

Заключение. 24

Список использованной литературы.. 26

1.    Игнатенков A.B., Ольшанский A.M. Применение искус - Современные информационные технологии и ИТ-образование, Т. 14 № 2 (2018) ISSN 2411-1473 sitito.cs.msu.ru

2.    Рыжков А.П., Катков О.Н., Морозов С.В. Нейросетевые технологии при решении задач разграничения доступа // Вопросы кибербезопасности. 2019. № 3(16). C. 69-76.

3.    Басалин П.Д. ИТ-образование с применением интеллектуальной обучающей среды / П.Д. Басалин, Е.А. Кумаги-на, Е.А. Неймарк, А.Е. Тимофеев, И.А. Фомина, Н.Н. Чер-нышова // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2019. Том 13, № 4. С. 105-111.

4.    Михаилов А.С., Староверов Б.А. Визуализация процесса формирования обучающей выборки для искусственной нейронной сети // Научная визуализация. 2020. Том 8, № 2. С. 85-97. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26460835 (дата обращения: 03.12.2023).

5.    Горшенин А.К. Анализ вероятностно-статистических характеристик осадков на основе паттернов // Информатика и ее применение. 2017. № 4. С. 38-46.

6.    Сеть радиальных базисных функций [Электронный ресурс] // «MachineLearning.ru» - информационный ресурс. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/index. php?title=RBF (дата обращения: 03.12.2023).

7.    Любивая Т.Г. Табличная имитация алгоритмов искусственного интеллекта в MS Excel // NovaInfo.Ru. 2019. Том 4, № 56. С. 251-256.