Пример готового реферата по предмету: Программирование
Содержание
ОГЛАВЛЕНИЕ
1 Формулирование и актуальность темы 3
2 Научное обоснование (описание) используемых методов 5
2.1. Методы упрощения структуры нейронной сети 7
2.2. Метод обратного распространения ошибки 7
2.3. Метод сопряженных направлений 9
3 Область применения, выигрышность мнения (технология, метод, инструментарий) 11
4. Практическое применение нейронных сетей 13
4.1. Современные технологии на основе ИНС. Google поиск. 13
4.2. Пример решения задачи предварительного прогнозирования на 1 день вперед курса акций 13
4.3. Перспективы развития нейронных сетей 16
5 Мое отношение к методам 19
Заключение 20
Список использованной литературы 21
Выдержка из текста
1 ФОРМУЛИРОВАНИЕ И АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ
Разработка нейронных сетей началась в начале
2. века, но их применение стало актуально только в конце прошлого века в связи с появлением мощных вычислительных систем. Пытаясь понять принципы работы своего мозга человек попытался создать искусственные нейронные сети. Но в сравнении с человеческим мозгом модель нейронной сети выглядит, разумеется, куда проще, тем не менее используются очень успешно при решении самых различных задач. Несмотря на то, что решения на основе нейронных сетей имеют вид обычного программного обеспечения, они различаются в общем, так как большая часть реализаций на их основе «обучается», а «не программируется». То есть нейронная сеть непосредственно не программируется, а учиться выполнять задачу [1, 2].
В данном реферате рассмотрены такие методы, как Data Mining, нейронные сети, и методы нейронных сетей.
Data Mining – процесс исследования и обнаружения персональным компьютером (алгоритмами, средствами искусственного интеллекта) в сырых данных скрытных знаний, ранее не известных, нетривиальных, практически полезных, и доступных для интерпретации человеком.
Нейронные сети – это класс моделей, который основан на биологической аналогии с мозгом человека и предназначен после прохождения этапа так на-зываемого обучения на имеющихся данных для решения разнообразных задач анализа данных.
Нейронная сеть — это громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации, накапливающих экспериментальные знания и предоставляющих их для последующей обработки. Нейронная сеть сходна с мозгом с двух точек зрения.
Нейронные сети бывают синхронные и асинхронные. В синхронных ежеминутно изменяется состояние лишь одного нейрона, а в асинхронных – у целой группы нейронов, как правило, у всего слоя.
Список использованной литературы
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие. — М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 326 с.
2. Каллан, Роберт. Основные концепции нейронных сетей. : Пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс». – 2001. — 287 с.
3. Russo A.P. Neural Networks for Sonar Signal Processing, Tutorial No. 8, IEEE Conference on Neural Networks for Ocean Engineering, Washington, DC, 1991.
4. Хайкин, Саймон. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. : Пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1104 с.
5. Бэстенс Д.-Э., Ван Ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. — М.: ТВП. – 1997.236с.
6. Кричевский М. Л. Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Учебное пособие. — Спб: СПбГУАП. – 2005. – 208 с.
7. Хромов С. С. Формирование системы прогнозирования цен на опционы на базе нейронных сетей. М.: Теория и практика общественного развития. – 2014. № 13, С. 148-153.
