Цель исследования: изучить принципы работы нейросети, описать принцип «обучения» искусственных нейросетей и отличие обучения от принципов обучения человека.
Проблема: схожи ли принципы работы мозга и принципы работы искусственных нейросистем?
Гипотеза: предположим, что методы обучения нейронных систем связаны с методами обучения человеческого мозга, а возможно и строятся на одинаковых принципах.
Задачи исследования:
- Собрать и изучить необходимую информацию об искусственных нейронных системах и нейрокомпьютерах;
- Изучить информацию о методах обучения нейрокомпьютеров;
- Изучить и проанализировать «новейшие» знания в данной области;
- Сравнить принципы и методы обучения искусственных нейронных систем и нейросистемы человеческого мозга;
- Проанализировать достижения ученых в данной области;
- Узнать мнение разных социальных групп по данной теме;
Методы исследования:
- Изучение литературы;
- Сравнение и анализ найденного материала;
- Проведение опроса по данной проблеме;
Ход исследования:
Изучив различные статьи в сети Интернет и некоторую литературу можно дать определение понятию Нейросети.
ИНС (Искусственные Нейронные Сеть) может рассматриваться как направленный граф со взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются узлами.
По сравнению с обычными компьютерами нейрокомпьютеры обладают рядом преимуществ.
- Во первых — высокое быстродействие, связанное с тем, что алгоритмы нейроинформатики обладают высокой степенью параллельности.
- Во вторых — нейросистемы делаются очень устойчивыми к помехам и разрушениям.
- В третьих — устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.
Несмотря на перечисленные выше преимущества эти устройства имеют ряд недостатков:
- Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами.
- В силу своей уникальности эти устройства достаточно дорогостоящие.
Вопрос об НС довольно таки актуален в наши дни, несмотря на то, что он возник не так давно, а точнее лишь в XX веке.
На представленной хронологической ленте можно проследить процесс его развития. А также познакомиться с именами ученых, которые внесли вклад в представления об этой проблеме.
История появления нейрокомпьютеров
Следующим шагом нашего исследования является сравнение биологических и искусственных нейронов. Проводя анализ можно узнать, как всё-таки обучается нейросеть и насколько это обучение похоже на «человеческое».
Одним из важных пунктов нашего исследования является выявление мнения общественности относительно поставленной проблемы. Проанализировав различные источники можно сделать следующие вывод:
Люди боятся чего-то нового, либо потому что думают о порабощении человечества роботами, либо потому что по природе своей — консерваторы.
Вывод: Итак, мы можем сказать о том, что, действительно, искусственные нейронные сети идентичны биологическим и благодаря этому обучаются по схожим принципам, используя в основном одинаковые методы.
Источники:
- Нейрокомпьютеры- принцип построения и функционирования (04.07.2018)
URL:http://embedded.ifmo.ru/embedded_old/ETC/REFERAT/1999_1/aosp/n_aosp.html#_Toc449683424 - Нейронные сети и нейрокомпьютеры(01.07.2018)
URL:http://sqi.cs.msu.su/files/neuralnetworks.pdf - Нейрокомпьюетры и нейронные сети(01.07.2018)
URL:https://otherreferats.allbest.ru/programming/00036499_0.html0 - Нейрокомпьютеры(03.07.2018)
URL:http://dfe.petrsu.ru/koi/posob/optproc/neucom.html - XVI научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение»(06.07.2018)
URL:http://it.mgppu.ru/action/?ELEMENT_ID=1137 - Нейросети: Основы(01.07.2018)
URL:https://www.youtube.com/watch?v=kxXHYCVrnxk - Как нейронные сети обучают(03.07.2018)
URL:https://www.youtube.com/watch?time_continue=4&v=c89HzsRI0Sg
