Содержание

Оглавление

1. Общие сведения 4

2. Различия сети Хопфилда: 4

3. Области применения сети Хопфилда: 6

4. Многослойные сети Хопфилда 6

4. Структурная схема сети Хопфилда 7

5. Спиновые стекла Сетей Хопфилда 9

6. Дискретная сеть Хопфилда 13

Литература 20

Выдержка из текста

Введение

В последние года по всему миру очень быстро развивается область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях.

Актуальность данной темы состоит в направлении, которое подтверждается большим количеством применений искусственных нейронных сетей. Туда входит и автоматизация процессов по распознаванию образов, адаптивное управление, аппроксимация, и большое количество других приложений. С помощью искусственных нейронных сетей можно, выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов, создавать самообучающиеся системы, которые умеют управлять автомашиной

На западе применение искусственных нейронных сетей обширно, у нас это еще не сильно освоено. Большая область задач, решаемых искусственными нейронными сетями, не дает возможности в сейчас создавать мощные сети, вынуждая создавать специализированные искусственные нейронные сети.

Модели искусственных нейронных сетей могут двух видов, программного и аппаратного. Между этими видов есть большие различия, но некоторые типы искусственных нейронных сетей обладают общими чертами:

Основу каждой искусственной нейронной сети составляет простые элементы, имитирующие работу нейронов мозга.

Каждый нейрон характеризуется состоянием нервными клетками головного мозга.

Список использованной литературы

Литература

1. С. Короткий, Нейронные сети: алгоритм обратного распространения.

2. С. Короткий, Нейронные сети: обучение без учителя.

3. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.

4. Ф.Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника, М.,Мир, 1992.

5. Ежов А.А., Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.

Похожие записи