Моделирование поведения животных с использованией нейронных сетей
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Введение
Нейронная сеть в (теории искусственного интеллекта) — упрощённая модель биологической нейронной сети.
Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-е — 80-е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственных интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.
Cвою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации и, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать обобщения. Под термином обобщение понимается способность получать обоснованный результат на основании данных, которые не встречались в процессе обучения. Эти свойства позволяют нейронным сетям решать сложные (масштабные) задачи, которые на сегодняшний день считаются трудноразрешимыми. Однако на практике при автономной работе нейронные сети не могут обеспечить готовые решения. Их необходимо интегрировать в сложные системы. В частности, комплексную задачу можно разбить на последовательность относительно простых, часть из которых может решаться нейронными сетями.
Некоторые преимущества и достоинства нейронных сетей перед традиционными вычислительными системами:
- решение задач при неизвестных закономерностях;
- устойчивость к шумам во входных данных;
- адаптирование к изменениям окружающей среды;
- потенциальное сверхвысокое быстродействие.
Зачастую нейронные сети используются для моделирования. К примеру, в такой науке, как искусственная жизнь.
Искусственная жизнь — это понятие, введенное Крисом Лангтоном для обозначения множества компьютерных механизмов, которые используются для моделирования естественных систем. Искусственная жизнь применяется для моделирования процессов в экономике, поведения животных и насекомых, а также взаимодействия различных объектов. В настоящий момент искусственная жизнь — это наука, занимающаяся изучением жизни, живых систем и их эволюции при помощи созданных человеком моделей.
Нейронная сеть в (теории искусственного интеллекта) — упрощённая модель биологической нейронной сети.
Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-е — 80-е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственных интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.
Cвою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации и, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать обобщения. Под термином обобщение понимается способность получать обоснованный результат на основании данных, которые не встречались в процессе обучения. Эти свойства позволяют нейронным сетям решать сложные (масштабные) задачи, которые на сегодняшний день считаются трудноразрешимыми. Однако на практике при автономной работе нейронные сети не могут обеспечить готовые решения. Их необходимо интегрировать в сложные системы. В частности, комплексную задачу можно разбить на последовательность относительно простых, часть из которых может решаться нейронными сетями.
Некоторые преимущества и достоинства нейронных сетей перед традиционными вычислительными системами:
- решение задач при неизвестных закономерностях;
- устойчивость к шумам во входных данных;
- адаптирование к изменениям окружающей среды;
- потенциальное сверхвысокое быстродействие.
Зачастую нейронные сети используются для моделирования. К примеру, в такой науке, как искусственная жизнь.
Искусственная жизнь — это понятие, введенное Крисом Лангтоном для обозначения множества компьютерных механизмов, которые используются для моделирования естественных систем. Искусственная жизнь применяется для моделирования процессов в экономике, поведения животных и насекомых, а также взаимодействия различных объектов. В настоящий момент искусственная жизнь — это наука, занимающаяся изучением жизни, живых систем и их эволюции при помощи созданных человеком моделей.
Другие работы
Лабораторная по дисциплине: Беспроводные технологии передачи данных. Вариант 05
xtrail
: 1 августа 2024
Тема: Аутентификация и шифрование в GSM
Подготовка к выполнению работы:
1. Скачать и установить демо-версию программы RuimTool «2G + 3G/4G Authentication». Скачать можно с официального сайта http://www.ruimtools.com/products.php
2. Найти в Интернете и скачать таблицу ASCII.
Выполнение лабораторной работы:
Произвести расчет SRES и Kc с помощью программы 2G + 3G/4G Authentication, после чего закодировать текстовое сообщение ключом Kc путем простого сложения по модулю 2.
1) Ключ KI (16 байт) зав
300 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Цифровые системы передачи (часть 1). Вариант 02
SibGOODy
: 3 февраля 2018
Задача 1
Рассчитайте основные параметры нестандартной цифровой системы передачи. Нарисуйте цикл передачи N канальной системы передачи с ИКМ, разрядность кода равна m. Определите скорость передачи группового сигнала. Рассчитайте период цикла, период сверхцикла, длительность канального интервала и тактовый интервал. Канал стандартный в спектре 0,3-3,4 кГц.
Предпоследняя цифра пароля: 0
N=10
Последняя цифра пароля: 2
m=9
Задача 2
Рассчитать для заданных отсчетов группового АИМ сигнала:
1. Чи
600 руб.
Гидромеханика РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина Гидростатика Задача 27 Вариант 5
Z24
: 6 декабря 2025
В днище резервуара с водой имеется круглое спускное отверстие, закрытое плоским клапаном. Определить, при каком диаметре D цилиндрического поплавка клапан автоматически откроется при достижении высоты уровня жидкости в резервуаре равной H? Длина цепочки, связывающей поплавок с клапаном, равна l, вес подвижных частей устройства G, давление на свободной поверхности жидкости измеряется мановакуумметром, его показание равно рм, температура воды t°C.
150 руб.
Клапан - ДМЧ.035.000.00 СБ
.Инженер.
: 16 декабря 2023
Клапан - ДМЧ.035.000.00 СБ. Деталирование. Сборочный чертеж. Модели.
В состав работы входит:
-3D модели всех деталей;
-3D сборка;
-3D сборка с разносом компонентов;
- Чертежи всех деталей;
-Сборочный чертеж;
-Спецификация.
-Изометрия детали Корпус, Гайка
ДМЧ.035.000.00 СБ - Клапан Сборочный чертеж
ДМЧ.035.000.01 - Корпус
ДМЧ.035.000.02 - Гайка
ДМЧ.035.000.03 - Пружина
ДМЧ.035.000.04 - Золотник
ДМЧ.035.000.05 - Прокладка
ДМЧ.035.000.06 - Шайба
400 руб.