Моделирование поведения животных с использованией нейронных сетей
Состав работы
|
|
|
|
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
Информатика (часть 2) Билет 14
mdmatrix
: 10 апреля 2020
1. Основы алгоритмического языка Си: Понятие структуры, способ описания структурированных переменных, методы их обработки.
2. Написать программу: Массив Z [30] нецелых элементов задать датчиком случайных чисел. Расположить в новом массиве R сначала положительные, а затем отрицательные элементы массива Z.
55 руб.
Графическая работа 2. Вариант 5 - Контур детали
Чертежи по сборнику Миронова 1984
: 27 марта 2023
Возможные программы для открытия данных файлов:
WinRAR (для распаковки архива *.zip или *.rar)
КОМПАС 3D не ниже 16 версии для открытия файлов *.cdw, *.m3d
Любая программа для ПДФ файлов.
Миронов Б.Г. Сборник заданий по инженерной графике с примерами выполнения чертежей на компьютере.
Графическая работа 2. Вариант 5 - Контур детали
Вычертить контуры деталей, применяя правила построения сопряжений и деления окружностей на равные части.
В состав выполненной работы входят 2 файла:
1. Чертеж фор
80 руб.
Буровая лебедка. ПАТЕНТНО ИНФОРМАЦИОННЫЙ ОБЗОР. Чертеж.
https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27
: 10 марта 2016
Буровые лебедки
Буровые лебедки - основной исполнительный механизм для спуска и подъема бурильной колонны, медленного опускания при подаче долота на забой, спуска обсадных работ, удержания колонны на весу и др. Относится к разряду нефтегазового оборудования.
Конструкция буровой лебедки:
Двухвальные и трехвальные буровые лебедки.
Состоят из сварной рамы с вмонтированным подшипником качения, подъемным валом с барабаном для наивки талевого каната, трансмиссионные и промежуточные валы. Двухвальные
500 руб.
Решение систем линейных уравнений методом Жордана-Гаусса. Вариант №3
delphin
: 14 декабря 2018
Написать программу, находящую решение системы линейных уравнений методом Жордана-Гаусса с выбором главного элемента в столбце. Вариант 3.
-2x1-5x2-x3+9x4+3x5=-66
x1-5x2-6x3+10x4-x5=-98
-2x1+2x2-2x3+9x4+x5=-103
6x1-x2+3x3+10x4+7x5=-18
-4x1+4x2+5x3-3x4+x5 =24
100 руб.