Моделирование поведения животных с использованией нейронных сетей

Цена:
15 руб.

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon bestref-393937.rtf
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.
Программирование (часть 2-я). Вариант №2
Задание: Разработать программу для создания и работы с двусвязным списком, состоящим из структур. Для работы со списком создать меню со следующими пунктами: 1. Создание списка. 2. Просмотр списка. 3. Добавление в список новой записи. 4. Поиск и корректировка записи в списке. 5. Удаление записи из списка. 6. Сохранение списка в файле. 7. Загрузка списка из файла. 8. Выход. Структура содержит фамилию, имя, отчество и 4 оценки по 4-м предметам (массив структур с полями предмет, оценка). Удалять
User Отличник1 : 30 января 2021
400 руб.
Программирование (часть 2-я). Вариант №2
Разработка мероприятий по совершенствованию системы маркетинга А0 "Роботрон"
СИСТЕМЫ МАРКЕТИНГА А0 «РОБОТРОН» Величие страны определяется не только размером ее территории, богатством природных ресурсов, мощью армии, но и конкуренто-способностью производимых товаров и услуг. Эти категории являются фундаментом качества жизни – меры достоинства нации. Идея повышения конкурентоспособности России была включена в «Концепцию национальной безопасности Российской Федерации» в редакции от 10 января 2000 г./15;с.7 / В конце 1998 года по уровню конкурентоспособности Россия находи
User Qiwir : 17 октября 2013
10 руб.
Найдите все вершины взвешенного неориентированного графа - Отчет по ознакомительной практике (ПОиВТ). Вариант 9
Задание Вариант 9: Найдите все вершины взвешенного неориентированного графа, к которым существует путь заданной длины от указанной вершины. Каждая вершина должна выводиться один раз. Алгоритм Программа на Delphi 7 Тестирование Список использованной литературы
User Roma967 : 3 марта 2024
800 руб.
promo
Основы гидравлики МИИТ 2018 Задача 1.3 Вариант 4
Участок трубопровода заполнен водой при атмосферном давлении. Определить повышение давления в трубопроводе при нагреве воды на Δt°С и закрытых задвижках на концах участка. Коэффициенты температурного расширения и объемного сжатия принять равными: βt=0,000014 1/°С; βw=0,0005 1/МПа.
User Z24 : 1 декабря 2025
120 руб.
Основы гидравлики МИИТ 2018 Задача 1.3 Вариант 4
up Наверх