Нейроинформатика и ее приложения
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Каждый, кто впервые знакомится с нейронными сетями, задает себе вопрос: что такое нейроинформатика? Ответить на него можно по-разному. Можно сказать, что нейроинформатика это способ решения всевозможных задач с помощью искусственных нейронных сетей, реализованных на компьютере. Такой ответ, объясняющий только внутреннюю сущность нейроинформатики, почти никого не удовлетворяет, даже если подробно рассказывать о нейронных сетях, задачах и способах их решения. На самом деле требуется еще определить место нейроинформатики среди других способов решения задач и разобраться, в чем же истинные преимущества нейронных сетей, если таковые существуют?
Безусловно, те же самые задачи можно решать и другими способами?
Нейросетевые методы далеко не всегда эффективнее традиционных. К тому же, многие нейросетевые методы это просто новая редакция известных математических подходов.
Почему же тогда многие предпочитают нейросети? Одни чтобы заработать на модной новинке, другие чтобы поиграть в новую интеллектуальную игрушку, не отстать от моды попробовать новую технологию и так далее.
Так в чем же реальные преимущества нейронных сетей? Чтобы ответить на этот вопрос, во-первых, обратимся к десятилетнему опыту применения данной технологии красноярской группой НейроКомп, а во-вторых, попытаемся разгадать логику мирового нейросетевого «бума».
Что такое нейронные сети?
Термин «искусственные нейронные сети» у многих ассоциируется с фантазиями об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Это впечатление усиливают многие разработчики нейросистем, рассуждая о том, как в недалеком будущем, роботы начнут осваивать различные виды деятельности, просто наблюдая за человеком.
Если переключиться на уровень повседневной работы, то нейронные сети это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов формальных нейронов. Большая часть работ по нейроинформатике посвящена переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети.
Безусловно, те же самые задачи можно решать и другими способами?
Нейросетевые методы далеко не всегда эффективнее традиционных. К тому же, многие нейросетевые методы это просто новая редакция известных математических подходов.
Почему же тогда многие предпочитают нейросети? Одни чтобы заработать на модной новинке, другие чтобы поиграть в новую интеллектуальную игрушку, не отстать от моды попробовать новую технологию и так далее.
Так в чем же реальные преимущества нейронных сетей? Чтобы ответить на этот вопрос, во-первых, обратимся к десятилетнему опыту применения данной технологии красноярской группой НейроКомп, а во-вторых, попытаемся разгадать логику мирового нейросетевого «бума».
Что такое нейронные сети?
Термин «искусственные нейронные сети» у многих ассоциируется с фантазиями об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Это впечатление усиливают многие разработчики нейросистем, рассуждая о том, как в недалеком будущем, роботы начнут осваивать различные виды деятельности, просто наблюдая за человеком.
Если переключиться на уровень повседневной работы, то нейронные сети это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов формальных нейронов. Большая часть работ по нейроинформатике посвящена переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети.
Другие работы
Функциональное и логическое программирование. Лабораторная работа №1. Вариант №2
nik200511
: 16 мая 2016
Лабораторная работа №1
Вариант задачи выбирается по последней цифре пароля. Программа должна быть написана на языке ЛИСП.
№
Текст функции можно набирать в любом текстовом редакторе (например, в Блокноте). Файл следует сохранить с расширением lsp, лучше в той же папке, где находится ЛИСП. Запуск интерпретатора ЛИСПа и загрузки текста написанной функции можно осуществить 3 способами:
Наложите с помощью мышки файл с текстом функции на файл mulisp.com.
Запустите файл mulisp.com и после появлен
41 руб.
Экзаменационная работа По дисциплине: Программное обеспечение инфокоммуникационных систем (часть 1) Билет 22
debug106
: 8 января 2021
Экзаменационная работа по дисциплине: Программное обеспечение инфокоммуникационных систем (часть 1) Билет 22
1. Диспетчеры приоритетных уровней H и L
2. Принципы построения программ приема сигналов.
3. Задача: Сформировать последовательность ПК на ЭОВ – 5, если КП имеет параметры nа=5, ma=4, ka=3, mв=3, для АК- 15. Заполнить ПЗ на выдачу ППК. Скорректировать содержимое БПК по результату работы программы выдачи ППК, если МСПУУ- 1111111.
200 руб.
Программное обеспечение цифровых систем коммутации. Лабораторная работа №1. Программная организация процесса ввода информации.
Taburet
: 18 августа 2014
Программная организация процесса ввода информации.
1. Цель работы.
1.1 Изучение алгоритмов ввода информации в память управляющего устройства по результатам сканирования элементов АТС с программным управлением.
1.2 Изучение состава и назначения исходных данных, используемых программами ввода информации.
1.3 Изучение состава и назначения результирующих данных, создаваемых программами вводы информации.
1.4 Моделирование процесса ввода информации на IBM PC в дисплейном классе кафедры АЭС.
35 руб.
Лекции по информатике. 1 курс. 1 семестр. УГАТУ
lmh88
: 9 ноября 2011
Содержание:
1.Информатика как наука
2.Информация, ее виды и свойства
3.Кодирование текстовой, графической информации
4.Общая характеристика процессов сбора, передачи и обработки информации
5.Техническая база информационной технологии
6.Логические основы функционирования ЭВМ
7.Программное обеспечение компьютера (программные продукты и их основные характеристики)
100 руб.